La conception de systèmes complexes, et plus particulièrement de micro-systèmes complexes embarqués, posent des problèmes tels que l'intégration des composants, la consommation d'énergie, la fiabilité, les délais de mise sur marché, ...La conception mécatronique apparait comme étant particulièrement adaptée à ces systèmes car elle intègre intimement simulations, expérimentations, interactions entre sous-systèmes et cycles de reconception à tous les niveaux. Le produit obtenu est plus optimisé, plus performant et les délais de mise sur le marché sont réduits.Cette thèse a permis de trouver des méthodes de caractérisation, d'identification de paramètres ainsi que d'optimisation de systèmes mécatroniques actifs par la constitution de modèles numériques, de bancs d'expériences numériques, physiques et hybrides. Le cadre est bien précis : c'est celui d'un actionneur piézoélectrique amplifié, de sa commande ainsi que de la constitution générale de la boucle fermée d'un système mécatronique l'intégrant, les conclusions étant généralisables.Au cours de cette thèse, ont été introduits, avec succès, différents concepts :- Le " Signal Libre ". Un nouveau signal de commande des actionneurs piézoélectriques, basé sur les splines, maximise la vitesse de déplacement de l'actionneur et minimise sa consommation énergétique.- Deux améliorations de l'algorithme d'optimisation par essais de particules. La première introduit un arrêt de l'algorithme par la mesure du rayon de l'essaim ; le rayon limite est défini par la limite de mesurabilité des paramètres à optimiser ("Radius") ; la seconde ajoute la possibilité pour l'essaim de se transférer à une meilleure position tout en gardant sa géométrie. Ceci permet d' accélérer la convergence ("BSG-Starcraft")- L'optimisation expérimentale. Le modèle numérique étant très incertain, il est remplacé directement par le système réel dans le processus d'optimisation. Les résultats sont de qualité supérieure à ceux obtenus à partir de la simulation numérique.

La conception de systèmes complexes, et plus particulièrement de micro-systèmes complexes embarqués, posent des problèmes tels que l'intégration des composants, la consommation d'énergie, la fiabilité, les délais de mise sur marché, ...La conception mécatronique apparait comme étant particulièrement adaptée à ces systèmes car elle intègre intimement simulations, expérimentations, interactions entre sous-systèmes et cycles de reconception à tous les niveaux. Le produit obtenu est plus optimisé, plus performant et les délais de mise sur le marché sont réduits.Cette thèse a permis de trouver des méthodes de caractérisation, d'identification de paramètres ainsi que d'optimisation de systèmes mécatroniques actifs par la constitution de modèles numériques, de bancs d'expériences numériques, physiques et hybrides. Le cadre est bien précis : c'est celui d'un actionneur piézoélectrique amplifié, de sa commande ainsi que de la constitution générale de la boucle fermée d'un système mécatronique l'intégrant, les conclusions étant généralisables.Au cours de cette thèse, ont été introduits, avec succès, différents concepts :– Le « Signal Libre ». Un nouveau signal de commande des actionneurs piézoélectriques, basé sur les splines, maximise la vitesse de déplacement de l'actionneur et minimise sa consommation énergétique.– Deux améliorations de l'algorithme d'optimisation par essais de particules. La première introduit un arrêt de l'algorithme par la mesure du rayon de l'essaim ; le rayon limite est défini par la limite de mesurabilité des paramètres à optimiser ("Radius") ; la seconde ajoute la possibilité pour l'essaim de se transférer à une meilleure position tout en gardant sa géométrie. Ceci permet d' accélérer la convergence ("BSG-Starcraft")– L'optimisation expérimentale. Le modèle numérique étant très incertain, il est remplacé directement par le système réel dans le processus d'optimisation. Les résultats sont de qualité supérieure à ceux obtenus à partir de la simulation numérique. / The design of complex systems, especially of embedded complex micro systems, causes problems such as component integration, power consumption, reliability, time-to-market ....Mechatronics design appears to be particularly suitable for these systems because it integrates closely simulations, experiments, interactions between subsystems and redesign cycles at all levels. The resulting product is more optimized, more efficient and time-to-market is reduced.This thesis led to methods of characterization and parameter identification but also to methods for optimizing active mechatronic systems through numerical model building and different bench types, i.e. digital, physical, and hybrid. The framework is specifically that of an amplified piezoelectric actuator, its control as well as the general constitution of the closed loop of the related mechatronic system. The conclusions are generalizable.In this thesis, different concepts have been successfully introduced: - The "Free Signal". A new control signal of the piezoelectric actuator, based on splines, maximizes the speed of the actuator movement and minimizes the energy consumption. - Two improvements of the particle swarm optimization algorithm. The first one introduces a stopping criteria by measuring the swarm radius; the limit radius is defined by the measurability limit of the parameters to be optimized (“Radius”). The second one adds a swarm ability: it can jump to a better location keeping its geometry. This allows a faster convergence rate (“BSG-Starcraft”). - The experimental optimization. The numerical model being very uncertain, it is directly replaced by the real system in the optimization process. This leads to better results than those obtained using numerical simulation.

La fiabilité constitue aujourd’hui un enjeu important dans le contexte du passage aux systèmes plus électriques dans des secteurs critiques tels que l’aéronautique, l’espace ou le nucléaire. Il s’agit de comprendre, de modéliser et de prédire les mécanismes de vieillissement susceptibles de conduire les composants à la défaillance et le système à la panne. L’étude des effets des contraintes opérationnelles sur la dégradation des composants est indispensable pour la prédiction de leur durée de vie. De nombreux modèles de durée de vie ont été développés dans la littérature dans le contexte du génie électrique. Cependant, ces modèles présentent des limitations car ils dépendent du matériau étudié et de ses propriétés physiques et se restreignent souvent à un ou deux facteurs de stress, sans intégrer les interactions pouvant exister entre ces facteurs. Cette thèse présente une nouvelle méthodologie pour la modélisation de la durée de vie des composants du génie électrique. Cette méthodologie est générale ; elle s’applique à différents composants sans a priori sur leurs propriétés physiques. Les modèles développés sont des modèles statistiques estimés sur la base de données expérimentales issues de tests de vieillissement accéléré où plusieurs types de stress sont considérés. Les modèles visent alors à étudier les effets des différents facteurs de stress ainsi que de leurs différentes interactions. Le nombre et la configuration des tests de vieillissement nécessaires à construire les modèles (bases d’apprentissage) sont optimisés de façon à minimiser le coût expérimental tout en maximisant la précision des modèles. Des points expérimentaux supplémentaires aléatoirement configurés sont réalisés pour valider les modèles (bases de test). Deux catégories de composants sont testées : deux types d’isolants couramment utilisés dans les machines électriques et des sources de lumière OLED. Différentes formes des modèles de durée de vie sont présentées : les modèles paramétriques, non paramétriques et les modèles hybrides. Tous les modèles développés sont évalués à l’aide de différents outils statistiques permettant, d’une part, d’étudier la pertinence des modèles et d’autre part, d’évaluer leur prédictibilité sur les points des bases de test. Les modèles paramétriques permettent de quantifier les effets des facteurs et de leurs interactions sur la durée de vie à partir d’une expression analytique prédéfinie. Un test statistique permet ensuite d’évaluer la significativité de chacun des paramètres inclus dans le modèle. Ces modèles sont caractérisés par une bonne qualité de prédiction sur leurs bases de test. La relation entre la durée de vie et les contraintes est également modélisée par les arbres de régression comme méthode alternative aux modèles paramétriques. Les arbres de régression sont des modèles non paramétriques qui permettent de classifier graphiquement les points expérimentaux en différentes zones dans lesquelles les contraintes sont hiérarchisées selon leurs effets sur la durée de vie. Ainsi, une relation simple, graphique, et directe entre la durée de vie et les contraintes est obtenue. Cependant, à la différence des modèles paramétriques continus sur le domaine expérimental étudié, les arbres de régression sont constants par morceaux, ce qui dégrade leur qualité de prédiction sur la base de test. Pour remédier à cet inconvénient, une troisième approche consiste à attribuer un modèle linéaire à chacune des zones identifiées avec les arbres de régression. Le modèle résultant, dit modèle hybride, est donc linéaire par morceaux et permet alors de raffiner les modèles paramétriques en évaluant les effets des facteurs dans chacune des zones tout en améliorant la qualité de prédiction des arbres de régression. / Reliability has become an important issue nowadays since the most critical industries such as aeronautics, space and nuclear are moving towards the design of more electrical based systems. The objective is to understand, model and predict the aging mechanisms that could lead to component and system failure. The study of the operational constraints effects on the degradation of the components is essential for the prediction of their lifetime. Numerous lifespan models have been developed in the literature in the field of electrical engineering. However, these models have some limitations: they depend on the studied material and its physical properties, they are often restricted to one or two stress factors and they do not integrate interactions that may exist between these factors. This thesis presents a new methodology for the lifespan modeling of electrical engineering components. This methodology is general; it is applicable to various components without prior information on their physical properties. The developed models are statistical models estimated on experimental data obtained from accelerated aging tests where several types of stress factors are considered. The models aim to study the effects of the different stress factors and their different interactions. The number and the configuration of the aging tests needed to construct the models (learning sets) are optimized in order to minimize the experimental cost while maximizing the accuracy of the models. Additional randomly configured experiments are carried out to validate the models (test sets). Two categories of components are tested: two types of insulation materials that are commonly used in electrical machines and OLED light sources. Different forms of lifespan models are presented: parametric, non-parametric and hybrid models. Models are evaluated using different statistical tools in order to study their relevance and to assess their predictability on the test set points. Parametric models allow to quantify the effects of stress factors and their interactions on the lifespan through a predefined analytical expression. Then a statistical test allows to assess the significance of each parameter in the model. These models show a good prediction quality on their test sets. The relationship between the lifespan and the constraints is also modeled by regression trees as an alternative method to parametric models. Regression trees are non-parametric models that graphically classify experimental points into different zones where the constraints are hierarchized according to their effects on the lifespan. Thus, a simple, graphic and direct relationship between the lifespan and the stress factors is obtained. However, unlike parametric models that are continuous in the studied experimental domain, regression trees are piecewise constant, which degrades their predictive quality with respect to parametric models. To overcome this disadvantage, a third approach consists in assigning a linear model to each of the zones identified with regression trees. The resulting model, called hybrid model, is piecewise linear. It allows to refine parametric models by evaluating the effects of the factors in each of the zones while improving the prediction quality of regression trees.