Nous nous intéressons au diagnostic de systèmes à événements discrets modélisés par un automate. Pour pouvoir prendre en compte des observations incertaines, nous les représentons sous la forme d'un automate. Le diagnostic est alors défini comme la synchronisation des deux automates. Pour permettre un calcul incrémental et en-ligne du diagnostic, nous définissons une structure appelée chaîne d'automates qui représente les observations par périodes appelées fenêtres.<br />Le diagnostic peut s'effectuer sur chacune de ces périodes, et on peut raffiner le résultat en vérifiant l'égalité entre l'état final d'une fenêtre et l'état initial de la suivante. Puisque le modèle global d'un système réel est trop grand pour être calculé, nous avons adapté les techniques de diagnostic décentralisé à notre approche. Enfin, nous avons étendu nos résultats aux systèmes reconfigurables, c'est-à-dire dont certains composants ainsi que les connexions entre ceux-ci peuvent être ajoutés, modifiés ou supprimés.

Le développement des Piles à Combustible (PàC) est en plein essor dans le contexte de transition énergétique mondial. La production d'énergie électrique par les PàCs possède l'atout majeur de ne rejeter que de l'eau et de la chaleur, sans émission de gaz à effet de serre. Pour un développement et une commercialisation plus large des PàCs comme générateurs d'énergie, leur fiabilité et leur durée de vie. Cette thèse est dédiée au Contrôle Tolérant aux Fautes appliquée à la gestion de l'eau dans les Piles à Combustibles de type PEM. Une gestion appropriée de l'état d'hydratation de la PEMFC contribue à éviter les dégradations irréversibles de ses composants et ses performances, et par conséquent à un allongement de sa durée de vie et une augmentation de sa fiabilité. La stratégie de Contrôle Tolérant aux Fautes Actif proposée est constituée d'une méthode de diagnostic basée modèle pour la détection et l'isolation des fautes et d'un contrôleur PID auto-adaptatif régulant la surstoechiométrie en oxygène. Il est à noter que cette stratégie a été validée en ligne sur un système PàC réel. / Fuel Cell (FC) development is expending due to global energy transition. Power generation using FC results in water and heat as by-products, without emission of greenhouse gases. To continue developing and expanding its use as power generators, FC lifetime and reliability have to be enhanced. This thesis work is dedicated to Fault Tolerant Control System (FTCS) applied to water management in PEM Fuel Cells. An appropriate water management of FC allow to avoid irreversible degradations of FC components and performance that lead to an improvement of FC reliability and lifetime.The proposed FTCS is composed of a model-based diagnosis method applied to fault detection and isolation, and a self-tuning PID strategy for oxygen excess ratio control. This strategy is tested and validated on-line on a real FC system.

Cette thèse est consacrée à l'étude de diagnostic de pannes pour les systèmes pile à combustible de type PEMFC. Le but est d'améliorer la fiabilité et la durabilité de la membrane électrolyte polymère afin de promouvoir la commercialisation de la technologie des piles à combustible. Les approches explorées dans cette thèse sont celles du diagnostic guidé par les données. Les techniques basées sur la reconnaissance de forme sont les plus utilisées. Dans ce travail, les variables considérées sont les tensions des cellules. Les résultats établis dans le cadre de la thèse peuvent être regroupés en trois contributions principales.La première contribution est constituée d'une étude comparative. Plus précisément, plusieurs méthodes sont explorées puis comparées en vue de déterminer une stratégie précise et offrant un coût de calcul optimal.La deuxième contribution concerne le diagnostic online sans connaissance complète des défauts au préalable. Il s'agit d'une technique adaptative qui permet d'appréhender l'apparition de nouveaux types de défauts. Cette technique est fondée sur la méthodologie SSM-SVM et les règles de détection et de localisation ont été améliorées pour répondre au problème du diagnostic en temps réel.La troisième contribution est obtenue à partir méthodologie fondée sur l'utilisation partielle de modèles dynamiques. Le principe de détection et localisation de défauts est fondé sur des techniques d'identification et sur la génération de résidus directement à partir des données d'exploitation.Toutes les stratégies proposées dans le cadre de la thèse ont été testées à travers des données expérimentales et validées sur un système embarqué. / Aiming at improving the reliability and durability of Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell (PEMFC) systems and promote the commercialization of fuel cell technologies, this thesis work is dedicated to the fault diagnosis study for PEMFC systems. Data-driven fault diagnosis is the main focus in this thesis. As a main branch of data-driven fault diagnosis, the methods based on pattern classification techniques are firstly studied. Taking individual fuel cell voltages as original diagnosis variables, several representative methodologies are investigated and compared from the perspective of online implementation.Specific to the defects of conventional classification based diagnosis methods, a novel diagnosis strategy is proposed. A new classifier named Sphere-Shaped Multi-class Support Vector Machine (SSM-SVM) and modified diagnostic rules are utilized to realize the novel fault recognition. While an incremental learning method is extended to achieve the online adaptation.Apart from the classification based diagnosis approach, a so-called partial model-based data-driven approach is introduced to handle PEMFC diagnosis in dynamic processes. With the aid of a subspace identification method (SIM), the model-based residual generation is designed directly from the normal and dynamic operating data. Then, fault detection and isolation are further realized by evaluating the generated residuals.The proposed diagnosis strategies have been verified using the experimental data which cover a set of representative faults and different PEMFC stacks. The preliminary online implementation results with an embedded system are also supplied.