Cette thèse porte sur la définition d'une stratégie robuste pour le diagnostic des processus industriels à modèle non linéaire. La stratégie définie repose sur l'utilisation d'observateurs non linéaires non seulement pour le diagnostic mais aussi pour la commande de ces systèmes. L'objectif est triple. L'observateur synthétisé devra reconstruire les variables d'état, être sensible aux défauts pour le diagnostic tout en étant robuste aux perturbations et autres incertitudes paramétriques pour la commande. Deux observateurs ont été étudiés à cet effet. Le premier observateur est un observateur de type Kalman. Cet observateur a été appliqué au diagnostic de défauts multiplicatifs pour un moteur à courant continu série. La stabilité de l'observateur pour la commande et le diagnostic a été prouvée pour deux cas de défauts paramètres multiplicatifs. Le second observateur étudié est un observateur Grand Gain. Il a été appliqué au diagnostic de défauts de courts-circuits statoriques pour une machine asynchrone. L'observateur Grand Gain synthétisé a servi au diagnostic de la machine asynchrone avec puis sans capteur mécanique. La performance des algorithmes de détection de défauts pour la machine asynchrone a été évaluée sur un benchmark spécifique " Observateur pour le Diagnostic " défini dans le cadre du groupe de travail Inter GDR CE2. Ce benchmark est implanté à l'IRCCyN.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00676588 |
| Date | 21 July 2010 |
| Creators | Mahamoud, Ayan |
| Publisher | Ecole centrale de nantes - ECN |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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