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Validation de données à variance inconnue.

Thèse de Doctorat de l'Université de Nancy I, soutenue le 27 novembre 1990.

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L'objectif fondamental de cette thèse est de développer des algorithmes pour l'estimation des variances des erreurs de mesure. Les techniques proposées utilisent l'hypothèse de normalité des erreurs de mesure ce qui permet d'expliciter très simplement leur fonction de vraisemblance.

Les travaux antérieurs dans ce domaine sont peu nombreux ce qui justifie l'intérêt de ce travail. Au niveau pratique, l'approche proposée est également importante car dans la plupart des procédés industriels la méconnaissance de la variance des mesures est un fait très courant.

Dans ces différentes approches, nous avons particulièrement développé l'estimation de variances et de grandeurs réelles pour les systèmes linéaires et bilinéaires mesurés et partiellement mesurés et nous avons généralisé le calcul de ces estimations aux systèmes multi-linéaires globalement redondants. De nombreux exemples en simulation ont permis de valider les concepts théoriques.

Détection et localisation de défaillances de capteurs.

Thèse de Doctorat de l'Université de Nancy I, soutenue le 4 décembre 1990.

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Rapporteurs

• Michel Enjalbert, Professeur à l'IGC Toulouse
• Mohamed Darouach, Professeur à l'IUT de Longwy

Examinateurs

• Michel Aubrun, Professeur à l'Université de Nancy I
• Abdelhafid Feghouli, Directeur de l'Institut Algérien du Pétrole
• Wojciech Gomolka, Professeur à l'Université de Haute Silésie (Pologne)
• Didier Maquin, Maître de Conférences à l'Université de Nancy I (Co-directeur de thèse - 75 %)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 25 %)

L'objectif fondamental de cette thèse est la comparaison de méthodes de détection de défauts de capteurs. Des fonctions statistiques de comparaison, utilisées sur différents horizon temporels, permettent de détecter des changements dans les caractéristiques des capteurs. Des défauts réels, provoqués sur une installation pilote, permettent d'évaluer les performances des méthodes qui ont été retenues.

Les performances de la méthode de l'espace de parité ont été comparées aux méthodes des termes correctifs normalisés et aux écarts de fermeture de bilan normalisés dans le cas de systèmes linéaires. Une estimation de l'amplitude de défaut basée sur le critère des moindres carrés a été développée. Une autre technique de détection, basée sur le critère d'information d'Aikaike, associée à un algorithme de recherche systématique des capteurs défaillants, a été développée. Toutes ces méthodes ont été appliquées lorsqu'on dispose d'une ou plusieurs campagne de mesure.

Dans le cas des systèmes bilinéaires, nous avons étendu la méthode des termes correctifs normalisés et la méthode des écarts de fermeture de bilan normalisés à la détection de défauts. Des algorithmes pour localiser les capteurs en défaut ont été proposés. Une technique d'estimation de l'amplitude de défaut basée sur un calcul hiérarchisé à deux niveaux permet d'estimer l'amplitude des défauts.

Utilisation des techniques de redondances matérielles et analytiques à la détection de pannes de capteurs. Application aux centrales nucléaires.

Thèse de Doctorat de l'Université de Nancy I, soutenue le 24 juin 1991.

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Rapporteurs

• Michel Aubrun, Professeur à l'Université de Nancy I
• Eric Ostertag, Professeur à l'Ecole Nationale de Physique de Strasbourg

Examinateurs

• André Despujols, Ingénieur de Recherche à la DER d'EdF
• Didier Maquin, Maître de Conférences à l'Université de Nancy I (Co-directeur de thèse - 50 %)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 50 %)
• Marcel Staroswiecki, Professeur à l'Université des Sciences et Technologies de Lille

Dans ce travail, on s'intéresse à la détection de pannes de capteurs sous les aspects suivants :

• la détection proprement dite,
• la localisation de l'élément défectueux,
• la correction de l'erreur.

On examine le comportement de quelques méthodes appliquées à la redondance analytique statique linéaire ou non (espace de parité, fermeture des équations de contrainte, termes correctifs normalisés) à l'aide de données simulées.

L'utilisation de modèles non-linéaires pour la redondance analytique est abordée. A partir des techniques des écarts de fermeture de contrainte et des termes correctifs normalisés, nous présentons une extension dans le cas des modèles non-linéaires en insistant sur les propriétés mathématiques que doivent posséder les modèles. Après avoir montré les difficultés rencontrées lors du calcul des estimées des grandeurs vraies et de l'agrégation des voies en défaut, une méthode basée sur la linéarisation des modèles est détaillée.

La méthode des termes correctifs normalisés a été appliquée à l'instrumentation du circuit secondaire d'un générateur de vapeur de la centrale REP de Paluel. Des résultats encourageants ont étés obtenus. Une connaissance approfondie des modèles et une identification des paramètres plus parfaite peuvent néanmoins contribuer à de meilleurs résultats.

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 27 septembre 1991.

Thèse de Doctorat de l'Université de Nancy I, soutenue le 24 juin 1991.

Rapporteurs

• Nicolas Cheimanoff, Maître de Recherche aux Mines de Paris
• Didier Maquin, Maître de Conférences à l'Université de Nancy I (Co-directeur de thèse - 75 %)

Examinateurs

• Michel Aubrun, Professeur à l'Université de Nancy I
• Mohamed Darouach, Professeur à l'IUT de Longwy
• Jean Sébastien Ibos-Auge, Ingénieur à Total Compagnie Minière France
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 25 %)

Le travail présenté concerne la validation de données et l'observabilité des systèmes multilinéaires dans le but d'effectuer le diagnostic de l'instrumentation d'une installation.

Après un rappel sur la validation de données et l'observabilité des systèmes linéaires, ces notions sont étendues aux systèmes multilinéaires. Différentes méthodes, telles que le calcul hiérarchisé, la linéarisation des contraintes et les fonctions de pénalisation sont présentées pour l'estimation des valeurs vraies en présence de mesures manquantes. Ces différentes méthodes sont comparées et un algorithme récursif d'estimation utilisant les techniques de linéarisation des contraintes et des fonctions de pénalisation est présenté. La validation de données ne peut être effectuée que sur des systèmes observables. Nous avons donc développé une méthodologie originale, basée sur l'emploi de diagrammes arborescents, qui permet d'extraire les équations les équations du procédé correspondant à sa partie observable. La technique de validation de données a été appliquée avec succès sur un procédé complexe de traitement de minerai d'uranium de la société Total Compagnie Minière France. L'installation partiellement instrumentée permet de disposer de mesures de flux volumiques, de masse volumique, de teneur d'uranium dans la phase solide et liquide des flux. Outre l'obtention de données cohérentes, l'analyse des résultats de la validation permet de détecter d'éventuels défauts sur l'instrumentation.

Conception d'architectures d'instrumentation sous contraintes d'observabilité et de fiabilité. Application à des plates-formes pétrolières.

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 15 octobre 1992

Rapporteurs

• Geneviève Dauphin-Tanguy, Professeur à l'Ecole Centrale de Lille
• André Titli, Professeur à l'INSA de Toulouse

Examinateurs

• Claude Humbert, Professeur à l'Université de Nancy I
• Chang Trung Huynh, Ingénieur à Elf Aquitaine
• Didier Maquin, Maître de Conférences à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 50 %)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 50 %)

Pour un processus, notre objectif a été, d'une part, de quantifier la disponibilité des informations nécessaires à la conduite et, d'autre part, de déterminer où placer des capteurs pour que, lors de la défaillance d'un ou plusieurs capteurs, les variables nécessaires à la conduite soient toujours observables en fonction de contraintes de fiabilité, de position ou de coût financier.

Pour évaluer la fiabilité d'une architecture d'instrumentation donnée (MTTF : Mean Time To Failure), deux approches ont été développées. Dans la première approche, la fiabilité est calculée directement en recherchant toutes les pannes de capteurs qui ne nuisent pas à l'observabilité des variables. Dans la deuxième approche, plus simple et plus rapide, on calcule la fonction de défiabilité de l'architecture en utilisant la Méthode de l'Arbre des causes (MAC).

Pour rechercher l'architecture d'instrumentation la plus fiable, quatre méthodes ont été développées. Ces méthodes sont basées soit sur une comparaison du MTTF de différentes architectures, soit sur une analyse de la structure du graphe du processus, soit sur une analyse de l'évolution de la fiabilité dans le temps ou encore sur une analyse des cycles contenus dans le graphe du processus.

Les méthodes développées ont été appliquées avec succès sur des plates-formes pétrolières de la société Elf.

Contribution au diagnostic de systèmes par observateur d'état.

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 13 octobre 1993.

Rapporteurs

• Driss Mehdi, Professeur à l'Ecole Supérieure d'Ingénieurs de Poitiers
• Marcel Staroswiecki, Professeur à l'Université des Sciences et Technologies de Lille

Examinateurs

• Mohamed Darouach, Professeur à l'IUT de Longwy
• Didier Maquin, Maître de Conférences à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 50 %)
• Alain Richard, Professeur à l'Université de Nancy I
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 50 %)

La détection de défauts et le diagnostic à base de modèles utilisent différentes formes d'équations de représentation des systèmes, dont les modèles d'état. Les méthodes de détection de défauts basée sur la génération de redondances par observateurs d'état s'appuient, pour la plupart, sur des modèles linéaires ou linéarisés. Après avoir posé, dans un chapitre de généralités, les problèmes liés au diagnostic dans les système industriels en général, un ensemble de techniques permettant de les résoudre est proposé, d'abord dans le cas linéaire, puis dans le cas non-linéaire tout en évitant d'emprunter les formes canoniques observables souvent difficiles à manipuler. Le mémoire se décompose en trois principaux chapitres.

Le premier chapitre commence par un bref rappel de la théorie générale des observateurs d'état et des méthodes de base de construction dans le cas linéaire. Ensuite, quelques méthodes de reconstruction d'état de systèmes linéaires en présence d'entrées perturbatrices ou "inconnues" sont présentées. Dans le second chapitre, on examine les problèmes de la reconstruction d'état des systèmes non-linéaires et on propose quelques techniques de reconstruction d'état pour ces systèmes dont la principale est basée sur la théorie de stabilité de Lyapunov. Les résultats de ces reconstructions d'état sont comparés, à l'aide d'un exemple, à ceux d'une technique basée sur la transformation du système sous forme canonique. Enfin, dans le troisième chapitre, on décrit les méthodes et techniques de génération de résidus robustes pour la détection de défauts des systèmes linéaires et linéarisés en présence d'erreurs de modèles ou de linéarisation ainsi que des systèmes non-linéaires. Des résultats comparatifs sont présentés et analysés sur un exemple.

Diagnostic de fonctionnement de procédés continus par réconciliation d'état généralisé. Application à la détection de pannes de capteurs et d'actionneurs.

Thèse de Doctorat de l'Université de Nancy I, soutenue le 30 septembre 1994.

Rapporteurs

• Gérard-Léon Gissinger, Professeur à l'Université de Haute-Alsace
• Michel Vergé, Professeur à l'ENSAM de Paris

Examinateurs

• Mohamed Darouach, Professeur à l'IUT de Longwy
• Claude Laurent, Professeur à l'Université de Metz
• Didier Maquin, Maître de Conférences à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 50 %)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 50 %)
• Dominique Sauter, Professeur à l'Université de Nancy I

Les travaux présentés dans ce mémoire, concernent l'étude de la détection et de la localisation de défauts de fonctionnement de capteurs ou d'actionneurs de systèmes continus en régime dynamique.

Après un rappel sur la notion de détection, nous présentons différentes approches du diagnostic en insistant plus particulièrement sur les méthodes utilisant la redondance analytique. Un bref aperçu de la théorie de la réconciliation de données est exposé. Différentes méthodes permettant une estimation simultanée des états et commandes (état généralisé) sont présentées dans le cas général, c'est-à-dire dans le cas où toutes les grandeurs ne sont pas nécessairement mesurées. La solution proposée donne une estimation en temps différé, car du point de vue temps et volume de calcul, son application directe s'avère inexploitable. A partir de la formulation du problème d'estimation, nous donnons des solutions adaptées à un traitement en ligne sous deux formes. La première forme montre que l'estimation est une fonction linéaire des mesures antérieures. La seconde forme est récursive, la solution à l'instant courant est fonction de celle obtenue à l'instant précédent. Pour cette seconde forme, nous utilisons la formulation des systèmes singuliers pour l'estimation de l'état et de la commande. Ces méthodes sont comparées sur des exemples permettant de mieux cerner les avantages et les inconvénients de chacune d'entre elles pour une application au diagnostic. Nous présentons ensuite, compte tenu du choix de l'estimateur sur fenêtre glissante, une stratégie de détection et de localisation de défaut de capteurs ou d'actionneurs. La sensibilité de l'estimateur vis-à-vis des incertitudes de modèle est alors abordée. Nous développons ensuite une fonction de localisation de l'élément défaillant. L'application à deux systèmes réels, un pendule inversé et un procédé hydraulique, montre les bonnes qualités de notre stratégie.

Contribution au diagnostic des systèmes linéaires invariants à entrées inconnues. Application à un processus hydraulique.

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine, soutenue le 3 avril 1995.

Rapporteurs

• Eric Ostertag, Professeur à l'Ecole Nationale de Physique de Strasbourg
• J.C. Trigeassou, Professeur à l'Ecole Supérieure d'Ingénieurs de Poitiers

Examinateurs

• Mohamed Darouach, Professeur à l'IUT de Longwy
• Gérard Krzakala, Professeur à l'Université de Nancy I
• Didier Maquin, Maître de Conférences à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 50 %)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 50 %)

L'objectif de ce mémoire de thèse est le diagnostic des systèmes invariants affectés de perturbations. Dans le premier chapitre nous avons présenté les méthodes de reconstruction complète et partielle d'état des systèmes réguliers linéaires mono et multi-sorties. Nous avons montré que les observateurs d'ordre complet et d'ordre réduit, comprenant les observateurs prédicteurs, correcteurs et intégraux, sont tous issus d'une structure générale que nous avons appelée "observateur généralisé". Dans le deuxième chapitre, nous avons développé des méthodes de reconstruction d'état des systèmes linéaires affectés de perturbations sur la commande et sur la sortie. Nous avons estimé ces perturbations. Dans le cas où celles-ci affectent la commande du système, appelé ainsi système à entrées inconnues, nous avons développé deux méthodes de calcul des matrices d'un observateur de Luenberger destiné à reconstruire l'état de ce type de système. Dans le troisième chapitre, nous avons présenté l'analogie existant entre un système singulier et un système régulier à entrées inconnues. Nous avons étendu la technique de détermination des matrices d'un observateur (UIO) présentée dans le deuxième chapitre, à un observateur permettant la reconstruction d'état d'un système singulier. Dans le cadre du diagnostic des systèmes singuliers, nous avons étendu la méthode de génération d'équations de parité à ce type de systèmes. Dans le quatrième chapitre, nous avons appliqué la méthode de détermination des matrices d'un observateur UIO dans le but de reconstruire l'état du processus réel et d'effectuer son diagnostic. L'observateur mis en oeuvre possède la qualité d'être peu sensible aux perturbations.

Contribution à l'identification des systèmes dynamiques sur la base de filtres orthogonaux. Le cas des filtres de Laguerre.

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine, soutenue le 4 avril 1996.

Rapporteurs

• Michel Monsion, Professeur à l'Université de Bordeaux I
• Jean-Claude Trigeassou, Professeur à l'Ecole Supérieure d'Ingénieurs de Poitiers

Examinateurs

• Eric Ostertag, Professeur à l'Ecole Nationale de Physique de Strasbourg
• Didier Maquin, Maître de Conférences à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 25 %)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 75 %)

La modélisation de système sous forme de fonction de transfert ou de matrice de transfert est classique en automatique. Elle comporte une phase dite structurelle délicate et une phase d'estimation des paramètres. L'utilisation de filtres orthogonaux dans ce cadre, réduit toutefois souvent la phase de modélisation structurelle au simple choix de la famille des filtres et conduit à des modèles linéaires facile à identifier (à partir des moindres carrés pondérés par exemple). En particulier, les filtres de Laguerre-Kautz, que nous avons étudié dans cette thèse, se révèlent d'une grande efficacité pour la représentation d'une très large classe de systèmes et de signaux.

La littérature sur les modèles de Laguerre est néanmoins surtout relative aux systèmes mono-variable et malgré de nombreuses et variées application concrètes, elle présente un certain nombres de points délicats notamment, en rapport avec le rôle des fonction-poids, le choix du pôle et la mise en oeuvre. Les contributions majeures de notre travail portent donc en partie sur ces points.

Dans ce travail, nous avons en effet proposé et longuement étudié diverses utilisation de fonction-poids dans l'approximation de Laguerre de systèmes mono-variable. Nous avons développé une méthode itérative générale d'optimisation de cette approximation dont nous avons étudié la mise en oeuvre, et montré, en simulation, la robustesse aux bruits de mesure non-colorés. Nous avons montré que l'on pouvait facilement contraindre les modèles de Laguerre à respecter certaines propriétés, tant temporelles que fréquentielles, du système. Nous nous sommes aussi intéressés à la simplification de modèle sous contraintes par filtres de Laguerre-Kautz. Nous avons enfin étendu la méthode d'optimisation des modèles de Laguerre aux systèmes multivariables et nous en avons présenté une application à l'identification d'un échangeur thermique industriel.

Conception optimale de l'architecture d'un système d'instrumentation sous contraintes de diagnostic, de fiabilité et de disponibilité.

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 16 décembre 1996.

Rapporteurs

• Marcel Staroswiecki, Professeur à l'Université des Sciences et Technologies de Lille
• Michel Vergé, Professeur à l'ENSAM de Paris

Examinateurs

• Chang Trung Huynh, Ingénieur à Elf Aquitaine
• Robert Lengellé, Professeur à l'Université de Technologie de Troyes
• Didier Maquin, Maître de Conférences à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 75 %)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 25 %)
• Pierre Zaccagnino, Responsable de la recherche à Elf Aquitaine

L'objectif de ce mémoire concerne, d'une part, l'analyse structurale et quantitative d'un processus et, d'autre part, la conception optimale d'une architecture d'instrumentation permettant de définir la position, le nombre et la précision des capteurs. Cette conception doit satisfaire à de nombreuses contraintes dont les principales sont la disponibilité de la valeur des variables nécessaires à la conduite, la détectabilité et l'isolabilité des capteurs défaillants, la précision de l'estimation, le coût, la fiabilité et la disponibilité du système d'instrumentation.

En ce qui concerne l'analyse structurale et quantitative, nous avons développé des méthodes permettant de caractériser le processus selon le critère d'observabilité, le degré de redondance des variables, la détectabilité et l'isolabilité des capteurs défaillants, la précision de l'estimation de l'état du processus, la fiabilité et la disponibilité de son système d'instrumentation.

Quant à la conception optimale d'un système d'instrumentation, elle a été résolue en trois étapes : i) définir la position et le nombre de capteurs sous contraintes d'observabilité, de degré de redondance, de détectabilité et l'isolabilité des capteurs défaillants, de "non-mesurabilité" et d'obligation de mesurer des variables. En utilisant les cycles et la formulation en termes de programmation linéaire en nombre entiers, une solution optimale est proposée soit en minimisant le coût à fiabilité imposée, soit en maximisant la fiabilité à coût imposé, ii) déterminer la précision des capteurs de façon à garantir une précision imposée de l'estimation en se basant sur un algorithme à itération directe, iii) déterminer le taux de réparation des capteurs pour obtenir une disponibilité donnée pour le système d'instrumentation.

Validation de données de systèmes dynamiques non-linéaires. Application à la détection de défauts.

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 29 juin 1998.

Rapporteurs

• Gérard-Léon Gissinger, Professeur à l'Université de Haute-Alsace
• Daniel Jaume, Professeur au CNAM-Paris

Examinateurs

• Kondo Adjallah, Maître de Conférences à l'Université de Technologie de Troyes
• Didier Maquin, Maître de Conférences à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 50 %)
• Shankar Narasimhan, Professeur associé à l'Institut Indien de Technologie de Madras
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 50 %)

La complexité croissante des processus industriels demande une automatisation de plus en plus développée. La commande et la maintenance de ces processus nécessitent le suivi des mesures pour permettre une bonne détection de défauts capteurs aussi rapidement que possible. Avant l'utilisation des données recueillies sur un processus, il est nécessaire d'implémenter une procédure de validation de données pour réconcilier les données avec le modèle du processus.

Ce mémoire propose une méthode de validation de données de systèmes dynamiques non-linéaires. Les résultats obtenus par la validation de données sont ensuite utilisés pour détecter et localiser des défauts capteurs sur un processus.

Tout d'abord, nous présentons une méthode de validation de données de systèmes dynamiques non-linéaires basée sur une procédure de linéarisation-estimation associée à une fenêtre glissante. L'évolution du système est observée à travers une fenêtre contenant un nombre fini d'observations. L'estimation consiste alors à résoudre un problème d'optimisation quadratique formulé sur la fenêtre d'estimation sous contraintes linéarisées. La procédure linéarisation-estimation est répétée jusqu'à la convergence de l'estimation.

Puis, nous présentons différentes méthodes de détection de défauts capteurs. La localisation d'un défaut est ensuite assurée par un banc d'estimateurs pilotés par différents ensembles de mesures. Il est important d'identifier mais aussi de corriger les défauts capteurs. Nous proposons une stratégie d'élimination en série où la mesure en défaut est éliminée de la procédure de validation de données. L'efficacité des méthodes présentées est mise en évidence sur la simulation d'un processus hydraulique constitué d'un réseau de cuves interconnectées.

Diagnostic à base de redondance analytique. Application à un réseau urbain de distribution d'eau potable.

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 3 décembre 1998.

Rapporteurs

• Jean-Philippe Cassar, Professeur à l'Université des Sciences et Technologies de Lille
• Sylviane Gentil, Professeur à l'INPG

Examinateurs

• Pierre Auchet, Ingénieur à la Communauté Urbaine du Grand Nancy
• Bernard Brémond, Directeur de Recherche au CEMAGREF de Bordeaux
• Didier Maquin, Maître de Conférences à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 75 %)
• Alberto Menendez Martinez, Professeur à l'Université de Séville
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 25 %)

Le développement des systèmes de supervision permet d'obtenir une image de plus en plus précise de l'état de fonctionnement d'un processus en fournissant une quantité importante d'informations. En contrepartie, cette masse d'informations rend la surveillance plus complexe. Il s'avère alors indispensable de rendre les procédures de surveillance automatiques. Ces procédures doivent être capables d'appréhender les dysfonctionnements du processus, mais également les défaillances du système d'instrumentation de manière à éliminer les mesures erronées, avant que leurs effets ne soient néfastes.

Dans le premier chapitre de ce mémoire, les concepts fondamentaux et les principales approches du diagnostic sont présentés afin de définir le cadre général de nos travaux.

Dans le second chapitre, le problème de la localisation de défauts à base de redondance analytique est abordé. A partir de l'analyse des avantages et des inconvénients de méthodes classiques, des améliorations et des nouvelles méthodes, utilisant par exemple des concepts flous ou encore l'arithmétique des intervalles, sont proposés.

Le troisième chapitre est consacré au placement de capteurs en vue de la surveillance. Tout d'abord, différents critères de performances d'un système d'instrumentation sont définis. Certains de ces critères sont utilisés par la suite pour l'élaboration d'une méthode originale de placement de capteurs. Cette méthode a pour objet de définir l'instrumentation la moins coûteuse répondant à un cahier des charges décrivant les performances à atteindre pour la surveillance.

Une application réalisée dans le cadre d'une collaboration avec la Communauté Urbaine du Grand Nancy fait l'objet du quatrième chapitre. Cette application concerne la surveillance du réseau de distribution d'eau potable de l'agglomération nancéienne. Nous avons élaboré pour ce réseau d'eau une procédure de surveillance à base de redondance analytique, que nous avons exploité pour développer un logiciel d'aide à la surveillance.

Représentation de systèmes discrets sur la base des filtres orthogonaux. Application à la modélisation de systèmes dynamiques multi-variables.

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 16 janvier 1999.

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Rapporteurs

• Jean-Michel Dion, Directeur de Recherche CNRS à Grenoble
• Jean-Claude Trigeassou, Professeur à l'Ecole Supérieure d'Ingénieurs de Poitiers

Examinateurs

• Didier Maquin, Maître de Conférences à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 50 %)
• Michel Monsion, Professeur à l'Université de Bordeaux 1
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 50 %)
• Jean-Pierre Richard, Professeur à l'Ecole Centrale de Lille
• Alain Richard, Professeur à l'Université de Nancy 1

La modélisation, aspect fondamental de toutes les sciences appliquées, vise à établir des relations mathématiques entre les différentes variables caractéristiques d'un système. Les travaux développés dans ce mémoire entrent dans le cadre de la modélisation par fonctions orthogonales discrètes de systèmes dynamiques LTI et stables. Plus particulièrement, les fonctions de Laguerre, de Kautz, de type Meixner et celles issues de la base orthogonale généralisée y sont présentées. Elles diffèrent entre elles par le nombre de pôles qu'elles possèdent et par leur aptitude à l'identification de différents types de systèmes. De plus, une nouvelle base orthogonale est synthétisée. Elle généralise la définition de la base de type Meixner à un nombre quelconque de pôles réels ; de ce fait, elle est plus adaptée à la modélisation de systèmes ayant plusieurs dynamiques. Pour chaque base, les conditions nécessaires et suffisantes de convergence des coefficients de Fourier et des séries fonctionnelles ont été explicitées. Cette étude a pour but de justifier la troncature de la représentation, initialement infinie, à un ordre fini.

Dans le premier chapitre de ce mémoire, les concepts fondamentaux et les principales approches du diagnostic sont présentés afin de définir le cadre général de nos travaux.

La décomposition d'une fonction de transfert d'un modèle surparamétrisé, sur des bases orthogonales, permet, dans certains cas, d'obtenir un modèle d'ordre réduit, puisqu'un choix optimal de pôles permet de réduire le nombre de filtres nécessaires à l'approximation de la fonction de transfert initiale. Le calcul des pôles optimaux passe obligatoirement par la résolution des équation d'optimalité. Dans ce cadre, une des contributions majeures présentées dans ce mémoire concerne la synthèse des équations d'optimalité de la base orthogonale généralisée par rapport à un choix de pôles réels. Les résultats ont été utilisés, d'une part, pour la réduction d'ordre de modèles et, d'autre part, pour l'identification de systèmes linéaires par des filtres issus de la base orthogonale généralisée. Une extension aux systèmes non linéaires a également été proposée par une technique de multimodèle.

Diagnostic appliqué aux systèmes dont le modèle est à paramètres incertains : l'approche bornante.

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 4 décembre 2000.

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Rapporteurs

• Sylviane Gentil, Professeur à l'INPG
• Eric Walter, Directeur de Recherche CNRS à Supélec

Examinateurs

• Didier Maquin, Maître de Conférences à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 50 %)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 50 %)
• Dominique Sauter, Professeur à l'Université de Nancy I
• Marcel Staroswiecki, Professeur à l'Université des Sciences et Technologies de Lille

Le diagnostic des systèmes repose fréquemment sur un modèle censé représenter le comportement sain du système physique à surveiller. Le problème fondamental alors rencontré provient des imprécisions associées à ce modèle. Pour parvenir à discriminer un défaut d'une erreur de modélisation, une nouvelle stratégie de diagnostic a été définie. Celle-ci prend en compte des incertitudes pouvant fluctuer dans le temps et affecter n'importe quel paramètre du modèle en étant représentées par des variables bornées. La méthodes proposée, appelée approche bornante, repose sur l'analyse par intervalles. Après avoir constaté les limites de la modélisation stochastique, nous avons justifié que l'approche bornante répondait bien aux objectifs du diagnostic, en conservant plus d'information que les méthodes traditionnelles de découplage, en générant de manière naturelle les seuils de détection et en permettant l'analyse d'incertitudes multiplicatives et variantes. Ensuite, tout en montrant le champ d'application de l'analyse par intervalles, les avantages et inconvénients de cet outil sont explicités. La résolution du problème de dépendance a été détaillée, notamment lorsque celui-ci se pose dans le cas d'un champ de vecteurs. Un formalisme permettant de traiter des domaines plus complexes que de simples pavés est alors proposé. De manière à éviter le phénomène d'enveloppement, une approche par Espace de Parité est proposée. L'objectif étant de construire des résidus découplés des variables d'état inconnues, l'intérêt de rechercher une matrice de projection incertaine plutôt que certaine a été montré. Les principes des tests de cohérence, permettant l'analyse de ces résidus, ont ensuite été détaillés. Enfin, des algorithmes de caractérisation, assurant l'estimation des caractéristiques des incertitudes, sont développés. Ce mémoire s'achève par la mise en oeuvre, sur un exemple, des diverses méthodes proposées.

Analyse des systèmes non linéaires décrits par des structures multi-modèles

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 9 décembre 2002.

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Rapporteurs

• Pierre Borne, Professeur à l'Ecole Centrale de Lille
• Germain Garcia, Professeur à l'INSA de Toulouse

Examinateurs

• Benoît Bergeon, Professeur à l'Université de Bordeaux 1
• Jamal Daafouz, Maître de Conférences à l'INPL-ENSEM
• Didier Maquin, Maître de Conférences à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 75 %)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 25 %)

Cette thèse concerne l'analyse de la stabilité et la synthèse de lois de commande pour les multimodèles. La démarche proposée est exclusivement basée sur la deuxième méthode de Lyapunov et sa formulation en termes d'Inégalités Matricielles Linéaires (LMI). L'étude que nous avons menée est organisée autour de deux axes : le premier traite de l'analyse de stabilité par des fonctions de Lyapunov quadratiques, le deuxième fait appel aux fonctions de Lyapunov non quadratiques.

Dans le volet consacré à la méthode quadratique, nous avons développé des conditions suffisantes de stabilité en nous appuyant sur les propriétés des M-matrices. La conception de multi-observateurs dans le cas de variables de décision non mesurables est abordée ainsi que celle de multi-observateurs à entrées inconnues. Une loi de commande statique non linéaire basée sur le retour de sortie est également proposée. Deux techniques de synthèse de cette loi de commande sont exposées. La première est basée sur une formulation convexe sous forme de LMI. La deuxième technique, quant à elle, est basée sur la transformation du problème (non convexe) de synthèse en un problème de complémentarité sur le cône.

Pour réduire le pessimisme de la méthode quadratique, deux types de fonction de Lyapunov non quadratiques sont considérées : les fonctions dites polyquadratiques et les fonctions quadratiques par morceaux. En utilisant la procédure S, les conditions de stabilité obtenues sont formulées sous forme de LMI. Ces résultats ont abouti à réduire considérablement le conservatisme de la méthode quadratique et permettent d'envisager des extensions intéressantes concernant la commande par retour d'état ou de sortie ainsi que l'estimation d'état des multimodèles. Les conditions obtenues étant bilinéaires par rapport aux variables de synthèse, elles sont résolues en utilisant des algorithmes de linéarisation ou à l'aide de formulation LMI sous contrainte de rang.

Conception d'observateurs non linéaires par approche multimodèle : application au diagnostic

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 16 décembre 2004.

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Rapporteurs

• Nacer M'Sirdi, Professeur à l'Université de Versailles St Quentin
• Frédéric Rotella, Professeur à l'ENI de Tarbes

Examinateurs

• Mohamed Darouach, Professeur à l'Université Henri Poincaré, Nancy 1
• Michel Kinnaert, Professeur à l'Université Libre de Bruxelles
• Didier Maquin, Professeur à l'INPL-ENSEM (Directeur de thèse - 50 %)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 50 %)

Les travaux effectués dans le cadre de ce mémoire de thèse concernent la conception d'observateurs non linéaires, robustes vis-à-vis des incertitudes de modèles et d'entrées inconnues. Les méthodes développées portent sur une classe de systèmes non linéaires représentés sous forme multimodèle. Les conditions de stabilité des observateurs proposés sont énoncées en se basant exclusivement sur la deuxième méthode de Lyapunov et sa formulation en termes d'inégalités matricielles linéaires (LMI). Les observateurs synthétisés sont regroupés en deux catégories :

• la première consiste à éliminer explicitement l'effet des entrées inconnues (perturbations de nature additive) dans les équations de la dynamique de l'erreur d'estimation. Cette approche trouve ses limites lorsque le multimodèle considéré est sujet à des incertitudes de modèle (perturbation de nature multiplicative,
• la seconde catégorie comble les insuffisances précédentes. L'effet des entrée inconnues et des incertitudes de modèles est, dans ce cas, compensé en introduisant le concept de mode glissant, connu pour sa robustesse vis-à-vis des perturbations citées précédemment, dans la structure des observateurs.

Les observateurs développés sont utilisés dans le but de mettre en oeuvre une procédure de détection et localisation de défauts de capteurs et actionneurs sur la classe des systèmes non linéaires représentés sous forme multimodèle. Nous avons transposé et adapté aux multimodèles les méthodes de détection et localisation de défauts développées dans le contexte des modèles linéaires. Une application a été effectuée sur le turboréacteur d'un avion décrit par un multimodèle.

Validation de données et diagnostic des systèmes incertains à l'aide de l'analyse par intervalle

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 18 juillet 2005.

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Rapporteurs

• Georges Heyen, Professeur à l'Université de Liège
• Michel Vergé, Professeur à l'ENSAM de Paris

Examinateurs

• Philippe Bonnifait, Maître de Conférences à l'Université de Technologie de Compiègne
• Benoît Celse, Ingénieur à l'Institut Français du Pétrole
• Didier Maquin, Professeur à l'INPL-ENSEM (Co-directeur de thèse - 50 %)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 50 %)

Pour fonctionner correctement, les systèmes de commande et de surveillance des processus ont besoin de recevoir des données cohérentes représentatives de l'état de fonctionnement de ces processus. Malheureusement, l'ensemble des données prélevées sur un processus ne constitue pas une représentation exacte de son fonctionnement parce que les données sont sujettes à des erreurs de différentes natures. Il est donc nécessaire de tester la validité des données acquises avant de les utiliser. Le problème majeur rencontré lors d'une procédure de validation de données ou de diagnostic réside dans le fait qu'un modèle ne définit qu'un comportement approché du processus qu'il est censé représenter. Ces approximations proviennent des erreurs de modélisation qui peuvent être expliquées par l'impossibilité d'identifier exactement les paramètres d'un système réel à cause de la précision limitée de son instrumentation. En outre, le comportement de tout système réel change au cours du temps d'une manière non prévisible en raison de l'environnement, des modes opératoires... La représentation d'un système réel par un modèle incertain constitue une bonne solution pour prendre en compte le caractère incertain des paramètres du modèle du système. Plusieurs approche ont été développées pour analyser de tels modèles. Citons notamment l'approche probabiliste et l'approche bornante. L'objectif de cette thèse est de proposer, en utilisant l'approche bornante, des méthodes de validation de données des systèmes incertains.

Diagnostic des systèmes à changement de régime de fonctionnement

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 6 octobre 2006.

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Rapporteurs

• Vincent Cocquempot, Maître de Conférences à l'Université des Sciences et Technologies de Lille
• Janan Zaytoon, Professeur à l'Université de Reims

Examinateurs

• Michel De Mathelin, Professeur à l'Université Louis Pasteur, Strasbourg
• Luc Dugard, Directeur de recherche CNRS au Laboratoire d'Automatique de Grenoble
• Didier Maquin, Professeur à l'INPL-ENSEM (Directeur de thèse - 50 %)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 50 %)

Les systèmes à commutation représentent une classe particulière de systèmes hybrides. Ils sont décrits par plusieurs modèles de fonctionnement et chaque modèle, définissant un mode du système, est actif sous certaines conditions opératoires particulières. Lorsque la loi de commutation régissant le passage d'un modèle de fonctionnement à l'autre est parfaitement connue, il est aisé de manipuler de tels systèmes car le mode actif peut être connu à chaque instant. Par contre, dans la situation où aucune information n'est disponible sur l'évolution de la loi de commutation, il est plus ardu de procéder au diagnostic ou encore de synthétiser une loi de commande sur ces systèmes. Il est abordé ici le problème de la reconnaissance du mode actif sur la base d'observations de l'entrée et de la sortie du système. L'identification des paramètres de la loi de commutation est ensuite étudiée sous l'hypothèse de la connaissance de la structure de la loi de commutation.

Estimation d'état et diagnostic de systèmes à commutation par filtrage multimodèle

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 8 décembre 2006.

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Rapporteurs

• Dimitri Lefebvre, Professeur à l'Université du Havre
• Michel Vergé, Professeur à l'ENSAM de Paris

Examinateurs

• Didier Maquin, Professeur à l'INPL-ENSEM (Directeur de thèse - 50 %)
• Mustapha Ouladsine, Professeur à l'Université Paul Cézanne, Aix-Marseille 3
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 50 %)
• Didier Theilliol, Professeur à l'Université Henri Poincaré, Nancy 1

Ce travail concerne la détection de défauts sur les systèmes sujets à des changements de mode de fonctionnement. Le système réel est modélisé par un système à commutation markovienne qui est représenté par un ensemble de modèles de fonctionnement (fonctionnements normaux et anormaux) et par une matrice de probabilité de transition de Markov qui contient les probabilités de passage d'un modèle de fonctionnement à un autre. Cette représentation offre un cadre idéal à l'application des méthodes d'estimation multi-modèle. L'intérêt d'utiliser ce type d'estimateurs réside dans le fait qu'en plus de l'estimation de l'état du système, les estimateurs multi-modèles procurent la probabilité d'occurrence ou d'activation de chaque modèle de fonctionnement. Ces probabilités peuvent alors être utilisées pour la détection de défaut. Dans ce travail, nous avons utilisé les spécificités de l'estimation multi-modèle afin de procéder à la détection et l'isolation des défauts qui peuvent affecter un système linéaire. Plusieurs améliorations et aménagements ont été apportés à ce type d'estimateurs dans le but d'augmenter les performances du diagnostic.

Diagnostic des systèmes linéaires en boucle fermée

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 30 octobre 2007.

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Rapporteurs

• Stéphane Lecoeuche, Professeur à l'Ecole des Mines de Douai
• Bernard Riera, Professeur à l'Université de Reims

Examinateurs

• Dominique Knittel, Professeur à l'INSA de Strasbourg
• Didier Maquin, Professeur à l'INPL-ENSEM (Co-directeur de thèse - 50 %)
• Benoît Marx, Maître de Conférences à l'INPL-ENSG (Co-encadrant)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Directeur de thèse - 50 %)

Dans la majeure partie des travaux effectués dans le domaine de la surveillance des systèmes, les outils servant à la détection et à la localisation des défauts sont synthétisés à partir d'une représentation en boucle ouverte du système. Or, la réalité des applications industrielles fait que les systèmes sont majoritairement insérés dans une boucle de régulation ou d'asservissement. Dans ce contexte, la tâche de diagnostic s'avère particulièrement délicate pour différentes raisons. D'une part, le contrôleur peut atténuer l'effet des défauts ce qui rend difficile leur détection. D'autre part, les entrées du système étant corrélées avec les sorties à cause du bouclage, cela engendre une difficulté pour la localisation.

Les travaux présentés dans cette thèse se scindent en deux parties : la première porte sur l'analyse systématique de la sensibilité des différents signaux de la boucle de régulation par rapport aux défauts (paramétriques et non paramétriques). L'objectif est de sélectionner ceux qui contiennent le plus d'information sur les défauts pour être exploités par la procédure du diagnostic. La deuxième propose une méthode de détection et de localisation de défauts des systèmes linéaires en boucle fermée soumis à des défauts additifs. Le principe de la méthode consiste à découpler les défauts des sorties afin que chaque défaut affecte une seule sortie ce qui facilite leur localisation.

Contribution à l'estimation d'état et au diagnostic des systèmes représentés par des multimodèles

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 6 novembre 2008.

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Rapporteurs

• Gildas Besançon, Maître de Conférences à Grenoble INP
• Dominique Bonvin, Professeur à l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne

Examinateurs

• Noureddine Manamanni, Professeur à l'Université de Reims
• Didier Maquin, Professeur à l'INPL-ENSEM (Directeur de thèse - 33 %)
• Benoît Marx, Maître de Conférences à l'INPL-ENSG (Co-encadrant - 33 %)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 33 %)
• Ali Zolghadri, Professeur à l'Université de Bordeaux 1

Nombreux sont les problèmes classiquement rencontrés dans les sciences de l'ingénieur dont la résolution fait appel à l'estimation d'état d'un système par le biais d'un observateur. La synthèse d'un observateur n'est envisageable qu'à la condition de disposer d'un modèle à la fois exploitable et représentatif du comportement du système. Or, la détermination du modèle et la synthèse de l'observateur sont des tâches d'autant plus difficiles à accomplir qu'il est bien souvent nécessaire d'avoir recours à des modèles de représentation non linéaires. Face à ces difficultés, l'approche multimodèle peut être mise à profit.

Les travaux présentés dans cette thèse portent sur les problèmes soulevés par l'identification, l'estimation d'état et le diagnostic de systèmes non linéaires représentés à l'aide d'un multimodèle découplé. Ce dernier, composé de sous-modèles qui peuvent être de dimensions différentes, est doté d'un haut degré de généralité et de flexibilité et s'adapte particulièrement bien à la modélisation des systèmes à structure variable. Il se démarque ainsi des approches multimodèles plus conventionnelles qui utilisent des sous-modèles de même dimension.

Après une brève introduction à l'approche multimodèle, le problème de l'estimation paramétrique du multimodèle découplé est abordé. Puis sont présentés des algorithmes de synthèse d'observateurs d'état robustes vis-à-vis des perturbations, des incertitudes paramétriques et des entrées inconnues affectant le système. Ces algorithmes sont élaborés à partir de trois types d'observateurs différents dits à gain proportionnel, à gain proportionnel-intégral et à gain multi-integral. Enfin, les différentes phases d'identification, de synthèse d'observateurs et de génération d'indicateurs de défauts sont illustrées à partir d'un exemple académique de diagnostic d'un bioréacteur.

Estimation et diagnostic de systèmes non linéaires décrits par des modèles de Takagi-Sugeno

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 24 novembre 2009.

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Rapporteurs

• Thierry-Marie Guerra, Professeur à l'Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis
• Didier Georges, Professeur à Grenoble INP

Examinateurs

• Jean-Pierre Barbot, Professeur à l'ENSEA
• Didier Maquin, Professeur à l'INPL-ENSEM (Directeur de thèse - 33 %)
• Benoît Marx, Maître de Conférences à l'INPL-ENSG (Co-encadrant - 33 %)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 33 %)
• Mustapha Ouladsine, Professeur à l'Université d'Aix Marseille III

Cette thèse traite le problème de l'estimation d'état, du diagnostic et de commande tolérante aux défauts des systèmes non linéaires représentés par un modèle de Takagi-Sugeno (T-S) à variables de prémisse non mesurables. De nombreux algorithmes pour la synthèse d'observateurs robustes vis-à-vis des perturbations, des imperfections de modélisation et des entrées inconnues sont présentés en se basant sur quatre types d'observateurs : les observateurs proportionnels, les observateurs à entrées inconnues, les observateurs proportionnel intégral (PI) et multi-intégral (PMI). Par la suite, ces derniers sont utilisés pour le diagnostic de fautes des systèmes non linéaires. Ceci est réalisé au moyen de trois stratégies. La première utilise l'observateur à entrée inconnue par découplage afin de rendre l'observateur insensible à certains défauts et permettre de détecter et d'isoler les défauts en construisant des bancs d'observateurs. En raison des conditions structurelles souvent insatisfaites, le découplage des défauts de l'erreur d'estimation d'état n'est pas réalisable. Afin de s'affranchir de ces contraintes, la seconde stratégie utilise les observateurs PI et PMI pour estimer simultanément l'état et les défauts du système. La troisième stratégie utilise le formalisme H_inf. Elle vise à concevoir un générateur de résidus minimisant l'influence des perturbations et maximisant l'influence des défauts. Un choix adéquat des paramètres du générateur de résidus permet la détection, la localisation et l'estimation des défauts. Enfin, une loi de commande tolérante aux défauts par poursuite de trajectoire d'un modèle de référence est proposée en exploitant les observateurs PI et PMI.

Contribution à la détection et à l'analyse des signaux EEG épileptiques : débruitage et séparation de sources

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 24 février 2010.

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Rapporteurs

• Sylvie Charbonnier, Maître de conférences HdR à l'Université Joseph Fourier, Grenoble
• Christian Vasseur, Professeur à l'Université de Lille 1

Examinateurs

• Philippe Derambure, Professeur à l'Université de Lille II
• Valérie Louis-Dorr, Professeur à l'INPL-ENSEM (Co-directeur de thèse - 40 %)
• Didier Maquin, Professeur à l'INPL-ENSEM (Directeur de thèse - 20 %)
• Radu Ranta, Maître de Conférences à l'INPL-ENSEM (Co-encadrant - 40 %)

Invité

• Louis Maillard, Neurologue au CHU de Nancy

L'objectif principal de cette thèse est le pré-traitement des signaux d'électroencéphalographie (EEG). En particulier, elle vise à développer une méthodologie pour obtenir un EEG dit "propre" à travers l'identification et l'élimination des artéfacts extra-cérébraux (mouvements oculaires, clignements, activité cardiaque et musculaire) et du bruit. Après identification, les artéfacts et le bruit doivent être éliminés avec une perte minimale d'information, car dans le cas d'EEG, il est de grande importance de ne pas perdre d'information potentiellement utile à l'analyse (visuelle ou automatique) et donc au diagnostic médical.

Plusieurs étapes sont nécessaires pour atteindre cet objectif : séparation et identification des sources d'artéfacts, élimination du bruit de mesure et reconstruction de l'EEG "propre". A travers une approche de type séparation aveugle de sources, la première partie vise donc à séparer les signaux EEG dans des sources informatives cérébrales et des sources d'artéfacts extra-cérébraux à éliminer. Une deuxième partie vise à classifier et éliminer les sources d'artéfacts et elle consiste en une étape de classification supervisée. Le bruit de mesure, quant à lui, il est éliminé par une approche de type débruitage par ondelettes. La mise en place d'une méthodologie intégrant d'une manière optimale ces trois techniques (séparation de sources, classification supervisée et débruitage par ondelettes) constitue l'apport principal de cette thèse.

La méthodologie développée, ainsi que les résultats obtenus sur une base de signaux d'EEG réels (critiques et inter-critiques) importante, sont soumis à une expertise médicale approfondie, qui valide l'approche proposée.

Réconciliation de données en présence d'incertitudes de modèle. Application au convertisseur à oxygène.

Thèse de Doctorat de l'Institut National Polytechnique de Lorraine soutenue le 5 juillet 2010.

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Rapporteurs

• Boutaïeb Dahhou, Professeur à l'Université Paul Sabatier, Toulouse
• Frédéric Kratz, Professeur à l'ENSI de Bouges

Examinateurs

• Christophe Combastel, Maître de Conférences à l'ENSEA
• Didier Maquin, Professeur à l'INPL-ENSEM (Directeur de thèse - 50 %)
• José Ragot, Professeur à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse - 50 %)
• Michel Zasadzinski, Professeur à l'Université Henri Poincaré, Nancy 1

Invité

• Bertrand Bèle, Ingénieur R&D ArcelorMittal Maizières Process

Sur un convertisseur à oxygène, certaines grandeurs sont mal connues, d'autres sont mesurées avec une précision donnée, ce qui engendre des incertitudes et, de plus, l'exactitude des modèles peut être remise en cause dans certains cas. Actuellement, les systèmes de pré-réglage s'appuient sur une démarche adaptative qui, à partir des déséquilibres de bilans calculés en utilisant les mesures, modifie les paramètres des modèles employés. Cette démarche dite "de coefficient d'adaptation" n'est pas satisfaisante, car elle ne tient pas en compte simultanément les informations relatives à la qualité des mesures et celles des modèles. D'autre part, les modèles employés sont des modèles statiques qui ne caractérisent qu'imparfaitement le système considéré. L'objectif de la thèse consiste donc à améliorer la précision des informations utilisées par le système de commande du convertisseur (essentiellement la quantité d'oxygène à souffler) en utilisant des méthodes de réconciliation de données.

Ces méthodes sont développées et employées depuis de très nombreuses années. Elles s'appuient cependant généralement sur l'hypothèse de modèles exacts. Dans ce travail de thèse, il s'agit d'étendre ces méthodes de façon à prendre en compte les incertitudes paramétriques des modèles utilisés. Ces incertitudes pourront être modélisées par des variables aléatoires ou des variables bornées (approche ensembliste) et les résultats fournis par la procédure de réconciliation devront prendre en compte simultanément les incertitudes des modèles et celles des mesures ce qui constitue le point original de ce sujet de recherche. D'un point de vue pratique, l'outil qui sera développé devra également avoir la capacité de gérer l'absence ponctuelle de certaines mesures ou de certains paramètres. Une extension à l'utilisation de modèles dynamiques décrivant l'évolution de la charge au cours du temps et du soufflage de l'oxygène est également envisagée.

Diagnostic des systèmes non linéaires représentés à l'aide des structures multimodèles.

Thèse de Doctorat de l'Université de Tunis El Manar soutenue le 24 février 2011.

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Rapporteurs

• Moncef Gasmi, Professeur à l'Institut National des Sciences Appliquées et de Technologie, Tunis, Tunisie
• Moncef Gossa, Professeur à l'ISET de Radès, Tunisie

Examinateurs

• Kamel Ben Othman, Professeur à l'Ecole Nationale d'Ingénieurs de Monastir, Monastir, Tunisie
• Mohamed Benrejeb, Professeur à l'Ecole Nationale d'Ingénieurs de Tunis, Tunis, Tunisie
• Didier Maquin, Professeur à l'INPL-ENSEM (Directeur de thèse - 50 %)

L'estimation d'état est utilisée dans le cas où le vecteur d'état du système n'est pas totalement accessible. Elle est faite généralement en utilisant les observateurs d'état. Pour le diagnostic, des signaux indicateurs de défauts, appelés résidus, sont déterminés à partir de la différence entre les mesures des grandeurs du système et celles générées par l'observateur. Un résidu est nul en l'absence de défauts, et il s'en éloigne dans le cas où un défaut affecte le système. Dans ce travail, les systèmes complexes sont modélisés par des structures multimodèles basées sur le principe de Takagi-Sugeno. Ces structures autorisent l'extension de plusieurs résultats obtenus dans le cas des systèmes linéaires aux systèmes non linéaires et permettent facilement de construire des observateurs d'état adaptés appelés multiobservateurs. Les travaux effectués dans ce mémoire ont permis de montrer qu'il est possible d'utiliser seulement deux observateurs indépendamment du nombre de sorties du système pour effectuer la détection et la localisation des défauts de capteurs contrairement à la méthode classique qui suggère l'utilisation d'un grand nombre d'observateurs. Ce travail a permis aussi l'extension des techniques d'estimation des entrées inconnues en utilisant les observateurs proportionnels intégraux pour le cas des défauts de capteur en utilisant une transformation mathématique où le système initial affecté par un défaut de capteur est transformé en un nouveau système augmenté pour lequel le défaut capteur apparaît comme un défaut d'actionneur. Cette technique est appliquée à un système à trois cuves affectées simultanément par un défaut de capteur et d'actionneur. Cette approche d'estimation des défauts est ensuite utilisée pour synthétiser des lois de commande actives tolérantes aux défauts de capteur et d'actionneur.

Commande tolérante aux défauts de systèmes non linéaires représentés par des modèles de Takagi-Sugeno.

Thèse de Doctorat de l'Université de Lorraine soutenue le 25 octobre 2013.

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Rapporteurs

• David Henry, Professeur à l'Université de Bordeaux 1
• Olivier Sename, Professeur à Grenoble INP

Examinateurs

• Khrisna Busawon, Professeur à Northumbria, University of Newcastle, UK
• Benoît Marx, Maître de Conférences à l'Université de Lorraine (Co-directeur de thèse - 50 %)
• José Ragot, Professeur émérite à l'Université de Lorraine
• Gérard Scorletti, Professeur à l'Ecole Centrale de Lyon
• Didier Maquin, Professeur à l'Université de Lorraine (Directeur de thèse - 50 %)

Cette thèse porte sur la représentation T-S des systèmes non linéaires et les non-linéarités qui leur sont associées (saturation et paramètres variants dans le temps) pour la commande et le diagnostic. Ainsi, une nouvelle approche utilisant la transformation par secteurs non linéaires permet de ré-écrire le système sous forme polytopique en prenant en compte la présence de paramètres variants dans le temps. Cette forme polytopique est ensuite utile pour la synthèse d'observateurs assurant l'estimation simultanée de l'état et des paramètres du système. Une application au diagnostic est également considérée en comparant les valeurs des paramètres estimés en ligne avec leurs valeurs nominales supposées connues et représentatives du mode de fonctionnement non défaillant. Concernant la commande, la contrainte de saturation est représentée sous forme de modèle T-S et est intégrée au modèle du système. La synthèse de plusieurs lois de commande assurant la stabilité du système bouclé, en prenant en compte les limites de saturation est proposée. La poursuite de modèle de référence est également traitée avec la mise en évidence des conditions structurelles de poursuite pour les modèles non linéaires sous forme T-S. L'accent est mis sur les différents critères de choix de commande en fonction des buts recherchés.

Co-conception diagnostic et ordonnancement des mesures dans un système contrôlé en réseau

Thèse de Doctorat de l'Université de Lorraine soutenue le 19 février 2014.

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Rapporteurs

• Ahmed El Hajjaji, Professeur à l'Université de Picardie
• Ghaleb Hoblos, Enseignant-chercheur à l'ESIGELEC de Rouen

Examinateurs

• Samir Aberkane, Maître de Conférences à l'Université de Lorraine
• Nicolas Héraud, Maître de Conférences HdR à l'Université de Corte
• Didier Maquin, Professeur à l'Université de Lorraine (Co-directeur de thèse - 50 %)
• Dominique Sauter, Professeur à l'Université de Lorraine (Directeur de thèse - 50 %)

Les travaux développés dans cette thèse portent sur la "co-conception diagnostic / ordonnancement des mesures dans un système contrôlé en réseau" qui est un sujet multidisciplinaire nécessitant des compétences en théorie du contrôle et en théorie des réseaux. La thèse a pour but de développer, dans le contexte des systèmes contrôlés en réseau, une approche de co-conception qui intègre de façon coordonnée les caractéristiques qui expriment la performance du diagnostic des défauts et les paramètres de l'ordonnancement temps-réel des messages. L'intérêt de cette approche coordonnée réside essentiellement dans la minimisation des ressources nécessaires pour atteindre la performance du diagnostic requise, minimisation qui prend tout son sens dans le contexte des systèmes embarqués. Nous nous sommes intéressés plus particulièrement à l'étude des problèmes liés à l'élaboration d'algorithmes de diagnostic efficaces et adaptés aux caractéristiques de l'application tout en prenant en compte différents types de contraintes liées au réseau. En conjonction avec ces algorithmes, deux ensembles de techniques d'ordonnancement des mesures ont été développés : i) ordonnancement hors ligne, ii) ordonnancement évènementiel en ligne.

Pour l'ordonnancement hors ligne, les séquences de communication sont conçues en amont, préalablement à la mise en oeuvre de l'algorithme de diagnostic (implémentation). Dans ce contexte, nous avons proposé plusieurs techniques d'ordonnancement de complexité spatiale et temporelle différente adaptées à différents cas de fonctionnement et ayant pour but la détection et l'isolation des défauts s'appuyant sur les informations fournies par les séquences de communication choisies. D'autre part, nous proposons aussi des techniques d'ordonnancement en ligne basées sur l'échantillonnage évènementiel développé au cours de la dernière décennie. Au contraire de la plupart des recherches en automatique classique, considérant que l'échantillonnage des signaux continus est réalisé d'une manière périodique, les mesures dans cette approche sont transmises si et seulement si la condition de transmission (évènement) est vérifiée. Ceci permet d'économiser les ressources fournies par le réseau tout en gardant une performance du diagnostic acceptable. L'objectif de ces algorithmes est de minimiser le nombre de transmission d'informations ce qui signifie moins de consommation d'énergie et possède une importance majeur dans les systèmes contrôlés à travers un réseau sans fil.

Détection de changement de mode de fonctionnement : Application à la coulée continue de l'acier

Thèse de Doctorat de l'Université de Lorraine soutenue le 7 juillet 2014.

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Rapporteurs

• Abdessamad Kobi, Professeur à l'Université d'Angers
• Noureddine Zerhouni, Professeur à l'ENSMM

Examinateurs

• Sylvie Charbonnier, Maître de Conférences HdR à l'Université Joseph Fourier
• Ahmed Khelassi, Docteur-Ingénieur à ArcelorMittal Maizières-les-Metz
• Didier Maquin, Professeur à l'Université de Lorraine (Directeur de thèse - 50 %)
• José Ragot, Professeur à l'Université de Lorraine (Co-directeur de thèse - 50 %)

Invités

• Bertrand Bèle, Ingénieur à ArcelorMittal Maizières-les-Metz
• Alain Mouchette, Ingénieur à ArcelorMittal Maizières-les-Metz

Un système est souvent caractérisé par plusieurs modes de fonctionnement, chacun pouvant alors être décrit par un modèle qui lui est propre. Dans le cas où la commutation entre les modes de fonctionnement résulte d'un processus inconnu (un défaut, un changement de condition,...), il est difficile de manipuler ces systèmes et d'appliquer les commandes appropriées. Cette thèse traite du problème de la détection du changement de mode d'un système. A partir d'un système partiellement supervisé (connaissance du nombre de mode de fonctionnement du système ainsi que de la structure du modèle représentant chaque mode), une méthode est développée pour détecter le mode de fonctionnement actif du système à chaque instant. Pour cela, l'analyse du gradient des résidus obtenu par la multiplication des modèles locaux entre eux, permet de caractériser le mode de fonctionnement. Une application de cette méthode est réalisée sur des données simulées et réelles de coulée continue de l'acier, afin de détecter un phénomène particulier : le collage. Finalement, une méthode par rejet de mode est mise en place sur des données réelles thermiques dans le même but (la détection des collages en lingotière de coulée continue).