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Contribution à l'étude du diagnostic et de la commande tolérante aux fautes par l'approche structurelle. Application aux procédés biologiques

Le travail réalisé dans cette thèse concerne l'étude du diagnostic de fautes et la reconfiguration en utilisant une approche issue de l'analyse structurelle et leurs applications sur un modèle de traitement des eaux usées. Dans une première partie, on fait un bref tour d'horizon sur la recherche dédiée au diagnostic et à la commande tolérante aux fautes, puis nous présentons les outils nécessaires de l'analyse structurelle. Ces derniers ont été appliqués sur l'approche choisie (l'approche structurelle) pour la détection et l'isolation de défauts, ainsi que pour la reconfiguration. Pour le diagnostic structurel, l'étape principale consiste à chercher les ensembles MSO qui servent à la génération des résidus. Une étude comparative de quelques algorithmes de recherche de ces ensembles a été faite pour choisir la méthode la plus efficace, la méthode choisie est celle de Krysander et al. La recherche des ensembles MSO est faite dans le sous système sur-déterminé. Pour l'amélioration de l'isolabilité structurelle, deux méthodes sont citées : la première consiste à considérer certaines fautes comme variables internes du système et la deuxième concerne l'ajout de capteurs. Pour la reconfiguration structurelle, on s'est basé sur les propriétés d'observabilité et de commandabilité structurelles. Notre but est de trouver la structure du système qui nous permet de garder les propriétés structurelles inchangées. Lors de l'application, nous étudions le cas où les fautes sont commises sur les actionneurs à savoir le débit de boues recyclées (Qr) et le débit de boues en excès (Qw), et sur les paramètres du système qui sont le taux maximum de croissance de la biomasse (µH,max) et la constante de Michaelis Menten (Ks).

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00595600
Date05 April 2011
CreatorsBelkherchi, Nassim
PublisherUniversité Paul Sabatier - Toulouse III
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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