Cette thèse concerne le développement de méthodes de détection et de diagnostic des défauts de surface dans les structures immergées. Les structures étudiées sont formées de plaques métalliques. Les méthodes proposées sont basées sur une analyse de mesures acoustiques ultrasonores issues d’échographie sous-marine. Cette analyse combine des outils usuels du traitement du signal et des méthodes de classification à base de réseaux de neurones gaussiens. Des variantes avec et sans modèle de référence sont proposées. Les techniques usuelles d’évaluation par contact montrent leurs limites pour le diagnostic des structures telles que les hydroliennes. Le présent travail de recherche consiste à utiliser un seul et unique transducteur sans contact sous différents angles contrairement à d’autres techniques qui nécessitent un grand nombre de capteurs et une connaissance précise de leur positionnement. Notre étude utilise les ondes de Lamb car elles sont très sensibles aux anomalies structurelles. Les principales étapes et outils utilisés sont les suivants : - 1. Utilisation d’un dispositif de génération et d’acquisition d’ondes de Lamb. - 2. Étude de la propagation d’ondes de Lamb dans les structures en immersion, en particulier dans les plaques métalliques immergées dans l’eau. - 3. Caractérisation des signaux pour différents types de défauts. - 4. Estimation de l’angle d’acquisition et de la distance du transducteur par rapport au centre de la plaque. / This study concerns the damages detection and diagnosis for immersed structure. The structures are metallic plates. The proposed method focuses on the analysis of ultrasonic acoustic measurements obtained by submarine echography. It combines signal processing tools and Gaussian neural networks for classification purpose. Methods with and without reference models are proposed. The usual detection technics with contact are not applicable for the considered systems like stream turbines. This research consists to use a single and a single transducer under different incidence angles opposed to others technics using numerous sensors and their accurate location. The present research use Lamb wave according to their sensibility to the structural damages. The different stages are the following : - 1. Experimental setup for Lamb wave generation and acquisition. - 2. Study of the Lamb wave processing on immersed structures, in particular in metallic plate immersed in water. - 3 .Signal characterization for different types of damages. - 4. Estimation of the angle and lift-off distance.

Cette thèse présent quelques nouveaux algorithmes de localisation de défaut pour des lignes de transport d'énergie. Ces algorithmes sont basés sur un modèle de ligne avec des paramètres distribués, qui explique en soi la capacité de shunt et la nature distribuée des pertes de ligne. Dans quelques parties de cette thèse, la dépendance des paramètres de la ligne de la fréquence est prise en compte et un nouvel algorithme de localisation de défaut est proposé selon un tel modèle de ligne. Récemment, quelques efforts de recherches ont été concentrés sur des techniques de localisation de défaut dans les lignes de transmission compensées série. Dans cette thèse on propose deux nouveaux et précis algorithmes de localisation de défaut pour de tels systèmes. L'algorithme se sert de deux routines pour l'évaluation de la distance de défaut, 1' un pour le défaut en aval du condensateur série et l'autre pour le défaut en amont du condensateur série. Puis un procédé spécial pour choisir la solution correcte est utilisé. Des échantillons de tensions et de courants aux deux extrémités de la ligne sont pris synchroniquement et employés pour calculer le point du défaut. L'exactitude des algorithmes proposés n'est pas sensiblement affectée par résistance de défaut et angle de commencement de défaut et n'exige aucune connaissance des impédances de source. Dans la dernière partie de cette thèse nous présentons un nouvel algorithme de localisation de défaut utilisant la logique floue de type de Takagi-Sugeno pour fournir une bonne estimation du point de défaut. Les résultats de simulation confirment que l'approche logique floue peut être utilisée comme une alternative efficace pour la localisation précise du défaut dans les lignes de transmission.

La reconstruction passive des fonctions de Green par corrélation de bruit ambiant suscite aujourd’hui un grand intérêt en contrôle santé intégré (CSI). Dans ce manuscrit, nous proposons une méthode originale reposant sur l’application de cette approche pour détecter et localiser des défauts (fissures, trous, rainures) dans des plaques minces réverbérantes avec un faible nombre de capteurs. Les ondes de flexion qui se propagent sur la plaque sont engendrées soit par un ensemble de sources aléatoirement réparties sur la surface ou un bruit ambiant. Un réseau de capteurs sensibles au déplacement normal permet d’estimer la matrice de corrélations inter-éléments avant et après l’apparition d’un défaut. Un critère d’évaluation de la qualité des corrélations est proposé sous forme d’un niveau de bruit relatif entre les résidus de reconstruction et les fonctions de Green. La matrice différentielle de corrélations avant et après défaut est utilisée pour l’imagerie de défaut. En dépit de la reconstruction imparfaite des réponses impulsionnelles, la technique proposée s’avère comparable aux méthodes actives avec une excellente résolution. On a proposé ensuite une extension de la méthode passive par corrélation de champs pour l’identification des zones de bruit. Un filtrage basé sur la technique de décomposition en valeurs singulières (DORT) est tout particulièrement utilisé pour améliorer les images de localisation. Des sources acoustiques secondaires ont été développées pour la translation du bruit ambiant basses fréquences en composantes hautes fréquences, utilisées pour localiser des défauts dans des plaques. Enfin, on a montré que ce type de méthode pourrait être également utilisé pour caractériser un défaut dans une structure réverbérante, en particulier, il a été souligné que l’intensité des images de localisation obtenues est liée à la section de diffusion de celui-ci. / Green’s functions retrieval from ambient noise correlation has recently drawn a new interest in structural health monitoring. In this manuscript, we propose an original method based on this approach to detect and locate defects (cracks, holes, grooves) in a reverberant thin plate with a limited number of sensors. Flexural waves that propagate on the plate are generated by either a set of sources distributed randomly on the surface or an ambient noise. Covariance matrices are estimated from the sparse array after damage and compared to baseline-correlation matrix recorded from the healthy plate. An evaluation criterion has developed in the form of relative noise level to predict the quality of the GF reconstruction. The differential correlation matrix w/o defect is used to localize the defect. We have shown numerically and experimentally that this technique is exploitable for defect detection and localization, despite a non-perfect estimation of the GF. We have also proposed a passive technique to identify the regions of noise. A filtering technique based on the singular value decomposition is shown to improve the detection. A secondary acoustic sources have been developped to harvesting the LF ambient noise to HF field, used to localize defects in platelike structures. Finally, it was shown that such method could also be used to characterize a defect in a reverberant structure, in particular, it has been drawn that the obtained images intensity is related to the defect cross-section.

Les progrès dans la miniaturisation des transistors permettent de réaliser des circuits toujours plus performants. En contrepartie, dans le cas où il y a défaillance, l'analyse de ces circuits est plus délicate. L'étape de localisation du défaut est la plus critique de ce processus. En effet, il s'agit de rechercher des éléments de plusieurs dizaines de nanomètres sur une surface de plusieurs centimètres carrés.Les techniques optiques telles que l'émission de lumière dynamique (TRI) sont particulièrement pertinentes dans ce contexte. Celle-ci est basée sur l'acquisition et l'exploitation des photons émis par une structure CMOS lorsqu'il y a commutation. De par son principe physique, cet outil possède donc un effet invasif limité et est adaptée à l'analyse de défauts qui se manifestent lors d'une stimulation dynamique du composant. La complexité des circuits de technologies avancées a mis en évidence certains verrous physiques et technologiques qui peuvent compromettre les analyses réalisées à l'aide de cet outil. Ainsi, le faible rapport signal sur bruit, une résolution spatiale non nécessairement adaptée aux éléments étudiés et l’énorme quantité de données/signaux générés sont autant d'éléments qui contre-indiquent une approche d'analyse des acquisitions purement manuelle.Ces travaux de thèse ont pour objectif d’explorer les possibilités offertes par un traitement post-acquisition des observations, dans le but de résoudre ou contourner les problématiques susmentionnées. Cela permettra alors à l’expert de formuler un diagnostic plus précis. En définitive, il s'agit d’une extraction et d’une synthèse d’informations à partir de signaux de tailles importantes et fortement bruités. Dans cette optique, deux approches principales originales ont été développées. La première vise à établir la cartographie d’un paramètre électrique variant dans le temps et dans l'espace. En conséquence, elle fait appelle aux outils de traitements signaux de dimension 2D et 1D. La seconde approche est fondée sur l'utilisation d'outils de statistiques exploratoires. Plus précisément, il s’agit de la combinaison d’outils de classification non-supervisée et d’une étude statistique des classes résultantes dans l’optique d’une recherche d’évènements de commutation aux propriétés anormales (suggérant un lien du nœud considéré avec le défaut) ou d’émission manquante ou additionnelle (qui résultent d'une différence de comportement logique entre deux composants). Ces deux approches s'avèrent complémentaires puisque ce sont deux regards différents d’un même jeu d'observations et chacune apporte de nouvelles informations à l’expert. / Scaling progresses has the benefit of making chips always more powerful. On the other hand, when there is a failure, the analysis of such advanced devices has became more sensitive. The defect localization step of this process is the critical one. Indeed, the aim is to find transistors which dimensions range in several nanometers on a device which surface is several square centimeters.Optical techniques like dynamical photon emission, also named Time Resolved Imaging (TRI), have proved to fit in such context. The later is based on the acquisition and exploitation of photons emitted by a switching CMOS structure. Due to its physical bacground, this tool has a limited invasive effect and can be used to analyze defect generating faults during a dynamical stimulation of the device. The complexity of the chips manufactured in advanced technologies has brought out some physical and technical limitations which can jeopardize analysis performed with this tool. To be more specific, signal over noise ratio can be quite low, so as the spatial resolution compared to the studied structures. In addition, complex circuits require long test sequences, generating huge quantities of photons to analyse. As a conclusion, all of these phenomenon forbid a simple manual procedure if ones expect to extract the emission signature of the defect in such data.The work reported in this thesis aims to develop new approaches of processing at the post-acquisition level, in order to solve or workaround the various aforementioned issues. It will enable the analyst to formulate an even better and more precise diagnosis.The task consists in extracting and synthesizing the information available in large amount of noisy signals. With that superpose in mind, two main approaches have been studied and developed. The first one establish a mapping of one parameter the electrical signals varying through time and space inside the acquisition area. It is based on a mixture of signal processing tools for 2D 1D signals. The second approaches uses data mining. More precisely, it combines clustering to statistical analyses of the resulting classes in order to find an emission event which is unexpected or having unusual properties, suggesting a candidate for failure. These two processes are complementary as they bring different information to the analyst.

Ce travail de thèse a porté sur la détection et localisation de défauts dans les réseaux de distribution HTA par les<br />indicateurs de passage de défaut (IPD). Les études ont été effectuées dans le cadre du développement attendu et<br />croissant des GED (sources de Génération d'Energie Décentralisées).<br />La première partie du mémoire est consacrée à l'analyse du comportement des IPD. En ce qui concerne<br />l'influence du contexte de fonctionnement sur la réponse des IPD, une partie est destinée à vérifier le<br />fonctionnement des modèles IPD développés et les règles d'utilisation des IPD prévus. Une autre analyse<br />l'influence des GED sur l'utilisation des IPD sur la détection et localisation de défauts. Pour l'amélioration de la<br />robustesse du diagnostic avec IPD en présence de fausses indications, une méthode de détermination de la<br />section en défaut (limitée par des IPD) est proposée.<br />La deuxième partie du mémoire est consacrée à une méthode d'optimisation du placement des IPD dans les<br />réseaux HTA sur la base d'algorithmes génétiques. Nous avons défini différents critères pour l'optimisation ; ils<br />sont validés par un programme de calcul des indices de fiabilité. L'influence de la GED dans le départ HTA sur<br />le placement optimal des IPD est analysée en tenant compte du coût de l'énergie non fournie par la GED et du<br />fonctionnement envisageable comme un secours de la GED.