Th. doct.--Signal et images--Paris--ENST, 1996. / Bibliogr. p. 227-247. Résumé.

Th. doct.--Electronique et communications--Paris--ENST, 1993. / Bibliogr. p. 245-252. Résumé en français et en anglais.

Th. doct.--Informatique--Orléans, 1993. / 1993 d'après la déclaration du dépôt légal. INRIA = Institut national de recherche en informatique et en automatique. Bibliogr. p. 245-251.

Th. doct.--Signal et images--Paris--ENST, 1994. / Bibliogr. p. 125-130.

Thesis--Rutgers University. / Includes bibliographical references.

Th.--Sci. math.--Nancy--I.N.P.L., 1980.

Th. 3e cycle--Inform.--Lille 1, 1978. N°: 741. / Rés. de la th.

Th. doct.-ing.--Grenoble, I.N.P.G., 1979. N°: DI 84.

Th. doct.-ing.--Toulouse 3, 1977. N°: 596.

Les principaux travaux développés dans cette thèse traitent de la commande, du diagnostic et de la tolérance aux fautes utilisant le concept de la commande sans modèle récemment proposé dans la littérature. Les méthodes développées sont testées en temps réel et validées sur un quadrotor. Dans un premier temps, le modèle du quadrotor est présenté et analysé dans l'objectif de concevoir et implanter une loi de commande robuste aux perturbations et aux incertitudes de modèle. Pour cela, le concept de commande sans modèle est utilisé. Ce concept est basé sur la détermination d'une loi de commande calculée à partir de modèles ultra-locaux ajoutée à la commande calculée par des régulateurs classiques. Une technique utilisant le régulateur linéaire quadratique ainsi que la technique non linéaire de backstepping avec intégrateur augmentées de ce concept de commande sans modèle ont été proposées. Ces deux approches ont été testées et validées en les appliquant en temps-réel au drone considéré. Une étude comparative des lois de commandes avec et sans l'utilisation du concept de commande sans modèle a été proposée mettant en évidence les avantages de l'utilisation de ce concept. Le diagnostic de défauts est une étape importante pour la commande tolérante aux fautes. Les techniques de diagnostic développées dans cette thèse sont basées sur la génération de résidus issus de la comparaison entre les mesures réelles et les estimations de ces mesures obtenues par des estimateurs. La génération de résidus dépend de la qualité du modèle utilisé ainsi que des perturbations qui peuvent conduire à des fausses alarmes ou des non détections. Une nouvelle technique "d’estimation intelligente" inspirée du concept de commande sans modèle a été proposée et implantée afin de rendre la génération de résidus insensible aux incertitudes de modèle et aux perturbations et ainsi améliorer la décision quant à la présence de défauts. Deux "estimateurs intelligents" ont été proposés en rajoutant à l'observateur d'état classique et l'observateur de Thau un concept inspiré de la technique de commande sans modèle. L'estimation des sorties du système obtenue par l'estimateur intelligent est utilisée afin d'estimer l'amplitude des défauts d'actionneurs et de capteurs. L'estimation des défauts d'actionneurs est basée sur des modèles ultra-locaux. Quant aux défauts de capteurs, un algorithme structure a été proposé pour estimer leur amplitude en utilisant les résidus générés à partir de cet estimateur. Les résultats de détection et estimation de défauts ainsi obtenus sont ensuite utilisés pour compenser l'effet des défauts sur les performances du drone. La commande tolérante aux fautes mise en œuvre permet de modifier la loi de commande par rapport à l'estimation de l'amplitude du défaut d'actionneur, alors que lorsqu'un défaut de capteur est détecté et estimé, la trajectoire de référence est régénérée afin de compenser l'effet du défaut et maintenir le drone sur la trajectoire initialement définie. Les algorithmes proposés ont été implantés et testés sur un quadrotor Qball-X4. Les résultats de vol en temps-réel ont été analysés et ont permis de valider les techniques de commande et de tolérance aux fautes de capteurs et d'actionneurs. Des vidéos illustrant différentes expérimentations sont disponibles en ligne / The main objectives of this thesis consist of developing Control, Fault Detection and Diagnosis (FDD) and Fault-Tolerant Control (FTC) techniques based on a the Model-Free (MF) concept recently introduced in the literature. The proposed approaches are implemented, tested and validated on a quadrotor platform. The first step of this work consisted of the modelling of the quadrotor, and then analyzing, designing and implementing new robust control strategies based on the Model-Free Control (MFC) technique recently developed in the literature. The MFC algorithm helps compensating for disturbances and model uncertainties. The advantage of this recent concept is in the simplicity of the design of the controller by adding a control law using ultra-local models to the classical control techniques. To test and validate this new approach, the Linear-Quadratic-Regulator (LQR) and the Nonlinear-Integral-Backstepping (NIB) controllers have been considered by integrating the MFC concept to design a (LQR-MFC) and a (NIB-MFC), respectively. Both algorithms are validated through analytical and experimental procedures and the robustness checked and compared with respect to the initial controllers in the presence of disturbances and model uncertainties.The FDD is a very important step towards the development of FTC techniques. The FDD approach developed in this thesis is based on the residual generation between the measured outputs and the estimated outputs obtained using observers/estimators. Residuals are expected to be close to zero in the fault free case and deviate from zero in the presence of a fault or failure. However, as the residuals are generated using models, they highly depend on the quality of the model used and on the presence of disturbances which may lead to false alarms or to non-detections. A novel “intelligent estimator” inspired from the MF concept has been developed and used in order to improve the residual generation and the fault diagnostic. Two intelligent estimators have been designed by integrating the MF scheme with the state and Thau observers for Multi-Input-Multi-Output (MIMO) systems, where the intelligent Output-Estimator (iOE) represents the integration between the MF technique with the state observer, and the intelligent Thau Output-Estimator (iTOE) represents the augmentation of the MF technique with the Thau Observer. The estimation of the system outputs obtained using the iOE are then used to estimate the actuator and sensor faults. The estimation of the actuator faults is improved by using the ultra-local models. A structured algorithm is then developed and implemented in order to estimate sensor fault magnitudes using the residuals generated by the intelligent estimator. The results obtained from the fault detection and estimation are then used to compensate for the fault effect on the flight control performance. The implemented fault-tolerant control technique compensates for the actuator faults by adjusting the control law based on the fault estimation. In case a sensor fault is detected and estimated, the desired path is regenerated according to the estimated fault magnitude in order to compensate for the fault effect.The proposed algorithms are implemented and tested on the Qball-X4 quadrotor. The results of the real-time flight tests validate the proposed techniques and compensate for sensor and actuator faults. Footages of the flight tests are available online.