Les drones miniatures à voilures tournantes tendent aujourd'hui à devenir les nouveaux outils du fantassin, grâce à la polyvalence des missions auxquelles ils peuvent être employés. Leur principal atout concerne leur capacité à combiner le vol stationnaire et le vol de translation rapide, dans des environnements étroits et encombrés. Nous proposons ici l'étude d'un nouveau concept de drone atypique appelé GLMAV (Gun Launched Micro Air Vehicle), qui consiste à amener un véhicule hybride projectile/drone très rapidement sur un site d'intérêt éloigné, en utilisant l'énergie fournie par une arme portable. La première tâche concerne la modélisation aérodynamique du GLMAV. L'identification paramétrique du modèle aérodynamique est alors réalisée à partir de données expérimentales d'efforts, que nous pouvons a priori quantifier par un critère algébrique d'excitabilité persistante. Nous proposons ensuite des techniques de filtrage, afin d'estimer les paramètres anémométriques inconnus mais nécessaires pour connaître l'environnement aérodynamique dans lequel l'engin évolue. De plus, pour palier à la défaillance de capteurs embarqués et qui peuvent affecter l'information de vitesse linéaire après le tir, nous proposons un estimateur d'ordre réduit de la vitesse linéaire. Dans ces deux problèmes d'estimation, nous prouvons la stabilité des observateurs proposés. Enfin, nous proposons une structure de commande pour la stabilisation de l'engin en vol quasi-stationnaire à partir d'un modèle de synthèse linéaire. Les efficacités des méthodes proposées sont illustrées par des résultats de simulations numériques et des essais expérimentaux / The miniature rotary wing UAVs are now tending to become the new tools of the soldier, with the versatility of missions they can be used. Their main advantage concerns their ability to combine the hovering and translational fast flight in narrow and congested environments. We propose the study of a new and atypical UAV concept called GLMAV (Gun Launched Micro Air Vehicle), which must bring a hybrid projectile/UAV very quickly on a site of interest, using the energy delivered by a portable weapon. The first task concerns the modelling of the aerodynamic GLMAV model. The parametric identification of the aerodynamic model is then realized from experimental load data, that can be a priori quantified by a persistent-excitability-algebraic-criterion. We then propose two filtering techniques to estimate the unknown aerodynamic parameters but needful to determine the aerodynamic environment in which the vehicle operates. In addition, to compensate the failure of embedded sensors that can affect the linear speed information after the shooting, we propose a reduced-order estimator to conserve a good linear speed information. In both estimation problems we prove the stability of the proposed observers. Finally, we propose a control scheme for the stabilization of the aircraft in the quasistationary flight mode from a linearized GLMAV model. The efficiencies of the proposed methods are illustrated through numerical results and experimental tests

The world went through weeks of financial turbulence in stock markets and investors were overcome by fears fuelled by more bad news, while countries continued their attempts to calm the markets with more injection of funds. By these very disturbed times, even if traders hope extreme risk aversion has passed, an investor would like predict the future of the market in order to protect his portfolio and a speculator would like to optimize his tradings. This thesis describes the design of numerical models and algorithms for the forecasting of financial time series, for speculation on a short time interval. To this aim, we will use two models: - " Price Forecasting Model " forecasts the behavior of an asset for an interval of three hours. This model is based on Functional Clustering and smoothing by cubic-splines in the training phase to build local Neural models, and Functional Classification for generalization, - " Model of Trading " forecasts the First Stopping time, when an asset crosses for the first time a threshold defined by the trader. This model combines a Price Forecasting Model for the prediction of market trend, and a Trading Recommendation for prediction of the first stopping time. We use an auto-adaptive Dynamic State Space Model, with Particle Filters and Kalman-Bucy Filters for parameter estimation.

La distraction du conducteur est un des facteurs importants à l’origine des accidents de la route. La détection de la distraction dans le contexte industriel et à faible coût conduit à privilégier des indicateurs reposant sur les capteurs déjà disponibles dans un véhicule série. Cependant, les systèmes actuels sont en général insuffisamment fiables, notamment parce que les grandeurs observées pour réaliser la détection sont assez éloignées du phénomène purement physiologique de distraction. L’approche étudiée ici a consisté à rajouter un modèle de comportement du conducteur (modèle cybernétique), rendant compte des fonctions perceptives et motrices support du contrôle latéral du véhicule. Les paramètres de ce modèle ont été estimés en procédant tour à tour à une identification par paquet de données d’entrée/sortie et à une identification récursive, cette dernière permettant de suivre continûment l'évolution paramétrique. Ensuite, trois approches ont été envisagées pour modéliser voire estimer l’état de distraction, considérant successivement la distraction comme une perturbation affectant les paramètres, la sortie ou l’entrée du modèle cybernétique du conducteur:Approche 1 - La distraction est modélisée comme une perturbation additive en sortie du modèle. Le couple produit par le conducteur est comparé au couple prédit par le modèle rendant compte de la conduite hors distraction. L’erreur de prédiction du couple constitue dans ce cadre le résidu dont la sensibilité à l’état de distraction du conducteur a été étudiée.Approche 2 - La distraction est modélisée par des perturbations multiplicatives, affectant certains paramètres du modèle. L’analyse des paramètres obtenus dans des phases de conduite avec et sans distraction a permis d’étudier leur capacité à rendre compte de la nature et de l’état de la distraction.Approche 3 - La distraction est modélisée comme une perturbation additive sur l’entrée du modèle. L’estimation de cette perturbation constitue un résidu également sensible à l’état de distraction. Les principes et algorithmes proposés pour estimer l’état de distraction ont été validés à partir de données expérimentales collectées pendant une campagne de tests effectuée sur un simulateur de conduite à base fixe, impliquant 35 conducteurs. Les conditions de test alternaient des phases de conduite normale et sujettes à des distractions de différentes natures : distractions cognitive, visuelle, visuomotrice et motrice. Les trois approches proposées donnent des résultats similaires et cohérents entre eux. / Distracted driving is one of the important factors that cause road accidents. The detection of the driver’s state of distraction in the industrial context and at low-cost leads to privilege the indicators based on sensors that are already available on the vehicle. However,current systems are generally not reliable enough, especially because the observed magnitudes to achieve detection are quite far from a purely physiological phenomenon distraction. This led us to propose solutions based on a cybernetic driver model that represent the visual and motor process involved in the lateral control of the vehicle. The parameters of this model have been estimated by conducting successively identification exploiting data packets and recursive identification, the latter allowing to track continuously the parametric evolution over time. Then, three approaches were considered to model or estimate the state of distraction, by modeling alternately thedistraction as a disturbance affecting parameters, the output or the input of the cybernetic model of the driver:Approach 1 - The distraction is modeled as an additive disturbance on the model output. The experimental output, the driver steering wheel torque, is then compared with the predicted steering wheel torque to generate the torque prediction error that is sensitive to the state of distraction.Approach 2 - The distraction is modeled as disturbances that affect the model parameters. The analysis of these parameters identified during normal and distracted driving periods showed that the parameters’ variation depends effectively on the driver’s state of distraction.Approach 3 - Distraction is modeled as an additive disturbance on the input of the model. The estimate of this disturbance is also a significant residue, sensitive to the state of distraction. The principles and algorithms proposed for estimating the state of distraction were validated using experimental data collected during a test campaign conducted on a fixed-base driving simulator, involving 35 drivers. The test conditions alternated normal driving phases and prone to distractions of various kinds: cognitive distractions, visual, visual-motor and motor. The three proposed approaches give similar and consistent results between them.

Ce mémoire expose les travaux effectués depuis la thèse de doctorat en les replaçant dans un cadre offrant une vue générale de la littérature sur la structure par terme des prix des matières premières. Il commence par une première partie consacrée à l'analyse théorique de la structure par terme. Pour comprendre la relation entre le prix au comptant et le prix à terme, je me suis tout d'abord intéressée aux théories traditionnelles des prix des matières premières – celle du déport normal et celle du stockage. Développées à l'origine dans un contexte où la notion de structure par terme était moins importante, car la maturité des contrats à terme n'était pas très éloignée, ces théories apparaissent cependant comme limitées lorsque l'horizon d'analyse augmente et que l'on souhaite prendre en considération la totalité de la structure par terme. Un certain nombre de mes travaux a donc pour objectif d'étendre au long terme les théories traditionnelles. Ils visent également à améliorer la compréhension du comportement dynamique de la courbe des prix dans un marché de matières premières. <br />L'analyse théorique de la structure par terme des prix des matières premières étant effectuée, il était intéressant de se pencher sur la façon d'exploiter ses enseignements à des fins de modélisation. C'est l'objet de la deuxième partie du mémoire, qui présente un nouveau modèle de structure par terme – qualifié de modèle asymétrique – justifie les hypothèses qui le sous-tendent, et le positionne par rapport aux autres modélisations. <br />La troisième partie a pour objectif d'apprécier la qualité de la modélisation effectuée : elle s'intéresse aux résultats des tests empiriques réalisés à partir des modèles de structure par terme. Des simulations me permettent tout d'abord de souligner l'influence des hypothèses concernant le processus stochastique retenu pour les variables d'état et celle du nombre de variables d'état, dans trois modèles différents. Sont ensuite présentés des travaux de nature méthodologique, développés en réponse aux difficultés d'estimation spécifiques que présentent les modèles de structure par terme des prix des matières premières. Enfin, l'exposé des performances des modèles, c'est-à-dire de leur capacité à reproduire la courbe des prix observée, permet de présenter les résultats empiriques obtenus avec le modèle asymétrique. <br />Deux applications ont été envisagées dans la littérature pour les modèles de structure par terme des prix des matières premières : la couverture dynamique et la valorisation. En ce qui concerne la couverture, la réflexion relative à l'utilisation de modèles de structure par terme est motivée par la volonté de couvrir des engagements à long terme sur le marché physique à l'aide de contrats à terme d'échéance rapprochée. Les travaux portent alors sur la détermination de la stratégie de couverture à mettre en œuvre et sur l'analyse de son efficacité. Dans le domaine de la valorisation, les modèles de structure par terme ont été utilisés en s'appuyant sur la théorie des options réelles. La plupart des recherches entreprises portent sur la décision d'investissement dans le cadre de matières premières minérales, car le caractère irréversible de l'investissement est particulièrement prononcé pour ces dernières. Mes travaux de recherche se sont intéressés à chacune de ces deux applications. Celles-ci ont fait l'objet de plusieurs publications. Elles sont également le sujet de recherches en cours et sont à l'origine de plusieurs projets.

L'utilisation de caméras infrarouges bas coûts pour la surveillance long-terme d'infrastructures est prometteuse grâce aux dernières avancées technologiques du domaine. Une mesure précise de la température des surfaces observées in-situ se heurte au manque de connaissance des propriétés radiatives de la scène. L'utilisation d'une instrumentation multi-capteurs permet d'affiner le modèle de mesure afin d'obtenir une estimation plus précise de la température. A contrario, il est montré qu'il est toujours possible d'exploiter des données climatiques en ligne pour pallier un manque de capteur. Des méthodes bayésiennes d'estimation conjointe d'émissivité et de température sont ensuite développées et comparées aux méthodes de la littérature. Un simulateur d'échanges radiatifs diffus de scènes 3D a été implémenté afin de tester ces différentes méthodes. Ce logiciel utilise l'accélération matérielle de la machine pour réduire les temps de calcul. Les résultats numériques obtenus mettent en perspective une utilisation avancée de la thermographie infrarouge multi-spectrale pour la surveillance de structures. Cette estimation conjointe permet alors d'obtenir un estimé de la température par thermographie infrarouge avec une incertitude connue. / The latest technological improvements in low-cost infrared cameras have brought new opportunities for long-term infrastructures monitoring. The accurate measurement of surfaces' temperatures is facing the lack of knowledge of radiatives properties of the scene. By using multi-sensors instrumentation, the measurement model can be refined to get a better estimate of the temperature. To overcome a lack of sensors instrumentation, it is shown that online and free available climatic data can be used. Then, Bayesian methods to estimate simultaneously the emissivity and temperature have been developed and compared to literature's methods. A radiative exchange simulator of 3D scenes have been developed to compare those different methods on numerical data. This software uses the hardware acceleration as well as a GPGPU approach to reduce the computation time. As a consequence, obtained numerical results emphasized an advanced use of multi-spectral infrared thermography for the monitoring of structures. This simultaneous estimation enables to have an estimate of the temperature by infrared thermography with a known uncertainty.

Dans le monde industriel comme dans le monde scientifique, le développement de capteurs a toujours répondu à la volonté d’observer l’inobservable. La caméra rapide fait partie de ceux-là puisqu’elle permet de dévoiler des dynamiques invisibles, de la formation de fissure au vol du moustique. Dans un environnement extrêmement concurrentiel, ces caméras sont principalement limitées par le nombre d’images acquises par seconde. Le but de cette thèse est d’augmenter la capacité de dévoiler la dynamique invisible en enrichissant l’acquisition initiale par des modèles dynamiques. La problématique consiste alors à élaborer des méthodes permettant de relier en temps réel un modèle et la perception d’un système réel. Les bénéfices de cette utilisation offrent ainsi la possibilité de faire de l’interpolation, de la prédiction et de l’identification. Cette thèse est composée de trois parties. La première est axée sur la philosophie du traitement vidéo et propose d’utiliser des modèles élémentaires et génériques. Un algorithme d’estimation de grands mouvements est proposé mais l’approche actuellement proposée n’est pas assez générique pour être exploitée dans un contexte industriel. La deuxième partie propose d’utiliser des méthodes d’assimilation de données séquentielle basées sur la famille des filtres de Kalman afin d’associer un modèle avec des observations par caméras rapides pour des systèmes mécaniques. La troisième partie est une application à l’analyse modale expérimentale non linéaire. Deux schémas d’assimilation temps réel multicapteurs sont présentés et leur mise en œuvre est illustrée pour de la reconstruction 3D et de la magnification. / The development of sensors has always followed the ambition of industrial and scientific people to observe the unobservable. High speed cameras are part of this adventure, revealing invisible dynamics such as cracks formation or subtle mosquito flight. Industrial high speed vision is a very competitive domain in which cameras stand out through their acquisition speed. This thesis aims to broaden their capacity by augmenting the initial acquisition with dynamic models. This work proposes to develop methods linking in real time a model with a real system. Aimed benefits are interpolation, prediction and identification. Three parts are developed. The first one is based on video processing and submits to use kinematic elementary and generic models. An algorithm of motion estimation for large movements is proposed but the generic nature does not allow a sufficient knowledge to be conclusive. The second part proposes using sequential data assimilation methods known as Kalman filters. A scheme to assimilate video data with a mechanical model is successfully implemented. An application of data assimilation in modal analysis is developed. Two multi sensors real time assimilation schemes for nonlinear modal identification are proposed. These schemes are integrated in two applications on 3D reconstruction and motion magnification.

Dans cette thèse, nous voulons reconnaître les gestes (par ex. lever la main) et plus généralement les actions brèves (par ex. tomber, se baisser) effectués par un individu. De nombreux travaux ont été proposés afin de reconnaître des gestes dans un contexte précis (par ex. en laboratoire) à l'aide d'une multiplicité de capteurs (par ex. réseaux de cameras ou individu observé muni de marqueurs). Malgré ces hypothèses simplificatrices, la reconnaissance de gestes reste souvent ambigüe en fonction de la position de l'individu par rapport aux caméras. Nous proposons de réduire ces hypothèses afin de concevoir un algorithme général permettant de reconnaître des gestes d'un individu évoluant dans un environnement quelconque et observé à l'aide d'un nombre réduit de caméras. Il s'agit d'estimer la vraisemblance de la reconnaissance des gestes en fonction des conditions d'observation. Notre méthode consiste à classifier un ensemble de gestes à partir de l'apprentissage de descripteurs de mouvement. Les descripteurs de mouvement sont des signatures locales du mouvement de points d'intérêt associés aux descriptions locales de la texture du voisinage des points considérés. L'approche a été validée sur les bases de données de gestes publiques KTH et IXMAS; des résultats encourageants ont été obtenus.

Les maladies cardiovasculaires sont l'une des principales causes de mortalité chez l'homme. Une façon de diagnostiquer des maladies cardiaques et des anomalies est le traitement de signaux cardiaques tels que le ECG. Dans beaucoup de ces traitements, des caractéristiques inter-battements et intra-battements de signaux ECG doivent être extraites. Ces caractéristiques comprennent les points de repère des ondes de l’ECG (leur début, leur fin et leur point de pic), les intervalles significatifs et les segments qui peuvent être définis pour le signal ECG. L'extraction des points de référence de l'ECG consiste à identifier l'emplacement du pic, de début et de la fin de l'onde P, du complexe QRS et de l'onde T. Ces points véhiculent des informations cliniquement utiles, mais la segmentation precise de chaque battement de l'ECG est une tâche difficile, même pour les cardiologues expérimentés.Dans cette thèse, nous utilisons un cadre bayésien basé sur le modèle dynamique d'ECG proposé par McSharry. Depuis ce modèle s'appuyant sur la morphologie des ECG, il peut être utile pour la segmentation et l'analyse d'intervalles d'ECG. Afin de tenir compte de la séquentialité des ondes P, QRS et T, nous utiliserons également l'approche de Markov et des modèles de Markov cachés (MMC). En bref dans cette thèse, nous utilisons un modèle dynamique (filtre de Kalman), un modèle séquentiel (MMC) et leur combinaison (commutation de filtres de Kalman (SKF)). Nous proposons trois méthodes à base de filtres de Kalman, une méthode basée sur les MMC et un procédé à base de SKF. Nous utilisons les méthodes proposées pour l'extraction de points de référence et l'analyse d'intervalles des ECG. Le méthodes basées sur le filtrage de Kalman sont également utilisés pour le débruitage d'ECG, la détection de l'alternation de l'onde T, et la détection du pic R de l'ECG du foetus.Pour évaluer les performances des méthodes proposées pour l'extraction des points de référence de l'ECG, nous utilisons la base de données "Physionet QT", et une base de données "Swine" qui comprennent ECG annotations de signaux par les médecins. Pour le débruitage d'ECG, nous utilisons les bases de données "MIT-BIH Normal Sinus Rhythm", "MIT-BIH Arrhythmia" et "MIT-BIH noise stress test". La base de données "TWA Challenge 2008 database" est utilisée pour la détection de l'alternation de l'onde T. Enfin, la base de données "Physionet Computing in Cardiology Challenge 2013 database" est utilisée pour la détection du pic R de l'ECG du feotus. Pour l'extraction de points de reference, la performance des méthodes proposées sont évaluées en termes de moyenne, écart-type et l'erreur quadratique moyenne (EQM). Nous calculons aussi la sensibilité des méthodes. Pour le débruitage d'ECG, nous comparons les méthodes en terme d'amélioration du rapport signal à bruit. / Cardiovascular diseases are one of the major causes of mortality in humans. One way to diagnose heart diseases and abnormalities is processing of cardiac signals such as ECG. In many of these processes, inter-beat and intra-beat features of ECG signal must be extracted. These features include peak, onset and offset of ECG waves, meaningful intervals and segments that can be defined for ECG signal. ECG fiducial point (FP) extraction refers to identifying the location of the peak as well as the onset and offset of the P-wave, QRS complex and T-wave which convey clinically useful information. However, the precise segmentation of each ECG beat is a difficult task, even for experienced cardiologists.In this thesis, we use a Bayesian framework based on the McSharry ECG dynamical model for ECG FP extraction. Since this framework is based on the morphology of ECG waves, it can be useful for ECG segmentation and interval analysis. In order to consider the time sequential property of ECG signal, we also use the Markovian approach and hidden Markov models (HMM). In brief in this thesis, we use dynamic model (Kalman filter), sequential model (HMM) and their combination (switching Kalman filter (SKF)). We propose three Kalman-based methods, an HMM-based method and a SKF-based method. We use the proposed methods for ECG FP extraction and ECG interval analysis. Kalman-based methods are also used for ECG denoising, T-wave alternans (TWA) detection and fetal ECG R-peak detection.To evaluate the performance of proposed methods for ECG FP extraction, we use the "Physionet QT database", and a "Swine ECG database" that include ECG signal annotations by physicians. For ECG denoising, we use the "MIT-BIH Normal Sinus Rhythm", "MIT-BIH Arrhythmia" and "MIT-BIH noise stress test" databases. "TWA Challenge 2008 database" is used for TWA detection and finally, "Physionet Computing in Cardiology Challenge 2013 database" is used for R-peak detection of fetal ECG. In ECG FP extraction, the performance of the proposed methods are evaluated in terms of mean, standard deviation and root mean square of error. We also calculate the Sensitivity for methods. For ECG denoising, we compare methods in their obtained SNR improvement.

Cette thèse a pour objectif de démontrer l'intérêt des outils de diagnostic "intelligents" pour application sur les moteurs de fusée. En Europe beaucoup d'efforts ont été faits pour développer quelques techniques innovantes comme les réseaux neuronaux, les méthodes de suivi de raie vibratoire, ou l'identification paramétrique mais peu de résultats sont disponibles quant à la comparaison des performances de différents algorithmes. Un deuxième objectif de la thèse a été celui d'améliorer le système de diagnostic du banc d'essai Mascotte (ONERA/CNES). Il s'agit d'un banc de démonstration pour les moteurs de fusée de type cryogénique représentatif des conditions d'utilisation d'un vrai moteur. Les étapes de la thèse ont été en premier lieu de choisir et d'évaluer des méthodes de diagnostic à base de modèles, en particulier l'identification paramétrique et le filtre de Kalman, et de les appliquer pour le diagnostic d'un système critique du banc Mascotte: le circuit de refroidissement. Après une première validation des nouveaux algorithmes sur des données d'essais disponibles, un benchmark fonctionnel a été mis en place pour pouvoir comparer les performances des algorithmes sur différents types de cas de panne simulés. La dernière étape consiste à intégrer les algorithmes sur les ordinateurs du banc de contrôle de Mascotte pour pouvoir effectuer une évaluation applicative des performances et de leur intégrabilité à l'environnement informatique déjà en place. Un exemple simple de boucle de régulation intégrant l’information du diagnostic est aussi étudié pour analyser l’importance de telles méthodes dans le contexte plus large d’une régulation « intelligente » du banc. / The main objective of this work is to demonstrate and analyze the potential benefits of advanced real time algorithms for rocket engines monitoring and diagnosis. In the last two decades in Europe many research efforts have been devoted to the development of specific diagnostic technics such as neural networks, vibration analysis or parameter identification but few results are available concerning algorithms comparison and diagnosis performances analysis.Another major objective of this work has been the improvement of the monitoring system of the Mascotte test bench (ONERA/CNES). This is a cryogenic test facility based in ONERA Palaiseau used to perform analysis of cryogenic combustion and nozzle expansion behavior representative of real rocket engine operations.The first step of the work was the selection of a critical system of the bench, the water cooling circuit, and then the analysis of the possible model based technics for diagnostic such as parameter identification and Kalman filters.Three new algorithms were developed, after a preliminary validation based on real test data, they were thoroughly analyzed via a functional benchmark with representative failure cases.The last part of the work consisted in the integration of the diagnosis algorithms on the bench computer environment in order to prepare a set-up for a future real time application.A simple closed loop architecture based on the new diagnostic tools has been studied in order to assess the potential of the new methods for future application in the context of intelligent bench control strategies.

Actuellement, les machines Asynchrones à Double Alimentation (MADA) sont omniprésentes dans le secteur éolien, grâce à leur simplicité de construction, leur faible coût d’achat et leur robustesse mécanique ainsi que le nombre faible d’interventions pour la maintenance. Cependant, comme toute autre machine électrique, ces génératrices sont sujettes aux défauts de différent ordre (électrique, mécanique, électromagnétique…) ou de différents types (capteur, actionneur ou composants du système). C’est pourquoi, il est primordial de concevoir une approche de diagnostic permettant de manière anticipée, de détecter, localiser et identifier tout défaut ou anomalie pouvant altérer le fonctionnement sain de ce type de machine. Motivés par les points forts des méthodes de diagnostic de défauts à base d’observateurs, nous proposons d’une part, dans cette thèse, une approche de détection, localisation et identification des défauts de la MADA d’une éolienne à vitesse variable, à base des observateurs de Kalman, performants et largement utilisés. Les erreurs d’estimation d’état du filtre de Kalman linéaire et de ses variantes non-linéaires, à noter : le Filtre de Kalman Etendu (EKF) et le Filtre de Kalman sans-Parfum (UKF), sont utilisés comme résidus sensibles aux défauts. En vue d’éviter les fausses alarmes et de découpler les défauts des perturbations et des bruits, l’analyse des résidus générés est réalisée par des tests statistiques tels que : Test de Page Hinkley (PH) et Test DCS (Dynamic Cumulative Sum). Pour la localisation des défauts multiples et simultanés, la Structure d’Observateurs Dédiés (DOS) et la Structure d’Observateurs Généralisés (GOS) sont appliquées. De plus, l’amplitude du défaut est déterminée dans l’étape d’identification de défaut. Les défauts capteurs, actionneurs et composants de la MADA, sont traités dans ce travail de recherche. D’autre part, une étude comparative entre les différents observateurs de Kalman, est élaborée. La comparaison porte sur les critères suivants : le temps de calcul, la précision et la vitesse de convergence des estimations. / Actually, the Doubly Fed Induction Generators (DFIG) are omnipresent in the wind power market, owing to their construction simplicity, their low purchase cost and their mechanical robustness. However, as any other electrical machine, these generators are subject to defects of different order (electrical, mechanical, electromagnetic ...) or of different type (sensor, actuator or system). That’s why, it is important to design an effective diagnostic approach, able to early detect, locate and identify any defect or abnormal behavior, which could undermine the healthy operation of this machine On the one hand, motivated by the observer-based fault diagnosis methods strengths, we proposed, in this thesis, a diagnostic approach for the faults detection, localization and identification of the DFIG used in variable speed wind turbine. This approach is based on the use of the efficient and widely used Kalman observers. The state estimation errors of the linear Kalman filter and the non-linear Kalman filters, named: The Extended Kalman Filter (EKF) and the Unscented Kalman Filter (UKF) are used as faults sensitive residuals. In order to avoid false alarms and to decouple faults from disturbances and noises, the faults detection is carried out by the analysis of the residuals generated, by the mean of statistical tests such as: Hinkley Page Test (PH) and DCS Test (Dynamic) Cumulative Sum). For the localization step in case of multiple and simultaneous faults, the Dedicated Observer scheme (DOS) and the Generalized Observer scheme (GOS) are applied. In addition, the fault level is determined in the fault identification step. Sensor faults, actuator and system faults of DFIG, are treated in this research work. On the other hand, a comparative study between the three Kalman observers proposed is performed. The comparison was done in terms of (1) the computation time, (2) the estimation accuracy, and (3) the convergence speed.