Les systèmes piles à combustible de type PEM pour des applications de transport reposent sur un ensemble d’auxiliaires (stockage d’hydrogène, compresseur d’air, convertisseur de puissance, humidificateur, etc) qui assurent le bon fonctionnement du système pile. La mise en place d’observateurs permet de disposer d’un outil pour reconstruire les états non mesurés de ce système; cela permet de mettre en place un contrôle par retour de sortie en vue d’optimiser les performances du système pile et ainsi d'améliorer la détection et l’isolation de défauts (FDI). Cette thèse est basée sur l’étude et la synthèse d'observateurs adaptatifs par mode glissant d’ordre supérieur, pour deux principaux auxiliaires de la pile que sont, le système d'alimentation en air et les convertisseurs de puissance associés à la pile. La première partie de la thèse est consacrée à la synthèse d’observateurs pour la reconstruction des états et à la détection et l’isolation des défauts sur le système d’alimentation en air de la PEMFC. Dans un premier temps, un observateur algébrique par mode glissant d’ordre supérieur est synthétisé pour la reconstruction de la pression partielle de l'oxygène et de l'azote. Dans un deuxième temps, un nouvel observateur adaptatif par mode glissant d’ordre deux est synthétisé pour assurer l'observation simultanée des états, l'identification des paramètres, la surveillance et la reconstruction de défaut dans le circuit d’air. Les performances des observateurs proposées ont été validées grâce à un simulateur Hardware-In-Loop (HIL) du système pile à combustible.Dans la deuxième partie, nous nous sommes intéressés à l’élaboration d’observateurs et de commande par retour de sortie pour les convertisseurs associé au système pile dans une application transport. Ainsi, une commande novatrice par mode glissant d’ordre deux, de type retour de sortie, a été élaborée pour le convertisseur AC/DC. Dans un second temps, un observateur de type modes glissants d’ordre 2 adaptatif est synthétisé pour un convertisseur de type multicellulaire. / Automotive PEM Fuel Cell systems rely upon a set of auxiliary systems for proper operation, such as humidifier, air-feed compressor, power converter etc. The internal physical states of the latter are often unmeasurable, yet required for their precise control. Observers provide a means of obtaining the unmeasured states of these auxiliary systems for feedback control, optimal energy consumption and Fault Diagnosis and Isolation (FDI). This thesis is based on higher order sliding mode observer design studies for two major PEMFC auxiliary systems found in modern automobiles, the air-feed system and the power electronics system.The first part is focused on robust observation and FDI of the PEMFC air-feed systems. Sliding mode observer design and their applications to FDI have been studied in detail for this purpose and the key observation problems in this system have been identified. Based on this study, two solutions are proposed, a sliding mode algebraic observer for oxygen and nitrogen partial pressures and a novel robust adaptive-gain Second Order Sliding Mode (SOSM) observer based FDI for simultaneous state observation, parameter identification, health monitoring and fault reconstruction of the PEMFC air-feed system. The performance of the proposed observers has been validated on an instrumented Hardware-In-Loop (HIL) test bench.The observation and output feedback control problems of different power electronic converters, commonly found in fuel cell vehicles, are addressed in the next part. Robust output feedback SOSM control for three phase AC/DC converters have been presented. A robust SOSM observer for multi-cell converters has also been designed. The performance of all these designs has been demonstrated through a multi-rate simulation approach. The results highlight the robustness of the observers and controllers against parametric uncertainty, measurement noise and external disturbance.

Cette thèse s'est construite avec une approche double, à la fois théorique et pratique. D'un coté, nous avons mené un travail de régulation sur des réacteurs de polymérisation de la société ATOFINA. De l'autre, nous avons développé des observateurs asymptotiques pour des systèmes nonlinéaires présentant des symétries.<br /><p><br />Le travail de régulation concernait des réacteurs tubulaires en boucle, fonctionnant en phase liquide. Nous avons à partir des lois de conservation de masse et d'énergie, établis des modèles. Ces derniers étant nonlinéaires, nous avons utilisé des techniques de contrôle (linéarisation par bouclage) et d'observateur<br />(contraction) nonlinéaires, que nous avons installées sur les unités.<br /><p><br />Ce projet nous a amené à réfléchir sur la manière dont on peut tenir compte des symétries d'un système pour élaborer des observateurs. Nous avons considéré le cas de systèmes invariants sous l'action de groupe de transformations: notre contribution réside dans la définition de la notion d'erreur invariante,ingrédient important dans la conception d'observateurs invariants. Nous décrivons ensuite un observateur asymptotique, localement convergent pour une classe de système Lagrangiens, qui a la propriété d'être intrinsèque tout comme le sont les équations d'Euler-Lagrange. Ces deux études remettent ainsi en perspective la notion d'erreur pour les systèmes nonlinéaires, en tenant compte de la géométrie qui structure ces systèmes.

La coulée continue est une étape importante dans la chaîne de fabrication de l'acier. Ce procédé agit comme un échangeur thermique qui permet de solidifier l'acier en fusion. De nombreuses études ont révélé qu'une partie importante des défauts de surface du produit solidifié est provoquée par les perturbations du niveau d'acier liquide en lingotière. Chaque ligne de production dispose d'un système de régulation de niveau dont l'objectif est de maintenir un niveau stable d'acier liquide. En présence de certaines perturbations ou lors des phases transitoires, les performances de ces systèmes de régulation se dégradent fortement. L'objectif principal de la thèse est de développer des solutions de contrôle robuste de niveau afin de rejeter les perturbations internes et externes à la boucle de régulation quelles que soient les conditions de coulée. Un outil d'estimation a été développé pour diagnostiquer et rejeter certaines perturbations. L'activité de recherche a porté également sur le recensement et l'évaluation des lois de commande utilisées actuellement dans les usines ou proposées par les fournisseurs dans le but d'établir un référentiel de performances que nous avons ensuite amélioré en mettant en oeuvre de nouvelles stratégies de régulation. Enfin, une commande adaptative multi-modèles combinant à la fois les fonctions de régulation robuste de niveau et d'identification des paramètres a été implantée. Une maquette hydraulique a été utilisée à plusieurs reprises pour reproduire le fonctionnement de la coulée continue sur site afin d'évaluer le gain en performance de la solution retenue. Les solutions proposées présentent un caractère générique et peuvent s'appliquer à d'autres procédés sidérurgiques avec seulement quelques ajustements.

Cette étude porte sur les apports de l'automatique dans les systèmes intégrés sur Silicium pour la synthèse de radio-fréquences de l'ordre du Giga-Hertz avec une pureté spectrale optimale. La base des architectures qui réalisent cette fonction repose sur celle des boucles à verrouillage de phase (PLL). Ce travail se positionne par rapport aux di érents modèles existants et apporte des améliorations pour l'étude du bruit de phase et de la robustesse de ces systèmes non linéaires avec entre autres un outil pour l'analyse de la stabilité et de la robustesse semi globale. Ces travaux ont permis l'optimisation d'une nouvelle architecture fractionnaire réalisée et testée. L'approche systémique propre à l'automatique a aussi permis d'améliorer les performances des architectures numériques grâce à un observateur et un contrôleur robuste de type Hinfini. Leur implémentation sur Silicium est rendue possible grâce à des algorithmes qui visent à réduire la surface du circuit.

Les sujets abordés dans cette thèse s'articulent autour de la modélisation numérique du couplage entre l'hydrodynamique et la biologie pour la culture industrielle de microalgues dans des raceways. Ceci est fait au moyen d'un modèle multicouches qui disrétise verticalement les équations de Navier-Stokes hydrostatiques couplé avec un modèle de Droop photosensible pour représenter la croissance des algues, notamment la production de carbone. D'un point de vue numérique, une méthode volumes finis avec schémas cinétiques est appliquée. Elle permet d'obtenir un schéma équilibre qui préserve la positivité de la hauteur d'eau et des quantités biologiques et qui satisfait une inégalité d'énergie. Des simulations sont effectuées en 2D et en 3D, au moyen d'un code C++ développé à cet effet. Du point de vue de l'intérêt pratique de ce travail, ces simulations ont permis de mettre en évidence l'utilité de la roue à aube présente dans les raceways, mais aussi d'exhiber les trajectoires lagrangiennes réalisées par les microalgues, qui permettent de connaitre l'historique lumineux des algues, information d'une grande importance pour les biologistes car elle leur permet d'adapter leurs modèles de croissance phytoplanctoniques à ce contexte très particulier et non naturel. Afin de valider les modèles et les stratégies numériques employées, deux pistes on été explorées. La première consiste à proposer des solutions analytiques pour les équations d'Euler à surface libre, ainsi qu'un modèle biologique spécifique permettant un couplage analytique. La deuxième consiste à faire de l'assimilation de données. Afin de tirer partie de la description cinétique des lois de conservation hyperboliques, une méthode innovante basée sur la construction d'un observateur de Luenberger au niveau cinétique est développée. Elle permet d'obtenir un cadre théorique intéressant pour les lois de conservation scalaires, pour lesquelles on étudie les cas d'observations complètes, partielles en temps, en espace, et bruitées. Pour les systèmes, on se concentre particulièrement sur le système de Saint-Venant, système hyperbolique non linéaire et un observateur basé sur l'observation des hauteurs d'eau uniquement est construit. Des simulations numériques dans les cas scalaires et systèmes, en 1D et 2D sont effectuées et valident l'efficacité de la méthode.

Les travaux développés dans ce rapport traitent de la modélisation, de l'observation et de la commande avec et sans capteur de vitesse de la machine asynchrone. Tout d'abord, un observateur non linéaire de type grand gain a été synthétisé en vue de l'estimation de quelques grandeurs électriques et mécaniques de la machine. Ensuite, nous proposons une nouvelle loi de commande avec retour d'état incorporant un observateur du type grand gain pour deux classes de systèmes non linéaires uniformément observables et commandables incluant le modèle du moteur asynchrone. La synthèse de cette loi de commande, du type grand gain, exploite le concept de dualité observabilité/commande. Dans le but de réaliser une compensation robuste des perturbations d'état et de sortie de type échelon, une action intégrale filtrée y a été incorporée. Enfin, la loi de commande proposée a été validée en simulation sur le modèle du moteur puis expérimentalement sur un banc d'essais de moteurs asynchrones monté autour d'un processeur numérique de signal DSpace 1104.

L'objectif de cette thèse est de développer des méthodes de synthèses d'observateurs et des contrôleurs basés sur un observateur pour les systèmes à retard. Différentes classes de systèmes ont été traitées avec différents types de retard. Trois méthodes ont été développées. La première méthode traite des systèmes non linéaires avec des non-linéarités lipschitziennes et consiste à transformer le système d'origine à un système LPV grâce à une reformulation de la propriété classique de Lipschitz. Cette technique est formulée pour les cas continu et discret, respectivement. Nous avons démontré, à travers des exemples numériques, que cette technique offre des conditions de synthèse moins restrictives par rapport aux résultats existants dans la littérature. La seconde méthode est développée pour une classe de systèmes singuliers avec des perturbations. La principale difficulté résidait dans la présence des dérivées des perturbations qui entravent l'analyse de la stabilité et pour laquelle deux approches ont été proposées: une approche Hinf en utilisant une fonctionnelle de Lyapunov-Krasovskii spéciale dépendante des perturbations et une approche basée sur l'utilisation d'un critère de performance W1;2. La dernière méthode est basée sur l'utilisation des matrices de pondération libres pour résoudre le problème de contrôle des systèmes non-linéaires à retards inconnus. La solution proposée fournit une condition de synthèse LMI garantissant la stabilisation du système en boucle fermée malgré la présence du retard inconnu, au lieu d'une inégalité matricielle linéaire itérative ILMI trouvée habituellement dans la littérature.

Les systèmes réels sont généralement de nature non-linéaire, et leurs modélisations etsurveillance restent une tâche difficile à accomplir. Néanmoins, avec les progrès technologiqueson dispose maintenant d'un atout de taille sur ces systèmes qui est les données.Ce travail présente une technique de diagnostic de défaut et de modélisation basée en grandepartie sur la méthode d'apprentissage automatique " Les Machines à Vecteurs de Support,SVM " qui est basée sur les données. La méthodologie proposée est appliquée à différentessystèmes multivariables et non linéaires, à savoir : un procédé de traitement des eaux usées, unsystème éolien et un réacteur chimique parfaitement agité.L'objectif de cette thèse de doctorat est d'examiner la possibilité d'extraire le maximumd'information à partir de données afin de surveiller efficacement le comportement de systèmesréels et de détecter rapidement tout défaut qui peut compromettre leur bon fonctionnement. Lamême méthode est utilisée pour la modélisation des différents systèmes. Plusieurs défis ont étérelevés tels que la complexité du comportement des systèmes, le grand nombre de mesuresvariant à différentes échelles de temps, la présence de bruit et les perturbations. Une méthodegénérique de diagnostic de défauts est proposée par la génération des caractéristiques de chaquedéfaut suivie d'une étape d'évaluation de ces caractéristiques avec une amélioration du transfertde connaissances en modélisation.Dans cette thèse ont a démontré l'utilité de l'outil Machines à Vecteurs de Support, enclassification par la construction de modèles de décision SVM dédiés à l'évaluation descaractéristiques de défaut, et aussi en tant qu'estimateur non linéaire/ou pour la modélisation parl'utilisation des machines à vecteurs de support dédiés pour la régression (SVR).La combinaison de SVM et d'une méthode basée sur le modèle "observateur" a été aussi étudiéeet a été nécessaire dans certains cas pour garantir un bon diagnostic de défauts.

Les technologies de reconnaissance automatique de la parole sont désormais intégrées dans de nombreux systèmes. La performance des systèmes de reconnaissance vocale pour les locuteurs non natifs continue cependant à souffrir de taux d'erreur élevés, en raison de la différence entre la parole non native et les modèles entraînés. La réalisation d'enregistrements en grande quantité de parole non native est généralement une tâche très difficile et peu réaliste pour représenter toutes les origines des locuteurs. Ce travail de thèse porte sur l'amélioration des modèles acoustiques multilingues pour la transcription phonétique de la parole de type « réunion multilingue ». Traiter ce type de parole constitue plusieurs défis : 1) il peut exister de la conversation entre des locuteurs natifs et non natifs ; 2) il y a non seulement de la parole non native d'une langue, mais de plusieurs langues parlées par des locuteurs venant de différentes origines ; 3) il est difficile de collecter suffisamment de données pour amorcer les systèmes de transcription. Pour répondre à ces défis, nous proposons un processus d'adaptation de modèles acoustiques multilingues que nous appelons « adaptation autonome ». Dans l'adaptation autonome, nous étudions plusieurs approches pour adapter les modèles acoustiques multilingues de manière non supervisée (les langues parlées et les origines des locuteurs ne sont pas connues à l'avance) et qui n'utilise aucune donnée supplémentaire lors du processus d'adaptation. Les approches étudiées sont décomposées selon deux modules. Le premier module qui s'appelle « l'observateur de langues » consiste à récupérer les caractéristiques linguistiques (les langues parlées et les origines des locuteurs) des segments à décoder. Le deuxième module consiste à adapter le modèle acoustique multilingue en fonction des connaissances fournies par l'observateur de langue. Pour évaluer l'utilité de l'adaptation autonome d'un modèle acoustique multilingue, nous utilisons les données de test, qui sont extraites de réunions multilingues, contenant de la parole native et non native de trois langues : l'anglais (EN), le français (FR) et le vietnamien (VN). Selon les résultats d'expérimentation, l'adaptation autonome donne des résultats prometteurs pour les paroles non natives mais dégradent très légèrement les performances sur de la parole native. Afin d'améliorer la performance globale des systèmes de transcription pour toutes les paroles natives et non natives, nous étudions plusieurs approches de détection de parole non native et proposons de cascader un tel détecteur avec notre processus d'adaptation autonome. Les résultats obtenus ainsi, sont les meilleurs parmi toutes les expériences réalisées sur notre corpus de réunions multilingues. / Automatic speech recognition technologies are now integrated into many systems. The performance of speech recognition systems for non-native speakers, however, continues to suffer high error rates, due to the difference between native and non-speech models trained. The making of recordings in large quantities of non-native speech is typically a very difficult and impractical to represent all the origins of the speakers. This thesis focuses on improving multilingual acoustic models for automatic phonetic transcription of speech such as “multilingual meeting”. There are several challenges in “multilingual meeting” speech: 1) there can be a conversation between native and non native speakers ; 2) there is not only one spoken language but several languages spoken by speakers from different origins ; 3) it is difficult to collect sufficient data to bootstrapping transcription systems. To meet these challenges, we propose a process of adaptation of multilingual acoustic models is called "autonomous adaptation". In autonomous adaptation, we studied several approaches for adapting multilingual acoustic models in unsupervised way (spoken languages and the origins of the speakers are not known in advance) and no additional data is used during the adaptation process. The approaches studied are decomposed into two modules. The first module called "the language observer" is to recover the linguistic information (spoken languages and the origins of the speakers) of the segments to be decoded. The second module is to adapt the multilingual acoustic model based on knowledge provided by the language observer. To evaluate the usefulness of autonomous adaptation of multilingual acoustic model, we use the test data, which are extracted from multilingual meeting corpus, containing the native and nonnative speech of three languages: English (EN), French (FR) and Vietnamese (VN). According to the experiment results, the autonomous adaptation shows promising results for non native speech but very slightly degrade performance on native speech. To improve the overall performance of transcription systems for all native and non native speech, we study several approaches for detecting non native speech and propose such a detector cascading with our self-adaptation process (autonomous adaptation). The results thus are the best among all experiments done on our corpus of multilingual meetings.

Cette thèse porte sur le diagnostic et le pronostic pour l’aide à la maintenance de systèmes complexes. Elle présente deux approches de diagnostic/pronostic qui permettent de générer les indicateurs utiles pour l’optimisation de la stratégie de maintenance. Plus précisément, ces approches permettent d’évaluer l’état de santé et de prédire la durée de vie résiduelle du système. Les approches présentées visent en particulier à pallier le problème d’absence d’indicateurs de dégradation. Les développements sont fondés sur l’utilisation d’observateurs, de formalisme de Modèle de Markov Caché, des méthodes d’inférences statistiques et des méthodes de prédiction de séries temporelles à base d’apprentissage afin de caractériser et prédire les modes de fonctionnement du système. Les deux approches sont illustrées sur des exemples de dégradation d’un système de régulation de niveau d’eau, d’une machine asynchrone et d’une batterie Li-Ion. / The research presented in this thesis deals of diagnosis and prognosis of complex systems. It presents two approaches that generate useful indicators for optimizing maintenance strategies. Specifically, these approaches are used to assess the level of degradation and estimate the Remaining Useful Life of the system. The aim of these approaches is to overcome for the lack of degradation indicators. The developments are based on observers, Hidden Markov Model formalism, statistical inference methods and learning-based methods in order to characterize and predict the system operating modes. To illustrate the proposed failure diagnosis/prognosis approaches, a simulated tank level control system, an induction motor and a Li-Ion battery were used.