Ce travail se compose de deux parties, dans la première, deux types de méthodologies sont proposées pour garantir l'observabilité sur des systèmes non uniformément observables. Premièrement sont présentées les méthodes basées sur le grammien d'observabilité et, à continuation, les méthodes basées directement sur l'équation de l'observateur. Dans la deuxième partie, diverses techniques sont détaillées pour la détection de défauts (fuites et obstructions) dans les canalisations sous pressions. Pour cela on construit plusieurs modèles en discrétisant les équations du coup de bélier par différences finies, implicites et explicites dans le temps. Sur ces modèles des techniques sont développés en utilisant des observateurs et des algorithmes d'optimisation. Les modèles discrets ainsi que certains observateurs ont été validés par une série d'expériences effectuées dans des canalisations d'essai. Des résultats de convergence, expérimentaux et en simulation sont exposés dans ce mémoire. / This work consists of two parts, in the first one, two types of methods are proposed to ensure the observability of non-uniformly observable systems. Firstly methods based on the observability gramian are presented, and then some methods based directly on the equation of the observer. In the second part, various techniques are detailed for the detection of defaults (leaks and obstructions) in a pipeline under pressure. For that, we built several models by discretizing the water hammer equations using finite differences explicit and implicit in time. Then some techniques are developed using observers and optimization algorithms. Discrete models and some observers were validated by a series of experiments in pipelines. Convergence, experimental and simulation results are presented in this manuscript.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015GREAT006 |
Date | 30 January 2015 |
Creators | Rubio Scola, Ignacio Eduardo |
Contributors | Grenoble Alpes, Besançon, Gildas, Georges, Didier |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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