Cette thèse porte sur l'estimation d'état des systèmes dynamiques à temps discret dans le contexte de l'intégration d'incertitudes statistiques et à erreurs bornées. Partant du filtre de Kalman intervalle (IKF) et de son amélioration (iIKF), nous proposons un algorithme de filtrage pour des systèmes linéaires dont les bruits sont gaussiens incertains, c'est-à-dire de moyenne et matrice de covariance définies par leur appartenance à des intervalles. Ce nouveau filtre de Kalman intervalle (UBIKF) repose sur la recherche d'une matrice de gain ponctuelle minimisant une borne majorante de l'ensemble des matrices de covariance de l'erreur d'estimation en respectant les bornes des incertitudes paramétriques. Un encadrement de tousles estimés possibles est ensuite déterminé en utilisant l'analyse par intervalles. Le filtre UBIKF permet de réduire à la fois la complexité calculatoire de l'inversion ensembliste des matrices intervalles présent dans le filtre iIKF et le conservatisme des estimations. Nous abordons ensuite différents cadres permettant de représenter des connaissances incomplètes ou imprécises, y compris les fonctions de répartition, la théorie de possibilité et la théorie des fonctions de croyance. Grâce à cette dernière, un modèle sous forme d'une fonction de masse pour une distribution gaussienne multivariée incertaine est proposé. Un filtrage particulaire ensembliste basé sur cette théorie est développé pour des systèmes dynamiques non linéaires dans lesquels les bruits sur la dynamique sont bornés et les erreurs de mesure sont modélisées par une fonction de masse gaussienne incertaine. Enfin, le filtre UBIKF est utilisé pour la détection et l'isolation de défauts en mettant en œuvre le schéma d'observateurs généralisé et l'analyse structurelle. Au travers de différents exemples, la capacité d'isolation de défauts capteurs/actionneurs de cet outil est illustrée et comparée à d'autre approches. / This thesis deals with state estimation in discrete-time dynamic systems in the context of the integration of statistical and bounded error uncertainties. Motivated by the drawbacks of the interval Kalman filter (IKF) and its improvement (iIKF), we propose a filtering algorithm for linear systems subject to uncertain Gaussian noises, i.e. with the mean and covariance matrix defined by their membership to intervals. This new interval Kalman filter (UBIKF) relies on finding a punctual gain matrix minimizing an upper bound of the set of estimation error covariance matrices by respecting the bounds of the parametric uncertainties. An envelope containing all possible estimates is then determined using interval analysis. The UBIKF reduces not only the computational complexity of the set inversion of the matrices intervals appearing in the iIKF, but also the conservatism of the estimates. We then discuss different frameworks for representing incomplete or imprecise knowledge, including the cumulative distribution functions, the possibility theory and the theory of belief functions. Thanks to the last, a model in the form of a mass function for an uncertain multivariate Gaussian distribution is proposed. A box particle filter based on this theory is developed for non-linear dynamic systems in which the process noises are bounded and the measurement errors are represented by an uncertain Gaussian mass function. Finally, the UBIKF is applied to fault detection and isolation by implementing the generalized observer scheme and structural analysis. Through various examples, the capacity for detecting and isolating sensor/actuator faults of this tool is illustrated and compared to other approaches.

Cette thèse porte sur le calcul d'une sur-approximation conservative pour les solutions d'équations différentielles ordinaires en présence d'incertitudes et sur son application à l'estimation et l'analyse de systèmes dynamiques à temps continu. L'avantage principal des méthodes et des algorithmes de calculs présentés dans cette thèse est qu'ils apportent une preuve numérique de résultats. Cette thèse est organisée en deux parties. La première partie est consacrée aux outils mathématiques et aux méthodes d'intégration numérique garantie des équations diff érentielles incertaines. Ces méthodes permettent de caractériser de manière garantie l'ensemble des trajectoires d'état engendrées par un système dynamique incertain dont les incertitudes sont naturellement représentées par des intervalles bornés. Dans cette optique, nous avons développé une méthode d'intégration hybride qui donne de meilleurs résultats que les méthodes d'intégration basées sur les modèles de Taylor intervalles. La seconde partie aborde les problèmes de l'identification et de l'observation dans un contexte à erreurs bornées ainsi que le problème d'atteignabilité continue pour la véri cation de propriétés des systèmes dynamiques hybrides. / This thesis addresses the computation of conservative over-approximation of the solutions of uncertain ordinary di erential equations and its application to the estimation and the analysis of uncertain continuous-time dynamical systems. The main feature of the methods and algorithms presented in this thesis is the fact that they are numerically veri ed and hence can be used to obtain numerical proof of properties. This thesis is organized in two parts. The first part is devoted to the mathematical tools and the guaranteed numerical integration methods for uncertain ordinary di erential equations. These methods make it possible to characterize in a guaranteed way all the state trajectories generated by an uncertain dynamical system whose uncertainties are in a natural way described by bounded boxes. Accordingly, we have developed a hybrid integration method which gives better results than the integration methods based on interval Taylor models. The second part is dedicated to the resolution of identi cation and observation issues in a bounded error context. It also deals with continuous reachability computation for the veri cation of the properties of hybrid dynamical systems.

La surveillance des systèmes industriels et/ou embarqués constitue une préoccupation majeure en raison de l’accroissement de leur complexité et des exigences sur le respect des profilsde mission. La détection d’anomalies tient une place centrale dans ce contexte. Fondamentalement,les procédures de détection à base de modèles consistent à comparer le fonctionnement réel dusystème avec un fonctionnement de référence établi à l’aide d’un modèle sans défaut. Cependant,les systèmes à surveiller présentent souvent des dynamiques non linéaires et difficiles à caractériserde manière exacte. L’approche retenue dans cette thèse consiste à englober leur influencepar des incertitudes bornées. La propagation de ces incertitudes permet l’évaluation de seuils dedécision visant à assurer le meilleur compromis possible entre sensibilité aux défauts et robustesseaux perturbations tout en préservant une complexité algorithmique raisonnable. Pour cela, unepart importante du travail porte sur l’extension des classes de modèles dynamiques à incertitudesbornées pour lesquels des observateurs intervalles peuvent être obtenus avec les preuves d’inclusionet de stabilité associées. En s’appuyant sur des changements de coordonnées variant dans letemps, des dynamiques LTI, LPV et LTV sont considérées graduellement pour déboucher sur desclasses de dynamiques Non Linéaires à Incertitudes Bornées continues (NL-IB). Une transformationdes modèles NL-IB en modèles LPV-IB a été utilisée. Une première étude sur les non-linéaritésd’une dynamique de vol longitudinal est présentée. Un axe de travail complémentaire porte surune caractérisation explicite de la variabilité (comportement aléatoire) du bruit de mesure dansun contexte à erreurs bornées. En combinant cette approche à base de données avec celle à basede modèle utilisant un prédicteur intervalle, une méthode prometteuse permettant la détection dedéfauts relatifs à la position d’une surface de contrôle d’un avion est proposée. Une étude portenotamment sur la détection du blocage et de l’embarquement d’une gouverne de profondeur. / The monitoring of industrial and/or embedded systems is a major concern accordingto their increasing complexity and requirements to respect the mission profiles. Detection of anomaliesplays a key role in this context. Fundamentally, model-based detection procedures consist incomparing the true operation of the system with a reference established using a fault-free model.However, the monitored systems often feature nonlinear dynamics which are difficult to be exactlycharacterized. The approach considered in this thesis is to enclose their influence through boundeduncertainties. The propagation of these uncertainties allows the evaluation of thresholds aimingat ensuring a good trade-off between sensitivity to faults and robustness with respect to disturbanceswhile maintaining a reasonable computational complexity. To that purpose, an importantpart of the work adresses the extension of classes of dynamic models with bounded uncertaintiesso that interval observers can be obtained with the related inclusion and stability proofs. Based ona time-varying change of coordinates, LTI, LPV and LTV dynamics are gradually considered tofinally deal with some classes classes of nonlinear continuous dynamics with bounded uncertainties.A transformation of such nonlinear models into LPV models with bounded uncertainties has beenused. A first study on nonlinearities involved in longitudinal flight dynamics is presented. A complementarywork deals with an explicit characterization of measurement noise variability (randombehavior of noise within measurement) in a bounded error context. Combining this data-drivenapproach with a model-driven one using an interval predictor, a promising method for the detectionof faults related to the position of aircraft control surfaces is proposed. In this context, specialattention has been paid to the detection of runaway and jamming of an elevator.

Dans ce manuscrit de thèse nous présentons des nouveaux résultats concernant l'existence, la non-existence, la multiplicité et la régularité des solutions positives pour deux problèmes quasilinéaires elliptiques avec conditions de Dirichlet dans un domaine borné. Dans le chapitre 1 d'introduction, nous décrivons les deux problèmes que nous allons étudier et nous donnons les principaux résultats. Le premier, d'inconnue u, comporte un terme de source de gradient à croissance critique. Le second, d'inconnue v, contient un terme source d'ordre 0. Dans le chapitre 2 nous donnons des nouveaux résultats de régularité des solutions renormalisées utiles pour notre étude. A l'aide d'un changement d'inconnue, nous établissons un lien précis entre les problèmes en u et v. Le chapitre 3 est consacré à montrer ce lien et à donner une première application. Dans les chapitres 4 et 5 nous traitons de l'existence de solutions, la solution extrémale et sa régularité, l'existence d'une deuxième solution bornée du problème en v. Dans le chapitre 6 nous démontrons un résultat d'existence pour le problème en v avec des données mesures de Radon bornées quelconques. Dans le chapitre 7 nous obtenons des nouveaux résultats pour le problème en u en utilisant la connexion entre ces deux problèmes.

Dans ce travail, nous proposons deux nouvelles approches ensemblistes pourl’estimation d’état basées sur la caractérisation explicite des bornes d’erreur d’estimation. Ces approches peuvent être vues comme la combinaison entre un observateur ponctuel et une caractérisation ensembliste de l’erreur d’estimation. L’objectif est de réduire la complexité de leur implémentation, de réduire le temps de calcul en temps réel et d’améliorer la précision et des encadrements des vecteurs d’état.La première approche propose un observateur ensembliste basé sur des ensembles invariants ellipsoïdaux pour des systèmes linéaires à temps-discret et aussi des systèmes à paramètres variables. L’approche proposée fournit un intervalle d’état déterministe qui est construit comme une somme entre le vecteur état estimé du système et les bornes de l’erreur d’estimation. L’avantage de cette approche est qu’elle ne nécessite pas la propagation des ensemble d’état dans le temps.La deuxième approche est une version intervalle de l’observateur d’état de Luenberger, pour les systèmes linéaires incertains à temps-discret, basés sur le calcul d’intervalle et les ensembles invariants. Ici, le problème d’estimation ensembliste est considéré comme un problème d’estimation d’état ponctuel couplé à une caractérisation intervalle de l’erreur d’estimation. / In This work, we propose two main new approaches for the set-membershipstate estimation problem based on explicit characterization of the estimation error bounds. These approaches can be seen as a combination between a punctual observer and a setmembership characterization of the observation error. The objective is to reduce the complexity of the on-line implimentation, reduce the on-line computation time and improve the accuracy of the estimated state enclosure.The first approach is a set-membership observer based on ellipsoidal invariant sets for linear discrete-time systems and also for Linear Parameter Varying systems. The proposed approach provides a deterministic state interval that is build as the sum of the estimated system states and its corresponding estimation error bounds. The important feature of the proposed approach is that does not require propagation of sets.The second approach is an interval version of the Luenberger state observer for uncertain discrete-time linear systems based on interval and invariant set computation. The setmembership state estimation problem is considered as a punctual state estimation issue coupled with an interval characterization of the estimation error.

Le présent travail traite l’optimisation des paramètres des amortisseurs à masses accordées (AMA) accrochés sur des structures, linéaires. Les AMAs sont des dispositifs de contrôle passif utilisés pour atténuer les vibrations induites par des chargements dynamiques (en particulier stochastiques) appliqués sur des structures. L’efficacité de tels dispositifs est étroitement liée aux caractéristiques dynamiques qu’on doit imposer à ces systèmes. Dans ce cadre, plusieurs stratégies d’optimisation peuvent être utilisées dans des contextes déterministes et non déterministes, où les paramètres de la structure à contrôler sont incertains. Parmi les différentes approches qu’on peut trouver dans la littérature, l’optimisation structurale stochastique (OSS) et l’optimisation basée sur la fiabilité (OBF) étaient particulièrement traitées dans le présent travail.Dans la première partie de ce travail, en plus de la nature stochastique des chargements extérieurs appliqués à la structure linéaire à contrôler, la présence de paramètres structuraux de type incertains mais bornés (IMB) est prise en considération et les bornes optimales des paramètres AMA ont été calculées. Le calcul de ces bornes a été fait en utilisant une technique basée sur un développement de Taylor suivi d’une extension aux intervalles. La technique, permettant l’obtention d’une approximation des bornes optimales, a été appliquée dans les cas d’un système à un degré de liberté (1DDL) et un autre à plusieurs degrés de libertés (nDDL). Les résultats obtenus ont montrés que la technique utilisée était bien adaptée pour la stratégie OSS et elle l’est moins pour l’approche OBF.Comme suite logique aux résultats de la première partie, la seconde partie de la présente dissertation est consacrée à la présentation de deux méthodes permettant l’obtention des bornes exactes et des bornes approximées des paramètres optimaux de l’AMA et ce, en présence de paramètres structuraux de type IMB. La première méthode est celle de la boucle d’optimisation continue imbriquée, la seconde est celle des extensions aux intervalles basées sur la monotonie. Les méthodes présentées, qui ont été appliquées avec l’approche OBF, sont valables pour n’importe quel problème d’optimisation faisant intervenir des paramètres de type IMB. Mis à part le calcul de bornes optimisées du dispositif AMA, la question de la robustesse, vis-à-vis des incertitudes structurales, a été également traitée et il a été prouvé que la solution optimale correspondante au contexte déterministe était la plus robuste.L’introduction d’une nouvelle stratégie OBF des paramètres AMA a fait l’objet de la troisième partie de cette dissertation. En effet, un problème OBF est toujours relié à un mode de défaillance caractérisé par le franchissement d’une certaine réponse, de la structure à contrôler, d’un certain seuil limite pendant une certaine durée de temps. Le nouveau mode de défaillance, correspondant à la nouvelle stratégie OBF, consiste à considérer qu’une défaillance ait lieu lorsque la puissance dissipée au niveau de la structure à contrôler, pendant une période de temps, excède une certaine valeur. Faisant intervenir l’approche par franchissement ainsi que la formule de Rice, la nouvelle stratégie a été appliquée dans le cas d’un système 1DDL et l’expression exacte de la probabilité de défaillance est calculée. En se basant sur une approximation mettant en œuvre la technique du minimum d’entropie croisé, la nouvelle stratégie a été, également, appliquée dans le cas d’un système à nDDL et les résultats obtenus ont montrés la supériorité de cette stratégie par rapports à deux autres tirées de la bibliographie. / The present work deals with the parameters optimization of tuned mass dampers (TMD) used in the control of vibrating linear structures under stochastic loadings. The performance of the TMD device is deeply affected by its parameters that should be carefully chosen. In this context, several optimization strategies can be found in the literature and among them the stochastic structural optimization (SSO) and the reliability based optimization (RBO) are particularly addressed in this dissertation.The first part of this work in dedicated to the calculation of the optimal bounds solutions of the TMD parameters in presence of uncertain but bounded (UBB) structural parameters. The bounds of the optimal TMD parameters are obtained using an approximation technique based on Taylor expansion followed by interval extension. The numerical investigations applied with one degree of freedom (1DOF) and with multi-degree of freedom (multi-DOF) systems showed that the studied technique is suitable for the SSO strategy and that it’s less appropriate for the RBO strategy.As immediate consequence of the obtained results in the first part of this work, in the second part a method, called the continuous-optimization nested loop method (CONLM), providing the exact range of the optimal TMD parameters is presented and validated. The numerical studies demonstrated that the CONLM is time consuming and to overcome this disadvantage, a second method is also presented. The second method is called the monotonicity based extension method (MBEM) with box splitting. Both methods have been applied in the context of the RBO strategy with 1DOF and multi-DOF systems. The issue of effectiveness and robustness of the presented optimum bounds of the TMD parameters is also addressed and it has been demonstrated that the optimum solution corresponding to the deterministic context (deterministic structural parameters) provide good effectiveness and robustness.Another aspect of RBO approach is dealt in the third part of the present work. Indeed, a new RBO strategy of TMD parameters based on energetic criterion is presented and validated. The new RBO approach is linked to a new failure mode characterized by the exceedance of the power dissipated into the controlled structure over a certain threshold during some interval time. Based on the outcrossing approach and the Rice’s formula, the new strategy is firstly applied to 1DOF system and exact expression of the failure probability is calculated. After that, a multi-DOF system is considered and the minimum cross entropy method has been used providing an approximation to the failure probability and then the optimization is carried out. The numerical investigations showed the superiority of the presented strategy when compared with other from the literature.

Dans ce travail de thèse, nous nous focalisons sur le problème de l'intégration d'incertitude à erreurs bornées pour les systèmes dynamiques, dont les entrées et les états initiaux doivent être optimaux afin de réaliser certaines fonctionnalités.Le document comporte 5 chapitres: le premier est une introduction présentant le panorama du travail. Le deuxième chapitre présente les outils de base de l'analyse par intervalle. Le chapitre 3 est dédié à l'estimation d'états et de paramètres. Nous décrivons d'abord une procédure pour résoudre un système d'équations différentielles ordinaires avec l'aide de cet outil. Ainsi, une estimation des états à partir des conditions initiales peut être faite. Les systèmes différentiels considérés dépendent de paramètres qui doivent être estimés. Ce problème inverse pourra être résolu via l'inversion ensembliste. L'approche par intervalle est une procédure déterministe naturelle sans incertitude, tous les résultats obtenus sont garantis. Néanmoins, cette approche n'est pas toujours efficace, ceci est dû au fait que certaines opérations ensemblistes conduisent à des temps de calcul important. Nous présentons quelques techniques, par cela, nous nous plaçons dans un contexte à erreurs bornées permettant d'accélérer cette procédure. Celles-ci utilisent des contracteurs ciblés qui permettent ainsi une réduction de ce temps. Ces algorithmes ont été testés et ont montré leur efficacité sur plusieurs applications: des modèles pharmacocinétiques et un modèle du vol longitudinal d'avion en atmosphère au repos.Le chapitre 4 présente la recherche d'entrées optimales dans le cadre analyse par intervalle, ce qui est une approche originale. Nous avons construit plusieurs critères nouveaux permettant cette recherche. Certains sont intuitifs, d'autres ont nécessité un développement théorique. Ces critères ont été utilisés pour la recherche d'états initiaux optimaux. Des comparaisons ont été faites sur plusieurs applications et l'efficacité de certains critères a été mise en évidence.Dans le chapitre 5, nous appliquons les approches présentées précédemment au diagnostic via l'estimation de paramètres. Nous avons développé un processus complet pour le diagnostic et aussi formulé un processus pour le diagnostic actif avec une application en aéronautique. Le dernier chapitre résume les travaux réalisés dans cette thèse et essaye de donner des perspectives à la recherche.Les algorithmes proposés dans ce travail ont été développés en C++ et utilisent l'environnement du calcul ensembliste. / In this work, we will study the uncertainty integration problem in a bounded error context for the dynamic systems, whose input and the initial state have to be optimized so that some other operation could be more easily and better obtained. This work is consisted of 6 chapters : the chapter 1 is an introduction to the general subject which we will discuss about. The chapter 2 represents the basic tools of interval analysis.The chapter 3 is dedicated to state estimation and parameter estimation. We explain at the first, how to solve the ordinary differential equation using interval analysis, which will be the basic tool for the state estimation problem given the initial condition of studied systems. On the other ride, we will look into the parameter estimation problem using interval analysis too. Based on a simple hypothesis over the uncertain variable, we calculate the system's parameter in a bounded error form, considering the operation of intervals as the operation of sets. Guaranteed results are the advantage of interval analysis, but the big time consumption is still a problem for its popularization in many non linear estimation field. We present our founding techniques to accelerate this time consuming processes, which are called contractor in constraint propagation field. At the end of this chapter, différent examples will be the test proof for our proposed methods.Chapter 4 presents the searching for optimal input in the context of interval analysis, which is an original approach. We have constructed several new criteria allow such searching. Some of them are intuitive, the other need a theoretical proof. These criteria have been used for the search of optimal initial States and le better parameter estimation results. The comparisons are done by using multiple applications and the efficiency is proved by evidence.In chapter 5, we applied the approaches proposed above in diagnosis by state estimation and parameter estimation. We have developed a complete procedure for the diagnosis. The optimal input design has been reconsidered in an active diagnosis context. Both state and parameter estimation are implemented using an aeronautical application in literature.The last chapter given a brief summary over the realized subject, some further research directions are given in the perspective section.All the algorithms are written in C/C++ on a Linux based operation system.

Le but de ce travail est l'étude d'un problème de transmission en dynamique de population entre deux habitats juxtaposés. Dans chacun des habitats, on considère une équation aux dérivées partielles, modélisant la dispersion généralisée, formée par une combinaison linéaire du laplacien et du bilaplacien. On commence d'abord par étudier et résoudre la même équation avec diverses conditions aux limites posée dans un seul habitat. Cette étude est effectuée grâce à une formulation opérationnelle du problème: on réécrit cette EDP sous forme d'équation différentielle, posée dans un espace de Banach construit sur les espaces Lp avec 1 < p < +∞, où les coefficients sont des opérateurs linéaires non bornés. Grâce au calcul fonctionnel, à la théorie des semi-groupes analytiques et à la théorie de l'interpolation, on obtient des résultats optimaux d'existence, d'unicité et de régularité maximale de la solution classique si et seulement si les données sont dans certains espaces d'interpolation. / The aim of this work is the study of a transmission problem in population dynamics between two juxtaposed habitats. In each habitat, we consider a partial differential equation, modeling the generalized dispersion, made up of a linear combination of Laplacian and Bilaplacian operators. We begin by studying and solving the same equation with various boundary conditions in a single habitat. This study is carried out using an operational formulation of the problem: we rewrite this PDE as a differential equation, set in a Banach space built on the spaces Lp with 1 < p < +∞, where the coefficients are unbounded linear operators. Thanks to functional calculus, analytic semigroup theory and interpolation theory, we obtain optimal results of existence, uniqueness and maximum regularity of the classical solution if and only if the data are in some interpolation spaces.

Les Systèmes à Evénements Discrets (SED) peuvent être définis comme des systèmes dans lesquels les variables d'état changent sous l'occurrence d'évènements au fil du temps. Les SED mettant en jeu des phénomènes de synchronisation peuvent être modélisés par des équations linéaires dans les algèbres de type (max,+). L'analyse d'atteignabilité est une problématique majeure pour les systèmes dynamiques. L'objectif est de calculer l'ensemble des états atteignables d'un système dynamique pour toutes les valeurs admissibles d'un ensemble d'états initiaux. Le problème de l'analyse d'atteignabilité pour les systèmes Max-Plus Linéaire (MPL) a été, proprement, résolu en décomposant le système MPL en une combinaison de systèmes affines par morceaux où les composantes affines du système sont représentées par des matrices de différences bornées (Difference Bound Matrix, DBM). La contribution principale de cette thèse est de présenter une procédure similaire pour résoudre le problème de l'atteignabilité pour des systèmes MPL incertains (uMPL), c'est-à-dire des systèmes MPL soumis à des bruits bornés, des perturbations et/ou des erreurs de modélisation. Tout d'abord, nous présentons une procédure permettant de partionner l'espace d'état d'un système uMPL en parties représentables par des DBM. Ensuite, nous étendons l'analyse d'atteignabilité des systèmes MPL aux systèmes uMPL. Enfin, les résultats sur l'analyse d'atteignabilité sont mis en oeuvre pour résoudre le problème d'atteignabilité conditionnelle, qui est étroitement lié au calcul du support de la densité de probabilité impliquée dans le problème de filtage stochastique / Discrete Event Dynamic Systems (DEDS) are discrete-state systems whose dynamics areentirely driven by the occurrence of asynchronous events over time. Linear equations in themax-plus algebra can be used to describe DEDS subjected to synchronization and time delayphenomena. The reachability analysis concerns the computation of all states that can bereached by a dynamical system from an initial set of states. The reachability analysis problemof Max Plus Linear (MPL) systems has been properly solved by characterizing the MPLsystems as a combination of Piece-Wise Affine (PWA) systems and then representing eachcomponent of the PWA system as Difference-Bound Matrices (DBM). The main contributionof this thesis is to present a similar procedure to solve the reachability analysis problemof MPL systems subjected to bounded noise, disturbances and/or modeling errors, calleduncertain MPL (uMPL) systems. First, we present a procedure to partition the state spaceof an uMPL system into components that can be completely represented by DBM. Then weextend the reachability analysis of MPL systems to uMPL systems. Moreover, the results onreachability analysis of uMPL systems are used to solve the conditional reachability problem,which is closely related to the support calculation of the probability density function involvedin the stochastic filtering problem. / Os Sistemas a Eventos Discretos (SEDs) constituem uma classe de sistemas caracterizada por apresentar espaço de estados discreto e dinâmica dirigida única e exclusivamente pela ocorrência de eventos. SEDs sujeitos aos problemas de sincronização e de temporização podem ser descritos em termos de equações lineares usando a álgebra max-plus. A análise de alcançabilidade visa o cálculo do conjunto de todos os estados que podem ser alcançados a partir de um conjunto de estados iniciais através do modelo do sistema. A análise de alcançabilidade de sistemas Max Plus Lineares (MPL) pode ser tratada por meio da decomposição do sistema MPL em sistemas PWA (Piece-Wise Affine) e de sua correspondente representação por DBM (Difference-Bound Matrices). A principal contribuição desta tese é a proposta de uma metodologia similar para resolver o problema de análise de alcançabilidade em sistemas MPL sujeitos a ruídos limitados, chamados de sistemas MPL incertos ou sistemas uMPL (uncertain Max Plus Linear Systems). Primeiramente, apresentamos uma metodologia para particionar o espaço de estados de um sistema uMPL em componentes que podem ser completamente representados por DBM. Em seguida, estendemos a análise de alcançabilidade de sistemas MPL para sistemas uMPL. Além disso, a metodologia desenvolvida é usada para resolver o problema de análise de alcançabilidade condicional, o qual esta estritamente relacionado ao cálculo do suporte da função de probabilidade de densidade envolvida o problema de filtragem estocástica.