Cette thèse a pour but l'étude de la détection basée sur modèle de défauts pour les moteurs Diesel produits en grande série. La nécessité d'une surveillance continue de l'état de santé des véhicules est maintenant renforcée par la législation Euro VI sur les émissions polluantes, qui sera probablement rendue encore plus contraignante dans ses prochaines révisions. Dans ce contexte, le développement de stratégies robustes, faciles à calibrer et valides pour des systèmes dispersés (car produits en grande série) procurerait un avantage considérable aux constructeurs automobile. L'étude développée ici tente de répondre à ces besoins en proposant une méthodologie générique. On utilise des observateurs adaptatifs locaux pour des systèmes scalaires non linéaires et affines par rapport à l'état, pour résoudre les problèmes de la détection de défauts, de son isolation et de son estimation d'une façon compacte. De plus, les incertitudes liées aux biais de mesure et de modèle et aux dérives temporelles nécessitent d'améliorer les méthodes de détection par l'utilisation de seuils robustes pour éviter les fausses détections. Dans cette thèse, on propose un seuil variable basé sur la condition d'observabilité du paramètre impacté par le défaut et sur une étude de sensibilité par rapport aux incertitudes sur les entrées ou sur le modèle. Cette méthode permet, entre autres, de fournir un outil d'analyse pour la sélection des conditions de fonctionnement du système pour lesquels le diagnostic est plus fiable et plus robuste par rapport aux incertitudes sur les entrées. L'approche présentée a été appliquée avec succès et validée de façon expérimentale sur un moteur Diesel pour le problème de détection de fuite dans le système d'admission d'air, puis dans un environnement de simulation pour le problème de détection de dérive d'efficacité turbine. On montre ainsi ses avantages en termes de fiabilité de détection, d'effort de calibration, et pour l'analyse des conditions de fonctionnement moteur adaptées au diagnostic.

Ce manuscrit présente des résultats de recherche concernant une certaine classe de systèmes hybrides. Les systèmes hybrides peuvent être utilisés pour la modélisation de systèmes physiques complexes et hétérogènes dont l'évolution dans le temps présente des phénomènes discrets, tels que les commutations des convertisseurs ou les impacts des systèmes mécaniques. De la même manière, la théorie hybride peut être utilisée pour concevoir des contrôleurs hybrides, en général plus performants par rapport aux contrôleurs à temps continu. Dans ce cadre, les résultats de ce manuscrit peuvent être divisés en trois parties. D'abord des résultats de stabilité par rapport à un indice de performance de type Hinfini sont présentés pour une classe plutôt large de systèmes hybrides. Ensuite, nous introduisons de nouvelles architectures de contrôleurs hybrides pour les systèmes à temps continu, caractérisées par le fait que leur état peut être réinitialisé en fonction de la trajectoire. Enfin, nous présentons une technique de synthèse convexe pour la conception d'un contrôleur hybride multi-objectif. La comparaison avec les résultats classique met en évidence les avantages en termes de performance par rapport aux contrôleurs à temps continu classiques, tout en préservant la propriété de robustesse et la simplicité de conception. Bien que la théorie hybride soit en plein développement, ces travaux généralisent certains résultats existants, en améliorant la simplicité d'implémentation des solutions grâce à l'utilisation de la programmation semi-définie. En plus les architectures de contrôleurs hybrides présentées ont l'avantage de simplifier la généralisation de quelques résultats classiques concernant la synthèse optimale par rapport à des indices de performance communs.

Le cancer est l'une des causes les plus fréquentes de décès dans le monde. Actuellement, le cancer du sein est le plus répandu dans les cancers féminins. Malgré les avancées significatives faites ces dernières décennies en vue d'améliorer la gestion du cancer, des outils plus précis sont toujours nécessaires pour aider les oncologues à choisir le traitement nécessaire à des fins de guérison ou de prévention de récidive tout en réduisant les effets néfastes des ces traitements ainsi que leurs coûts élevés. Ce travail porte sur l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique pour développer de tels outils de gestion du cancer du sein. Les facteurs cliniques, tels que l'âge du patient et les variables histo-pathologiques, constituent encore la base quotidienne de prise de décision pour la gestion du cancer du sein. Cependant, avec l'émergence de la technologie à haut débit, le profil d'expression génique suscite un intérêt croissant pour construire des outils plus précis de prédiction du cancer du sein. Néanmoins, plusieurs challenges doivent être relevés pour le développement de tels outils, principalement: (1) la dimensionnalité des données issues de la technologie des puces, (2) le faible rapport signal sur bruit dans la mesure de biopuces, (3) l'incertitude d'appartenance des patients aux différents groupes du cancer, et (4) l'hétérogénéité des données présentes habituellement dans les bases de données cliniques. Dans ce travail, nous proposons quelques approches pour surmonter de manière appropriée de tels challenges. Une première approche aborde le problème de haute dimensionnalité des données en utilisant les capacités d'apprentissage dit normé ℓ1 pour la conception d'un algorithme de sélection de variables intégré à la méthode SVM (machines à vecteurs supports), algorithme basé sur une technique de gradient. Une deuxième approche permet de gérer simultanément tous les problèmes, en particulier l'intégration de plusieurs sources de données (cliniques, pu ces à ADN, ...) pour construire des outils prédictifs plus précis. Pour cela, un principe unifié est proposé pour surmonter le problème de l'hétérogénéité des données. Pour tenir compte de l'incertitude d'appartenance et augmenter l'interprétabilité du modèle, ce principe est proposé dans le cadre de la logique floue. Par ailleurs, afin d'atténuer le problème du bruit de niveau élevé, une approche symbolique est proposée suggérant l'utilisation de la représentation par intervalle pour modéliser les mesures bruitées. Nous avons conçu en particulier, basée sur ce principe, une approche floue supervisée de pondération de variables. Le processus de pondération repose essentiellement sur la définition d'une marge d'appartenance pour chaque échantillon. Il optimise une fonction objective basée sur la marge d'appartenance afin d'éviter la recherche combinatoire. Une extension de cette approche au cas non supervisé est effectuée pour développer un algorithme de regroupement automatique basé sur la pondération des règles floues. L'efficacité de toutes les approches a été évaluée par des études expérimentales extensives, et comparée avec des méthodes bien connues de l'état de l'art. Enfin, un dernier travail est consacré à des applications des approches proposées dans le domaine du cancer du sein. En particulier, des modèles prédictifs et pronostiques ont été extraits à partir des données de puces à ADN et/ou des données cliniques, et leurs performances comparées avec celles d'approches génétiques et cliniques existantes.

Les travaux rassemblés dans ce manuscrit d'habilitation portent sur quelques modèles d'équations aux dérivées partielles et se développent selon deux axes, l'un orienté vers des questions d'identifiabilité de paramètres, l'autre vers la commande robuste aux perturbations extérieures. Le premier axe est introduit par une présentation de l'état de l'art concernant les problèmes inverses de détermination de coefficients dans les principales équations d'évolution. Il s'articule d'abord autour de la démonstration de la stabilité du problème inverse de détermination du potentiel dans une simple équation des ondes posée en domaine borné. Cela permet de décrire divers cas plus exotiques, où l'équation des ondes est posée avec des conditions de transmission sur une interface connue, ou posée sur un réseau de branches en dimension un d'espace, ou bien encore semi-discrétisée en la variable d'espace. Le principal outil construit et employé est une inégalité de Carleman appropriée à chaque situation. La méthode qui permet d'en déduire la stabilité du problème inverse sert ensuite à la mise en place d'un schéma numérique nouveau pour la reconstruction du potentiel. D'autres études de stabilité de problèmes inverses pour des équations paraboliques et dispersives viennent conclure cette partie. Le second axe de mes travaux s'attache à la commande robuste de systèmes de dimension infinie décrits par des équations aux dérivées partielles. La principale motivation consiste à pouvoir travailler même avec ces systèmes dans un cadre de type espace d'état et obtenir des résultats en commande robuste H-infini similaires à ceux de la dimension finie. Nous détaillons ainsi un théorème ramenant, dans le cadre de systèmes de dimension infinie, la commande robuste à la résolution d'équations de Riccati. L'idée finale est de formuler des résultats théoriques de commande garantissant une certaine robustesse de la stabilité du système en assurant le rejet des perturbations. Nous présentons dans un premier temps l'étude d'un système d'optique adaptative qu'il a été possible de formuler dans un tel cadre avant d'effectuer des simulations numériques sur le modèle tronqué. C'est ensuite un système couplé fluide/structure modélisé à base d'équations aux dérivées partielles puis réduit à la dimension finie qui est présenté. Il est finalement étudié avec les outils usuels de la commande (placement de pôles, observateurs, contrôleurs d'ordre réduit) avant de faire l'objet de test sur le banc d'essai à l'origine du modèle.

Les évolutions scientifiques survenues ces deux dernières décennies en productique ont eu vocation à conférer plus d'automatisation aux équipements, à définir de nouvelles architectures de commande et pilotage des moyens de production permettant une plus grande flexibilité, reconfigurabilité et réactivité du système. Les initiatives de recherches internationales IMS (Intelligent Manufacturing Systems), HMS (Holonic Manufacturing Systems) ont notamment permis de proposer de nouveaux concepts et architectures s'appuyant sur la décentralisation et la distribution des fonctions dites " intelligentes " de conduite des moyens et ressources. Une nouvelle approche de conduite centrée sur le produit a également vu le jour via les travaux sur le concept d'" intelligent product ". Dans ce nouveau paradigme de " Système contrôlé par le Produit ", il s'agit de conférer au produit un rôle actif et participatif dans les décisions et les flux d'informations engendrés tout au long de son cycle de vie. Dans ce contexte, nos travaux ont permis d'expliciter la notion d'activité associée à un produit tout au long de son cycle de vie. A cet effet, nous avons mis en évidence l'apport de cette activité associée au produit en matière d'amélioration de performances tant pour le produit que pour les différents systèmes de soutien traversés. Selon une approche de type Closed-loop Product Life Management, l'enrichissement de la qualité des flux d'informations entre les différentes étapes du cycle de vie, a également été souligné. Afin de supporter ce concept d'activité, un modèle générique a été proposé. Le paradigme holonique nous a notamment permis de caractériser l'activité d'un produit " actif " constitué lui-même de sous-systèmes " actifs ". L'aspect interactionnel au sein d'un collectif de produits " actifs " a également été pris en compte au niveau du modèle. Nous avons également mis l'accent sur des implémentations réelles des concepts, que ce soit dans un contexte de fabrication flexible via la cellule de l'AIP de Valenciennes ou dans un contexte de maintenance prédictive via le projet industriel SURFER. Dans ce cadre, notre choix d'une implémentation " embarquée " de l'activité, nous démarque de la plupart des travaux réalisés au sein de la communauté française et constitue une réelle spécificité. Nos perspectives de Recherche s'articulent autour du concept d'auto-organisation qui s'avère fondamental pour le développement de systèmes intelligents. Elles visent de nombreux domaines applicatifs (systèmes de production, chaînes logistiques, systèmes de transport, systèmes hospitaliers, bâtiments intelligents...).

Les travaux de cette thèse portent sur les problèmes d'analyse de stabilité et de synthèse de commande de systèmes non-linéaires à commutations en temps discret. Nos résultats ob- tenus sont fondés sur une nouvelle fonction de Lyapunov-Lur'e adaptée au temps discret. Nous reprenons le problème classique d'analyse de stabilité globale de systèmes linéaires connectés à une non-linéarité du type secteur borné. Notre fonction permet de traiter une classe de non-linéarités plus générale que celle des approches fondées sur la fonction de Lur'e classique. Ensuite, la stabilité locale et la synthèse de commande de ces systèmes avec une loi de commande non-linéaire saturée sont résolues en considérant les lignes de niveau de notre fonction de Lyapunov comme estimation du bassin d'attraction de l'origine. Notre estimation est composée par des ensembles non-connexes et non-convexes qui s'adaptent bien à l'allure du bassin d'attraction et donc est moins conservative que les ensembles el- lipsoïdaux. Nous étendons nos résultats pour étudier les systèmes à commutations lorsque chacun des modes présente une non-linéarité du type secteur et la saturation. D'une part, en supposant que la loi de commutation est arbitraire, nous obtenons des conditions suffisantes pour assurer la propriété de stabilité pour toute loi de commutation. Dans ce cadre, notre fonction s'avère intéressante afin de fournir une estimation bien adaptée au bassin d'attrac- tion. D'autre part, en considérant la loi de commutation comme une variable de commande, nous proposons une stratégie de commutation sur le minimum des fonctions de Lyapunov modales. Cette stratégie définit des partitions de l'espace d'état relatives à l'activation des modes qui ne sont pas uniquement des régions coniques, normalement exhibées par des approches fondées sur les fonctions quadratiques commutées.

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Walking comes naturally to us and appears to be simple. However, this is not so and it is known that walking requires high level neural control and muscle coordination. There is no single, unifying theory of bipedal walking. Models of walking are useful in various ways such as developing computational theories of neural control, understanding muscle coordination and to design and analyze lower extremity prostheses. This thesis deals with modeling and simulation of walking from a kinematics and dynamics view point. Three sagittal planar models with increasing levels of complexity are presented in this thesis. The first model is a simple two degrees of freedom (DoF) model representing the motion at the hip and the knee joint. The second model is a three DoF model where the ankle joint motion is also taken into account. Finally, the third model considers both the legs and has seven DoF. The kinematic and dynamic equations of the models are derived, and the inverse dynamic analysis and forward dynamic simulation of the models are performed. The simulation results are compared with experimental data available in literature.

Ce mémoire porte sur la modélisation et l'analyse de réseaux de Petri de type Graphes d' Événements (GE) temporises et temporels, au moyen d'outils algébriques utilisée dans l'algèbre conventionnelle. La modélisation mathématique de ces systèmes dynamiques a événements discrets (SDED) conduit a une écriture polyédrale de la forme A:x b, o u x est un vecteur de dates. Nous donnons une technique algébrique permettant d'exprimer les trajectoires au plus tôt et réalisons une synthèse de la commande sous le critère classique de juste- a-temps d'un GE temporise. On utilise les concepts d'ordre composante par composante, de demi-treillis et d'inégalités monotones. Nous analysons la performance d'un graphe d'événements p-temporels, cette analyse se réduit a un problème de la programmation linéaire dont l'objectif est de calculer la valeur maximale et minimale du temps de cycle d'un graphe d'événements P-temporels. Dans une autre partie, nous constituons un modèle entrées/sorties dont le fonctionnement est proche de celui de l'équation d'état de l'automatique classique. Ensuite, en appliquant une formulation de la programmation linéaire, on calcule la trajectoire au plus tôt et au plus tard en utilisant une fonction objectif. Enfin, nous considérons le problème de la poursuite de trajectoire sur un horizon glissant.

Les nouvelles applications automobiles basées sur localisation rendent nécessaire l'introduction du concept d'intégrité, tel que développé dans le domaine aéronautique. Cette thèse s'intéresse à l'amélioration de l'exactitude de la localisation et à la mise en place de mécanismes d'intégrité pour les véhicules automobiles de série, en particulier dans les environnements urbains. L'approche aéronautique de l'intégrité n'utilise que les mesures GPS et se décompose en deux étapes : la détection et l'exclusion des défauts (FDE), puis le calcul de niveau de protection, qui délimite une zone de localisation sécurisée. Or, une série d'expériences a confirmé que les environnements urbains offrent peu de redondance et des défauts multiples, ce qui pénalise fortement l'étape de FDE. Cette thèse développe deux approches basées sur l'hypothèse que l'introduction des nouvelles mesures redondantes issues des capteurs proprioceptifs du véhicule (odomètres, capteurs de vitesse de lacet, d'angle au volant...) compense ces problèmes inhérents aux environnements urbains. La première approche propose de nouveaux algorithmes de FDE qui exploitent des informations issues d'un filtrage dynamique ainsi que les mesures de Doppler. Les performances, évaluées sur des données réelles à travers quatre cas d'usage, démontrent un gain conséquent en conditions urbaines. La seconde approche se base sur l'estimation de la trajectoire sur un horizon de temps : ce formalisme permet d'introduire des informations dynamiques (positions successives, mesures proprioceptives) dans les algorithmes standards d'intégrité, qui sont à la base statiques. Les niveaux de protection calculés sont diminués d'un facteur trois.