Abstracts of Ph.D thesis

Détection et localisation de défauts par Analyse en Composantes Principales certaines ou incertaines de type intervalle

  Anissa BEN AICHA - 24 septembre 2014
  Thèse encadrée par Kamel BENOTHMAN avec la participation de José RAGOT et Gilles MOUROT

Jury

Moufida KSOURI (Professeur à l'ENIT)
Anas KAMOUN (Professeur à l'ENIS)
José RAGOT (co-directeur de thèse, Professeur à l'UdL)
Hassani MESSAOUD (Professeur à l'ENIM)
Kamel BEN OTHMAN (directeur de thèse, Professeur à l'ENIM)

Résumé de la Thèse

Le premier chapitre présente les procédures de diagnostic par ACP en termes de détection et de localisation de défauts capteurs. Dans une première partie, l'ACP est utilisée pour modéliser les relations existantes entre les variables mesurées sur le système en bon fonctionnement. Une fois le modèle ACP construit, les défauts peuvent être détectés par le biais des indicateurs de détection reposant sur l'espace résiduel, l'espace principal ou l'espace global. Après avoir détecté la présence de défauts, il est important de localiser la ou les variables défectueuses. Cette opération est réalisée à l'aide des approches de localisation qui seront explicitées dans la troisième partie de ce chapitre. Ces approches sont classées en deux groupes en fonction de la méthode utilisée pour la structuration des résidus : sans ou avec optimisation des résidus aux défauts [78].

La performance de la méthode de diagnostic dépend directement du nombre de composantes principales à retenir dans le modèle ACP [86]. Pour cet effet, dans le deuxième chapitre, nous proposons une nouvelle méthode de détermination des modèles ACP pour des fins de diagnostic. Cette méthode, basée sur le principe de reconstruction, permet d'optimiser la détection et la localisation de défauts simples ou multiples sur les variables redondantes ou non. L'aspect novateur réside dans l'optimisation des détecteurs ; à chaque défaut à détecter correspond un détecteur optimal au sens d'un critère qui sera précisé. La première section de ce chapitre est consacrée à la généralisation du principe de reconstruction et à la méthode de détermination du nombre de composantes principales. La dernière section illustre l'application des résultats méthodologiques sur les données issues d'un système linéaire dont les mesures sont corrompues par des bruits et affectées par un ou plusieurs défauts [7], [8].

Comme toute méthode d'analyse des données, les résultats fournis par ACP ne sont précis qu'en tenant compte des incertitudes du modèle [3], [81]. Ces incertitudes permettent la prise en compte des notions d'imprécision de variations des mesures qui peuvent être dues aux bruits. Pour pallier à cet inconvénient, nous proposons, dans la première partie du troisième chapitre, une nouvelle méthode analytique permettant d'estimer les incertitudes paramétriques du modèle ACP sous forme intervalle [69]. Comme l'ACP par intervalle n'a pas été appliquée aux procédures de diagnostic, la deuxième partie de ce chapitre concerne la détection de défauts sur les variables certaines par ACP intervalle. La troisième porte sur la localisation de défauts par extension du principe de reconstruction à l'ACP par intervalle puis par projection des reconstructions dans l'espace résiduel intervalle. Les variables reconstruites sont déterminées par résolution, à chaque instant, d'un système d'équations de type intervalle. Une analyse des conditions de reconstruction est également proposée, dans cette partie, afin de réduire le nombre de combinaisons de variables à reconstruire simultanément et de déterminer les défauts isolables. La dernière partie s'intéresse à l'application de l'ensemble des résultats novateurs sur un système statique.

Dans le quatrième chapitre, nous proposons d'appliquer les méthodes proposées précédemment sur un système d'échangeurs thermiques. L'échangeur de chaleur est un système permettant le transfert de chaleur d'un fluide chaud vers un fluide froid. Son utilisation est fréquente notamment dans l'industrie (transfert et récupération de l'énergie), l'habitat (chauffage et climatisation) et l'agro-alimentaire (conservation des produits et réfrigération) [68]. Cette utilisation nécessite une maintenance régulière afin de détecter de façon précoce les défauts et puis de les localiser. Le système considéré comprend deux échangeurs à contre-courant assemblés en série sur le circuit primaire. Après la présentation des échangeurs, la modélisation et la mise en équation du système d'application sont réalisées. Par la suite, on s'intéresse à la détection et la localisation de défauts affectant ce système linéarité en utilisant la méthode d'ACP par intervalle. Enfin, une étude comparative est réalisée concernant le diagnostic par ACP intervalle et le diagnostic par ACP classique.
   
Keywords : multimodèles, diagnostic, controle tolérant aux fautes.

Thèse A. Ben Aicha SL1

Détection et reconnaissance de modes de fonctionnement. Application à la détection des collages en lingotière de coulée continue

  Loïc BAZART - 7 juillet 2014
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

Sylvie CHARBONNIER, Maître de Conférenced à l'Université Joseph Fourier à Grenoble
Ahmed KELASSI, Docteur ingénieur à ArcelorMittal Maizières-les-Metz
Abdessamad KOBI, Professeur à l'Université d'Angers
Noureddine ZERHOUNI, Professeur à l'ENSMM de Besançon
Didier MAQUIN,Professeur à l'Université de Lorraine (directeur de thèse)
José RAGOT, Professeur émérite (co-directeur de thèse)

Résumé de la Thèse

De nombreux systèmes peuvent être caractérisés par plusieurs régimes de fonctionnement. Ces systèmes, sous l'influence de variables internes (état) ou de variables externes (commandes, perturbations) peuvent alors passer d'un mode à un autre. Lorsque ces changements de modes ne sont pas dûs à une action délibérée de la part de l'opérateur de conduite, il convient de les détecter et de les reconnaître pour éventuellement adapter la conduite au mode de fonctionnement. L'objectif de cette thèse est la conception d'un estimateur permettant de connaître, à chaque instant, le mode (ou régime) dans lequel un système se trouve. L'étude de ces systèmes nécessite des outils spécifiques tenant compte des différentes dynamiques continues intervenant au cours du fonctionnement. Le travail porte aussi bien sur l'élaboration des connaissances théoriques que sur les développements algorithmiques et méthodologiques permettant leur mise en oeuvre pratique.

De façon générale, la modélisation de systèmes complexes conduit à l'obtention de modèles non linéaires dont la dynamique est influencée à la fois par des évènements discrets et des dynamiques continues. Le principe de simplicité conduit, le plus souvent, à une démarche de modélisation s'appuyant sur l'utilisation d'un ensemble de modèles de structures simples (par exemple linéaires), chaque modèle décrivant le comportement du système dans une zone de fonctionnement particulière correspondant à un mode de fonctionnement. Le comportement global du système est alors décrit à l'aide des modèles locaux et d'un mécanisme de gestion des transitions d'un modèle à un autre. En fonction de la forme des fonctions associées à ces transitions, on obtient différentes classes de modèles, notamment les multi-modèles dans le cas de transitions lisses (interpolation entre les modèles locaux) et les modèles dits hybrides dans le cas de transitions abruptes. Le processus modélisé est ainsi décrit par plusieurs modes de fonctionnement et le passage (commutation) d'un mode de fonctionnement à un autre est régi par l'évolution de variables internes du système ou par une loi externe non maîtrisée. Les recherches sur les systèmes à commutations ou à plusieurs modes de fonctionnement ont essentiellement concerné l'identification, la synthèse de loi de commande et l'analyse de la stabilité. Un point crucial, nécessaire pour la mise en oeuvre de tous ces outils ou qui en simplifierait l'usage, est la reconnaissance du mode de fonctionnement actif à un instant particulier à partir de jeux de mesures. Elle est évidemment plus aisée si le mécanisme de commutation (ou loi de commutation) est maîtrisé. Ceci justifie l'importance de l'identification du mécanisme de gestion des transitions d'un mode de fonctionnement à un autre. Le sujet proposé aborde les deux problèmes évoqués précédemment : la reconnaissance du mode de fonctionnement actif à un instant particulier à partir de jeux de mesures et l'identification du mécanisme de gestion des transitions d'un mode de fonctionnement à un autre. Les outils du diagnostic à base de modèles seront utilisés pour la résolution du premier problème, le deuxième pouvant être traité à l'aide de méthodes de reconnaissance de forme et de classification.

Application industrielle.
ArcelorMittal s'intéresse à l'estimation du frottement dans une lingotière de coulée continue. A cet endroit, l'acier est solidifié au contact des parois latérales en cuivre, pendant que le produit est extrait vers le bas pour assurer une production en continu. Pendant cette solidification, la qualité de la surface du produit est essentiellement déterminée par la nature du contact entre l'acier et la lingotière en cuivre. Selon que l'acier glisse ou colle à la lingotière, le mode de fonctionnement est différent et peut quelques fois mener à des incidents provoquant l'arrêt de la production, tels que les percées. Il existe à l'heure actuelle des systèmes permettant d'anticiper ces incidents en s'appuyant sur des mesures de température à plusieurs endroits dans la paroi de la lingotière. Ce type de système, couramment utilisé, provoque cependant de nombreuses fausses alarmes qu'il conviendrait de réduire de façon importante. Par ailleurs des études récentes ont montré qu'il était possible d'observer le frottement entre acier et lingotière via la mesure de position de la lingotière et des efforts exercés par le système d'oscillation. Cependant aucun lien n'a encore été établi entre cette observation globale du déplacement de la lingotière et les mesures locales de température dans les parois. L'objectif applicatif de cette recherche est donc d'estimer en temps réel les modifications du frottement entre produit et lingotière, afin d'améliorer la fiabilité de production et la qualité du produit.
   
Keywords : diagnostic, changement de mode de fonctionnement.

Estimation non biaisée et robuste de l'état et des défauts des systèmes stochastiques linéaires incertains.

  Karim KHEMIRI - 28 décembre 2013
  Thèse encadrée par José RAGOT (25%) et Fayçal Ben HMIDA (75%)

Jury

Naceur Benhadj BRAIEK (président du jury, Professeur à l'ESSTT)
Faouzi M'SAHLI (examinateur, Professeur à l'ENIM)
Mounir ZAYADI (examinateur, Maître de Conférences à l'ESSTT)
Fayçal Ben HMIDA (directeur de thèse, Maître de Conférences à l'ESSTT)
José RAGOT (co-directeur de thèse, Professeur à l'UdL)

Résumé de la Thèse

Cette thèse traite le problème de filtrage non biaisé et à minimum de variance par deux techniques : le filtrage proportionnel intégral et le filtrage robuste à minimum de variance. Dans la première, le développement d'un observateur multi-intégral a permis une estimation non biaisée de l'état pour les systèmes linéaires à temps discret en présence d'entrées inconnues. Deux nouveaux filtres ont était également développés tels que les filtres PITSKF et PIThSKF pour résoudre le problème d'estimation robuste et jointe d'état et des défauts en présence d'entrées inconnues et des incertitudes sur les matrices de covariance des différents bruits d'état, des mesures, des défauts et des entrées inconnues. Une autre technique de filtrage est également envisagée pour s'affranchir de la connaissance des modèles a priori des défauts et des entrées inconnues, on a donc développé le filtre ARThSKF. De plus, nous avons conçu deux nouveaux filtres EUMVF et ORFSF pour résoudre le problème posé par le rang arbitraire de la matrice directe d'injection des défauts sur les mesures.
   
Keywords : Système linéaire, entrée inconnue, observateur à entrée inconnue, observateur proportionnel, multi-intégral, défaut, filtre de Kalman, estimation robuste, estimation non biaisée à minimum de variance.

Diagnostic et contrôle tolérant aux fautes de systèmes non linéaires sous forme multimodèle.

  Souad BEZZAOUCHA - 25 octobre 2013
  Thèse encadrée par José RAGOT(33%), Didier MAQUIN (33%) et Benoît MARX (33%)

Jury

Gérard SCORLETTI (examinateur - président du jury)
Krisna BUSAWON (examinateur)
David HENRY (rapporteur)
Olivier SENAME (rapporteur)
Didier MAQUIN (directeur de thèse)
Benoît MARX (co-directeur de thèse)
José RAGOT(co-directeur de thèse)

Résumé de la Thèse

La sécurité des systèmes est aujourd'hui une préoccupation majeure, qu'il s'agisse de systèmes technologiques (automobile, avion, etc.) ou liés à l'environnement (station d'épuration, réseau de distribution d'eau potable, etc.). Pour garantir la sécurité d'un processus et de son environnement, il faut connaître à chaque instant et le plus finement possible son état de fonctionnement. En particulier, on doit être capable de dire si le fonctionnement est normal ou si un dysfonctionnement est apparu. Dans ce cas il est intéressant de connaître la nature de ce dysfonctionnement (panne de capteur, défaut de transmission d'information, pic de pollution, etc.), c'est l'objectif du diagnostic. Enfin dans le cadre d'une autonomie croissante des systèmes, une fois le dysfonctionnement détecté et identifié, il faut tenir compte de cette connaissance dans le calcul d'une loi de commande en boucle fermée afin de contrer l'influence des défauts, on parle de contrôle tolérant aux défauts (ou FTC pour fault tolerant control ).

Comme dans son acception médicale, le diagnostic consiste à remonter des symptômes perçus vers les causes. Dans le cadre du diagnostic de systèmes les symptômes sont des écarts constatés entre le comportement réel d'un processus (connu par les mesures de ses entrées / sorties au cours du temps) et son fonctionnement sain décrit par un modèle mathématique. Le diagnostic et la commande tolérante aux défauts nécessitent donc un modèle fidèle du processus parfois complexe (comportement non linéaire, modèle de grande dimension, etc.). Les modèles simples, par exemple linéaires, sont assez souvent insuffisants pour décrire un processus sur une large plage de fonctionnement. Ils doivent être remplacés par des structures plus complexes, non linéaires par exemple. Le problème posé est donc celui du diagnostic et du FTC de systèmes non linéaires.

Parmi les nombreuses écritures possibles de modèles non linéaires, les multimodèles représentent une classe très répandue depuis leur introduction en 1985 En effet, ils décrivent fidèlement le comportement d'un grand nombre de systèmes non linéaires, bien que leur étude peut être menée au moyen d'outils théoriques développés dans le cadre linéaire. Grossièrement, les multimodèles sont obtenus par une interpolation à poids variables effectuée entre différents modèles linéaires. Les fonctions qui décrivent ces poids sont appelées fonction d'activation. Parmi cette classe de systèmes, différentes structures existent suivant la nature de la variable utilisée pour l'interpolation (mesurable ou non), suivant la nature des modèles mélangés (singuliers ou non), suivant la technique d'interpolation choisie (modèles découplés ou non), etc. De nombreux résultats concernant les multimodèles existent dans le cadre de l'analyse et de la commande. En revanche, les études relatives au diagnostic et le FTC restent peu nombreuses.

On doit porter une attention particulière au fait que les fonctions d'activation dépendent de variables mesurables (entrées / sorties du système) ou non mesurables (variables d'état du système). Le second cas est plus intéressant car il permet d'écrire tous les systèmes non linéaires sur un compact de l'espace d'état. Cette généricité a sa contrepartie : les multimodèles à variables de décision non mesurables sont très peu étudiés (les équipes actives dans ce domaine, mis à part le CRAN, sont celles de Bergsten en Suède et de Yoneyama au Japon). Ce sujet de recherche est donc encore très ouvert : les seuls résultats déjà établis concernent la synthèse d'observateurs, de filtres Hinf ainsi que le diagnostic par observateurs .
   
Keywords : multimodèles, diagnostic, controle tolérant aux fautes.

Thèse S. Bezzaoucha SL1

Diagnostic des systèmes par analyse des données et sans modèle de comportement a priori

  Mohamed GUERFEL - 29 Septembre 1012
  Thèse encadrée par Kamel BENOTHMAN avec la participation de José RAGOT et Gilles MOUROT

Jury

Mohamed BENREJEB (Professeur à l'ENIT)
Moncef GASMI (Professeur à l'ESSTT)
Fayçal BEN HMIDA (Professeur à l'ESSTT)
José RAGOT (co-directeur de thèse, Professeur à l'UdL)
Hassani MESSAOUD (Professeur à l'ENIM)
Kamel BEN OTHMAN (directeur de thèse, Professeur à l'ENIM)

Résumé de la Thèse

Le premier chapitre de ce mémoire concerne la modélisation des systèmes à partir de l'Analyse en Composantes Principales des données. Après le centrage et la réduction des données, deux méthodes peuvent être utilisées pour l'obtention du modèle ACP. La première se base sur la diagonalisation de la matrice des variances-covariances et la seconde utilise la décomposition en valeurs singulières de la matrice des données. Pour l'obtention d'un modèle ACP optimal, les différents critères sont présentés et un exemple de synthèse est réalisé. Dans le cadre de l'ACP dynamique une proposition est formulée et elle est validée par son application sur un système à trois réservoirs.

Au second chapitre on s'intéresse aux indices statistiques utilisés en ACP pour le diagnostic des systèmes. Les indices existants sont déterminés soit `a partir de l'estimation de l'état soit à partir de l'estimation paramétrique. Dans le cadre des indices issus se l'estimation d'état un nouvel indice et une représentation unifiée des différents indices sont proposés. Dans le cadre des indices basés sur l'estimation paramétrique, deux nouveaux indices issus de l'approche locale sont proposés. Deux exemples sont traités ; le premier concerne la détection par estimation paramétrique, le second est dédié à la détection des anomalies par estimation d'état et paramétrique.

Le troisième chapitre porte sur la localisation des défauts capteurs par ACP. Trois techniques peuvent être utilisées pour la localisation des défauts capteurs d'un système. La première se base sur la structuration des résidus, après avoir déterminé les résidus primaires par ACP il s'agit de trouver une transformation linéaire caractérisée par une matrice de passage afin d'obtenir d'autres résidus structurés qui sont sensibles à certains défauts et insensibles aux autres. La seconde technique utilise un banc de modèles o`u chaque modèle est sensible à certains défauts, elle comprend les méthodes ; par ACP partielles, par élimination et par reconstruction. La dernière technique concerne la localisation par calcul des contributions. La variable ayant la plus forte contribution dans l'indice de détection est considérée comme défectueuse. L'utilisation du calcul classique des contributions peut donner des fausses localisations, pour pallier `a cet inconvénient on fait appel au calcul des contributions par blocs et on a proposé une nouvelle méthode permettant le choix de ces blocs. Pour la détection et la localisation des défauts capteurs, deux méthodes sont proposées et appliquées sur deux exemples.

Le dernier chapitre concerne ; l'identification des modifications d'un système survenues lors de son fonctionnement, et l'application des résultats sur le processus de Tennessee Eastman. Les modifications peuvent être des défaillances capteurs et/ou actionneurs], des dégradations de performances ou des changements des relations entre les variables du système. Dans ce sens une nouvelle méthode d'identification des modifications dans le fonctionnement d'un système est proposée. Cette méthode traite le cas des changements des relations entre les variables du système. Elle permet d'identifier les modes actifs répertoriés et la reconnaissance d'un nouveau mode, non répertorié. Pour la validation de cette proposition un exemple académique est traité. Le processus de Tennessee Eastman est ensuite présenté ainsi que le choix de la structure adoptée pour son contrôle. Enfin après la modélisation pour différents modes de fonctionnement, la proposition pour l'identification du mode de fonctionnement est appliquée sur ce processus.

Apport de l'effet parc pour la surveillance et le diagnostic des matériels en centrale nucléaire.

  Farah ANKOUD - 12 décembre 2011
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Gilles MOUROT (50%)

Jury

Anne BARROS (examinateur)
Nicolas PAUL (examinateur)
Mustapha OULADSINE (examinateur - président du jury)
Syvie CHARBONNIER (rapporteur)
Abdessamd KOBI (rapporteur)
Gilles MOUROT (co-directeur de thèse)
José RAGOT (directeur de thèse)

Résumé de la Thèse

D'un point de vue général, la thèse porte sur la conception de méthodes de surveillance à partir de données collectées sur des composants ou matériels de conceptions identiques exploités par un ou plusieurs processus. De façon plus particulière, l?application porte sur les groupes motopompes primaires (GMPP) de conceptions et de réalisations identiques soumis au même type d?exploitation (aux conditions nominales) par une ou plusieurs centrales nucléaires. Les valeurs d'une cinquantaine de variables sont mesurées sur chaque GMPP, ces variables étant essentiellement des températures, des vitesses de rotation, des pressions, des débits.

La comparaison des comportements en exploitation de machines de même conception devra permettre pour ces machines : - de définir un comportement moyen en intégrant notamment le fait que le mode d?exploitation des matériels évolue au cours du temps (production de base, suivi de charge) - d'identifier les machines de comportements « différents » et rechercher la cause qui peut être issue de différentes origines (modification mineure de conception, modes d?exploitation différents, présence de défauts naissants) - d'aider à définir des seuils de maintenance conditionnelle afin de permettre une détection précoce des défauts

L'étude comportera deux étapes complémentaires. La première est dédiée à la caractérisation des différents GMPP : construction de modèles explicatifs explicites (relations algébriques et/ou algébro-différentielles entre les variables), construction de modèles implicites entre les variables par techniques ACP ou PLS ou encore en utilisant des méthodes à noyaux. La deuxième phase est consacrée au diagnostic de fonctionnement : génération d'indicateurs d'état de fonctionnement de chaque GMPP, comparer des signatures de ces matériels en exploitation nominale et/ou en situation anormale de fonctionnement.

Parmi les difficultés à examiner plus particulièrement, on peut noter : - Robustesse des méthodes de diagnostic vis-à-vis des valeurs aberrantes - Séparation des modes de fonctionneemnt en présence de modèles imprécis - Diagnostic de fonctionnement de processus non stationnaire et non linéaire - Diagnostic garanti muni d?un intervalle de confiance
   
Keywords : effet parc, diagnostic de fonctionnement.

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

  Julien FRANCKEN - 5 juillet 2010
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

Boutaib DAHHOU (rapporteur)
Frédéric KRATZ (rapporteur)
Christophe COMBASTEL (examinateur)
Michel ZASADINSKI (examinateur - président du jury)
Didier MAQUIN (directeur de thèse)
José RAGOT (co-directeur de thèse)
Bertrand BELE (invité)

Résumé de la Thèse

Dans le domaine sidérurgique, l'ajustement des commandes de préréglage est un problème courant. L'objectif des systèmes de commande est d'obtenir des produits de qualité imposée. On observe cependant fréquemment des variations de comportement d'un lot à l'autre, ce qui nécessite de modifier les paramètres des modèles employés pour les préréglages suivants. Cela est particulièrement vrai pour le convertisseur à oxygène où les informations rassemblées pendant une coulée spécifique servent à ajuster les points de consigne de la coulée suivante.

Dans cette thèse, nous présentons une méthode de validation de données s'appuyant sur un modèle incertain. Les incertitudes portant sur les mesures des variables et sur la connaissance des paramètres du modèle sont simultanément prises en compte pour fournir des estimées cohérentes qui pourront être mises à profit par le système de contrôle-commande du convertisseur à oxygène. L'estimation paramétrique étant sensible à la présence de mesures aberrantes, la méthode proposée a été rendue robuste à la présence de ces informations erronées par la prise en compte, dans la méthode d'estimation, de la notion de distribution statistique contaminée.

Le modèle du convertisseur a été établi sur la base des principes de conservation de masse et d'énergie, mais aussi sur des relations d'équilibre chimique pour lesquelles certains paramètres sont assez mal connus ce qui justifie pleinement l'approche utilisée. Les estimations des variables et des paramètres fournissent une image plus juste de l'état réel du système ce qui en facilite la conduite. Appliquée au convertisseur à oxygène, cette méthode permet l'actualisation du modèle de calcul de charge utile au préréglage. De plus, le suivi de l'évolution de certains paramètres du modèle permet d'évaluer un niveau de dégradation du système (par exemple, l'endommagement du réfractaire de la poche).

Abstract thesis

In the steel industry, tuning the control system set-points in order to reach given product specification is a common problem. The control system objective is to obtain products satisfying the given specifications. There are however frequent changes in the behavior from one batch to another, thus requiring the modification of model parameters used for the following presets. This is particularly true for the Basic Oxygen Furnace (BOF) where the information collected during a specific batch serves to adjust the set-points of the next batch.

In this thesis, we proposed a method allowing simultaneously robust data reconciliation and model parameter estimation. This approach is original because the current data validation methods make the assumption that the system model is known perfectly. Here, the uncertainties on the measurements of variables and on the knowledge of the model parameters are simultaneously taken into account to provide consistent estimates that can be utilized by the control system of the BOF, especially for the determination of the set-points. Parameter estimation being sensitive to the presence of outliers, which is common in this type of process operating in highly disturbed environment, the proposed method has been made robust to the presence of these errors by including in the estimation method, the notion of contaminated statistical distribution.

The model of the converter was based on the principles of mass and energy conservation, but also on chemical equilibrium relationships for which some parameters are not well known that fully justifies the proposed approach. The variable and parameter estimates provide a more accurate picture of the actual state of the system which facilitates its control. Applied to the BOF, this method allows the updating of the model used for the preset. In addition, monitoring the evolution of some model parameters can be used to evaluate the degradation level of the system (eg, damage to the refractory of the converter).
   
Keywords : Validation de données, modèles incertains, estimation, convertisseur à oxygène, préréglage de consignes.

Analyse et synthèse de multimodèles pour le diagnostic. Application à une station d'épuration

  Maria Anca NAGY KISS - 26 novembre 2010
  Thèse encadrée par José RAGOT (33%), Gilles MOUROT (33%) et Benoît MARX (33%)

Jury

Mohamed M'SAAD, Professeur à l'Université deBasse Normandie
Jean-Philippe CASSAR, Professeur à l'USTL, Lille
Denis DOCHAIN, Professeur à l'UCL, Louvain
Georges SCHUTZ, Chercheur à CRP Henri Tudor
Gilles MOUROT, Ingénieur de Recherche à l'INPL (Co-directeur de thèse)
Benoît MARX, Maître de conférences à l'INPL (Co-encadrant de thèse)
José RAGOT, Professeur à l'INPL (Directeur de thèse)

Résumé de la Thèse

Cette thèse traite de l'analyse et de la synthèse de multimodèles pour la simplification de modèles, l'estimation d'état et le diagnostic des systèmes non linéaires caractérisés par une ou plusieurs échelles de temps.

Ces travaux visent, dans un premier temps, à développer une procédure systématique de transformation d'un système non-linéaire en le récrivant sous une forme multimodèle, en évitant quelques inconvénients majeurs : la transformation est réalisée sans perte d'information, le choix de différents points de fonctionnement n'est plus nécessaire, le choix de variables de prémisse est réalisé d'une façon systématique. De plus, la méthode offre le choix entre différents multimodèles. Ce degré de liberté sera utilisé pour faciliter les études de contrôlabilité, d'observabilité et d'analyse de stabilité. Dans un deuxième temps, l'obtention de la forme à perturbations singulières d'un système non linéaire est proposée, en éliminant quelques contraintes structurelles et en rendant l'identification et la séparation des échelles de temps indépendante de la structure du modèle. Dans un troisième temps, la synthèse de plusieurs observateurs robustes vis-à-vis des perturbations, des erreurs de modélisation et des entrées inconnues a été réalisée afin de reconstruire l'état et l'entrée inconnue du système.

La difficulté de cette étude provient du fait que le multimodèle utilisé dépend de variables de prémisse non mesurables, situation qui n'est pas intensivement étudiée, alors qu'elle est naturellement issue de l'approche par transformation \textit{système non linéaire}$\rightarrow$\textit{multimodèle}. Ensuite, le diagnostic de défauts de systèmes est réalisé au moyen de bancs d'observateur à entrées inconnues permettant la génération et la structuration de résidus indicateurs de défauts. Finalement, tous les travaux proposés sont appliqués au modèle d'une station d'épuration, Activated Sludge Model No.1, qui est largement utilisé dans le domaine du traitement des eaux usées.
   
Mots-clés : Diagnostic, multimodèle, estimation d'état, système non linéaire, modélisation, système à perturbations singulières, station d'épuration.

This thesis deals with analysis and synthesis of multiple model structures for model simplification, state estimation and diagnosis of nonlinear systems represented by one or several time-scales.

This work aims, at first, to develop a systematic procedure to transform a nonlinear system into a multiple model form, by avoiding some major drawbacks: the transformation causes no information loss, the choice of the different operating points is no more necessary, the choice of the premise variables is realized in a more systematic way. Furthermore, the method gives the possibility of choosing between different multiple model structures. This degree of freedom will be used to ease the controllability, observability, stability analysis studies. Secondly, the derivation of a singularly perturbed form for a multiple time scale non linear system is proposed, by eliminating some structural constraints and by making the identification and the separation of the time-scales independent to the model structure. Thirdly, the robust observer synthesis with respect to perturbations, modeling errors and unknown inputs are presented for state and unknown input estimation.

The difficulty of these studies comes from the fact that the multiple model depends on unmeasurable premise variables, this case being not intensively studied, whereas it results naturally from the method of transformation \textit{nonlinear system - multiple model}. Afterward, fault diagnosis is performed using banks of observer to generate and structure residual signals. Finally, this works are applied to a model of wastewater treatment plant, Activated Sludge Model No.1 (ASM1) that is largely used in the concerned field.
   
Keywords : diagnosis, multiple model, state estimation, nonlinear system, modeling, singularly perturbed system, wastewater treatment plant.

Thèse A.M. Nagy Kiss SL1

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

  Dalil ICHALAL - 24 novembre 2009
  Thèse encadrée par José RAGOT (33%), Didier MAQUIN (33%) et Benoît MARX (33%)

Jury

Jean-Pierre BARBOT, Professeur à l'ENSEA
Mustapha OULADSINE, Professeur à l'UNiversité d'Aix-Marseille 3
Didier GEORGES, Professeur à l'INP de Grenoble
Thierry-Marie GUERRA, Professeur à l'UNiversité de Valenciennes et du Haut Cambrésis
Didier MAQUIN, Professeur à l'INPL (Directeur de thèse)
Benoît MARX, Maître de conférences à l'INPL (Co-encadrant de thèse)
José RAGOT, Professeur à l'INPL (Co-directeur de thèse)

Résumé de la Thèse

Observers are often the heart of control systems, that is justified by the fact that the state variables are not accessible for measure or sensor which measure them are very expensive. Observers are largely used in many practical situations in order to cope with many classic problems arising in control engineering (state estimation, control, diagnosis). The observer design is based on the knowledge of an accurate and exploitable model (in mathematical point of view) which represent the dynamic behavior of the system. However, system modelling and observer design can not easily be accomplished when the dynamic behaviour of the system must be described by non linear models. The Takagi-Sugeno (T-S) model can be used to tackle these difficulties and allows to exploit some methods and tools developed for linear systems.

This thesis deals with state estimation, fault diagnosis and fault tolerant control of nonlinear systems represented by a Takagi-Sugeno model. T-S models can be classified into two categories : models with measurable premise variables and models with unmeasurbale premise variables. The study is then done on the second class which is more general.

After a brief introduction to the problem of state estimation in nonlinear systems, Takagi-Sugeno approach is presented. The problem of state estimation of nonlinear systems with T-S model with unmeasurable premise variable is explored. Algorithms for robust observers synthesis with respect to perturbations, modelling uncertainties and unknown inputs are afterwards presented. These algorithms are based on four kinds of observers called proportional, unknown input observers (UIOs), proportional-integral (PI) and multiple-integral (PMI) . The application on model-based diagnosis is studied based on three strategies. The first one uses unknown input observer to decouple some faults and makes the observers insensitive to certain faults. This allows to detect and isolate faults by constructing observers banks. Due to strong structural conditions on designing UIOs decoupling the faults on the state estimation error is not possible. To avoid this problem, the second strategy uses PI and PMI observers in order to estimate simultanuously the state and the faults of the system. A more general case is given in the third strategy, where the H_infinity formalism is used. This last aims to minimize the influence of perturbations and some faults on the residual signals and maximizes the effects of faults for which the residual generator will be sensitive. The problem of fault estimation is also studied in H_infinity framework. Lastly, the developed residual generators are used in order to elaborate a fault tolerant control by reference trajectory tracking.
   
Mots-clés : Nonlinear systems, Takagi-Sugeno model, robust state estimation, state observers, H_inf formalism, unknown input observers, faults diagnosis, fault tolerant control.

Thèse D. Ichalal SL1

Conception et évaluation d'algorithmes pour la mesure des vitesses des liquides dans les conduites et les canaux à l'aide d'ondes ultrasonores pulsées

  Farès ABDA - 1 octobre 2009
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%), Karim BEKKOUR (50%)

Jury

Eric OSTERTAG, Professeur émérite à l'Université de Strasbourg
Gilles FLEURY, Professeur, SUPELEC, Gif sur Yvette
Daniel HURTHER, Charge de Recherche CNRS, LEGI, Grenoble
Jérôme IDIER, Directeur de Recherche CNRS, IRCCYN, Nantes
Karim BEKKOUR, Professeur à l'Université de Strasbourg (Directeur de thèse)
José RAGOT, Professeur à l'INPL (Co-directeur de thèse)

Résumé de la Thèse

Ce travail s'inscrit dans le cadre de la mesure de la vitesse d'écoulement d'un liquide chargé en particules par l'utilisation d'ondes ultrasonores pulsées. La vitesse des particules, considérée comme représentative de la vitesse de l'écoulement, est estimée à partir de l'onde ultrasonore rétrodiffusée par les cibles que sont les particules, en réponse à une onde d'excitation initialement émise dans le milieu de façon périodique.

Le signal rétrodiffusé durant un cycle d'émission/réception est décomposé par fenêtrage temporel en un ensemble de sous-signaux où chacun correspond à une profondeur donnée. L'objectif de ce travail consiste en l'élaboration d'algorithmes pour l'accès à l'information de profil de vitesse. La résolution de ce problème s'inspire donc largement des études précédemment menées en technologie radar et sonar ainsi qu'en échographie médicale. Les dférentes méthodes employées peuvent être classifiées en trois catégories principales, à savoir les méthodes cohérentes, incohérentes et les méthodes hybrides.
   
Mots-clés :

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

  Rodolfo ORJUELA - 11 décembre 2008
  Thèse encadrée par José RAGOT(33%), Didier MAQUIN (33%) et Benoît MARX (33%)

Jury

Gildas BESANCON, Maître de conférences HDR à l'INPL
Dominique BONVIN, Professeur à l'EPFL
Noureddine MANAMANNI, Professeur à l'Université de Reims
Didier MAQUIN, Professeur à l'INPL (Directeur de thèse)
Benoît MARX, Maître de conférences à l'INPL (Co-encadrant de thèse)
José RAGOT, Professeur à l'INPL (Co-directeur de thèse)
Ali ZOLGHADRI, Professeur à l'Université de Bordeaux 1

Résumé de la Thèse

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 illustréesà partir d'un exemple académique de diagnostic d'un bioréacteur.
   
Mots-clés : Systèmes non linéaires, approche multimodèle, multimodèle découplé, estimation d'état, entrées inconnues, observateur, identification paramétrique, diagnostic.

Thèse R. Orjuela SL1

Diagnostic de fonctionnement par analyse en composantes principales : Application à une station de traitement des eaux usées

  Yvon THARRAULT - 11 décembre 2008
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Gilles MOUROT (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Gilles MOUROT, Ingénieur de Recherche, Nancy (Co-directeur de thèse)
Thierry DENOEUX, Professeur à l'Université Technologique de Compiègne
Jean-Philippe STEYER, Directeur de recherche INRA au Laboratoire de Biotechnologie de l'Environnement
Serge GILLE, Responsable au Centre de Recherche Public Henri Tudor de l'unité 'Modélisation et Simulation'
Marie-Noëlle PONS, Directeur de recherche CNRS au Laboratoire des Sciences du Génie Chimique, Nancy
Mireille BATTON-HUBERT, Maître-Assitant à l'ENSM de St-Etienne

Résumé de la Thèse

L'objectif de cette thèse était de valider l'ensemble des informations délivrées par les capteurs utiles à la commande d'une station de traitement des eaux usées. Pour cela, nous avons utilisé l'analyse en composantes principales (ACP) pour effectuer la détection et localisation de défauts de capteurs de la station de traitement des eaux usées. Afin de construire un modèle ACP, nous avons eu recours à une matrice de données constituée de l'ensemble des mesures disponibles (obtenues lors du fonctionnement normal de la station de traitement des eaux usées) dans l'installation.

Cependant, afin d'appliquer l'ACP, nous avons rencontré plusieurs difficultés :
1. Présence dans les données de valeurs aberrantes (valeurs obtenues durant des périodes de démarrage, d'arrêt, de fonctionnement dégradé, erreurs de mesure, ...) perturbant la construction d'un modèle ACP.
2. Présence de défauts multiples, ce qui entraîne une explosion combinatoire des scénarii de défauts à considérer.

Afin de résoudre le premier point, nous nous sommes intéressé aux variantes robustes de l'ACP. L'estimateur robuste MCD (Minimum Covariance Determinant), méthode de référence pour ses performances, nécessite un temps de calcul important, et une connaissance a priori de la quantité de valeurs aberrantes présente dans les données (inconnue). C'est la raison pour laquelle nous avons proposé une nouvelle méthode robuste, basée sur l'utilisation de MM-estimateur, nommée MMRPCA (MM-estimator Robust Principal Component Analysis). Concernant le point 2, une méthode d'analyse du modèle en terme de capacité de détection et de localisation a été appliquée afin de réduire le nombre de défauts à considérer.

Les différentes méthodes développées ont été menées avec succès afin de valider les mesures issues des différents capteurs de la station d'épuration des eaux usées.
   
Mots-clés : ACP, ACP robuste, diagnostic, STEP, détection et localisation de défauts multiples.

Thèse Y. Tharrault SL1

Slides de présentation de la thèse : Slides

Étude des concepts de filtrage robuste aux méconnaissances de modèle et aux pertes de mesures. Application aux systèmes de navigation

  Vincent SIRCOULOMB - 2 décembre 2008
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Houcine CHAFOUK (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Houcine CHAFOUK, Enseignant-Chercheur, HDR à l'ESIGELEC (Co-directeur de thèse)
Ghaleb HOBLOS, Enseignant-Chercheur à l'ESIGELEC
Dominique SAUTER, Professeur à l'Université Henry Poincaré, Nancy
Vincent COCQUEMPOT, Professeur à l'Université de Lille I
Félix MORA-CAMINO, Professeur à l'ENAC, Toulouse
Jean-Paul ISRAEL, Ingénieur expert en navigation du LRBA, Vernon
Xavier BISSUEL, Ingénieur expert en techniques inertielles de SAGEM Défense-Sécurité, Eragny sur Oise

Résumé de la Thèse

La résolution d'un problème d'estimation de l'état d'un système nécessite de disposer d'un modèle régissant l'évolution des variables d'état et de mesurer de manière directe ou indirecte l'ensemble ou une partie de ces variables d'état. Les travaux exposés dans ce mémoire de thèse portent sur la problématique d'estimation en présence de méconnaissances de modèle et de pertes de capteurs.

La première partie de ce travail constitue la synthèse d'un dispositif d'estimation d'état pour systèmes non linéaires. Cela consiste à sélectionner un estimateur d'état et convenablement le régler, puis à concevoir algorithmiquement, à partir d'un critère introduit pour la circonstance, une redondance matérielle visant à compenser la perte de certains capteurs. La seconde partie de ce travail porte sur la conception, à l'aide de la variance d'Allan, d'un sous-modèle permettant de compenser les incertitudes d'un modèle d'état, ce sous-modèle étant utilisable par un filtre de Kalman.

Ce travail a été exploité pour tenir compte de dérives gyroscopiques dans le cadre d'une navigation inertielle hybridée avec des mesures GPS par un filtre de Kalman contraint. Les résultats obtenus, issus d'expériences sur deux trajectoires d'avion, ont montré un comportement sain et robuste de l'approche proposée.
   
Mots-clés : Estimation d'état, filtrage de Kalman, robustesse, méconnaissances de modèle, perte de capteurs, navigation inertielle, gyroscopes résonnants hémisphériques, variance d'Allan, filtrage sous contraintes.

Thèse V. SircoulombSL1

Diagnostic des systèmes linéaires en boucle fermée

  Hamid BAIKECHE - 30 octobre 2007
  Thèse encadrée par José RAGOT (33%), Didier MAQUIN (33%), Benoît MARX (33%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Didier MAQUIN, Professeur à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
BenoÎt MARX, Maître de Conférences à l'INPL, Nancy (Co-encadrant)
Stéphane LECOEUCHE, Professeur à l'Ecole des Mines de Douai
Bernard RIERA, Professeur à l'Université de Reims
Dominique KNITTEL, Professeur à l'INSA de Strasbourg.

Résumé de la Thèse

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
   
Mots-clés : détection de défauts, système bouclé, sensibilité aux défauts, diagnostic, découplage de défauts.

Validation de données débitmétriques issues de réseaux d'assainissement

  Farida HAMIOUD - 25 janvier 2007
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Claude JOANNIS, Ingénieur, LCPC, Paris
Patrice CHATELIER, Ingénieur, Lyonnaise des Eaux, Paris
Belkacem Bould OUAMAMA, Professeur, Université de Lille
Michel ROBERT, Professeur, Université H. Poincaré, Nancy

Résumé de la Thèse

L'objectif de ce mémoire de thèse est de valider les mesures débimétriques issues des réseaux d'assainissement. Des défaillances techniques dans les capteurs de mesure ou l'existence des phénomènes perturbateurs produisent des anomalies sur ces mesures.
Notre travail consiste à proposer une procédure de diagnostic hors ligne capable de détecter et de localiser les défauts de mesures. Cette procédure est à base de modèles analytiques.

Nous avons établi dans un premier temps, un ensemble de modèles linéaires pour générer des résidus. Ces derniers ont permis d'établir la matrice des signatures des défauts expérimentales. Ensuite, une première technique de diagnostic a été considérée. Elle consiste à combiner le test de Page pour la détection des défauts et le calcul de distance Euclidienne entre les signatures des défauts théoriques et la signature expérimentale de chaque défaut pour la localisation des capteurs en défauts. Puis, deux autres techniques ont été proposées. Elles sont basées sur l'analyse conjointe des résidus générés et des symptômes des défauts. L'une est appelée DMP (Model Diagnostic Processor) et l'autre est à base de concepts de la logique floue. A la fin, les performances de ces techniques ont été calculées pour pouvoir les comparer. Nous avons amélioré les performances de la dernière technique en proposant un nouvel opérateur d'agrégation et en considérant la persistance des défauts.
   
Mots-clés : défaut, détection, diagnostic, floue, localisation, redondance, réseau d'assainissement, résidu.

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

  Abdelfettah HOCINE - 38 décembre 2006
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

Dimitri LEFEBVRE, Professeur à l'Université du Havre
Didier MAQUIN, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Mustapha OULADSINE, Professeur à l'Université Paul Cézanne, Aix-Marseille 3
José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
Didier THEILLIOL, Professeur à l'Université Henri Poincaré, Nancy 1
Michel VERGE, Professeur à l'ENSAM de Paris

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : .systèmes à commutation markovienne, détection et localisation de défauts, multi-modèle, estimation d'état, synthèse d'observateur.

Thèse A. Hocine SL1

Estimation de l'état et des entrées inconnues pour une classe de systèmes non linéaires

  Estelle CHERRIER - 26 octobre 2006
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Mohamed BOUTAYEB (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Mohamed BOUTAYEB, Professeur à l'ENSPS, Strasbourg (Co-directeur de thèse)
Fabrice HEITZ, Professeur à l'ENSPS, Strasbourg
Gilles MILLERIOUX, Professeur à l'Université H. Poincaré, Nancy
Mohamed M'SAAD, Professeur à l'Université de Caen
Mohamed Aziz ALAOUI, Professeur à l'Université du Havre
Geneviève DAUPHIN-TANGUY, Professeur à l'Ecole Centrale de Lille

Résumé de la Thèse

De façon générale, cette thèse porte sur l'estimation de l'état et des entrées inconnues pour une classe de systèmes non linéaires. De façon plus particulière, le problème est abordé sous l'angle de la conception d'un système de transmission sécurisée d'informations exploitant les propriétés des systèmes chaotiques et leur capacité de synchronisation.

Les travaux présentés traitent trois points principaux, à savoir le choix de l'émetteur, le développement du récepteur, et la mise au point du processus de transmission de l'information ou du message. L'émetteur retenu est un système non linéaire chaotique dont la dynamique comporte un retard, ce qui lui confère un comportement particulièrement complexe. La conception du récepteur repose sur la synthèse d'un observateur non linéaire, dont la stabilité et la convergence garantissent la synchronisation avec l'émetteur. L'insertion du message est réalisée par modulation de la phase d'un signal porteur chaotique. Le décryptage de l'information s'apparente à une restauration d'entrée inconnue au niveau du récepteur. Une étude de la sécurité du processus de cryptage/décryptage a été menée, reposant sur des techniques standard de cryptanalyse. Des multimodèles chaotiques ont été proposés pour renforcer la sécurité du processus de synchronisation.
   
Mots-clés : Observateurs non linéaires. Multimodèles chaotiques. Synchronisation. Cryptosystèmes. Cryptanalyse. Synthèse H_infini.

Thèse E. Cherrier SL1

Diagnostic à base de modèle : application à un moteur diesel suralimenté à injection directe

  Zahi SABEH - 20 décembre 2006
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Frédéric KRATZ (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Frédéric KRATZ, Professeur à l'Université de Bourges (Co-directeur de thèse)
Didier MAQUIN, Professeur à l'INPL, Nancy
Pierre DUPRAZ, Ingénieur, société DELPHI, Blois
Alain OUSTALOUP, Professeur à l'ENSEERB, Bordeaux

Résumé de la Thèse

Les moteurs diesel suralimentés à injection directe ont bénéficié de nombreux progrès en termes de minimisation de consommation et d'émissions. Ils représentent aujourd'hui des processus technologiques de plus en plus complexes, d'où la nécessité d améliorer et de développer des systèmes de diagnostic pour la détection des défauts de ces moteurs. Cette thèse propose une méthode de diagnostic à base de modèle pour la détection de différents types de défauts : de capteurs, d actionneurs et des fuites dans la boucle des gaz d'un moteur diesel en n'utilisant que ses capteurs d'origine.

L'utilisation de modèles physiques, polynomiaux, statiques et dynamiques permet de calculer des résidus entre les grandeurs mesurées par les capteurs et celles estimées par ces modèles. En présence de défauts, des variations anormales des résidus donnent naissance à des symptômes qui constituent la base de détection de différents types de pannes dans le système. La méthode proposée est implémentée, avec un système de prototypage rapide, et testée sur un moteur diesel à bord d'un véhicule de recherche. Des résultats expérimentaux d'application montrent la détection et le diagnostic, réalisés en temps réel, des différents types de défauts introduits durant les essais.
   
Mots-clés : moteur diesel, détection de défauts de capteurs et d'actionneurs, diagnostic de fonctionnement de systèmes, boucle des gaz.

Thèse Z. Sabeh SL1

Diagnostic des systèmes à changement de régime de fonctionnement.

  Elom Ayih DOMLAN - 6 octobre 2006
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

Vincent COCQUEMPOT, Maître de Conférences à l'Université des Sciences et Technologies de Lille
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, Nancy (Directeur de thèse)
José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
Janan ZAYTON, Professeur à l'Université de Reims

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : détection de changement de mode de fonctionnement, diagnostic, estimation d'état, estimation de commutation, équations de redondance, systèmes incertains.

Thèse E. Domlan SL1

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

  Moustapha ALHAJ-DIBO - 18 juillet 2005
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

Georges HEYEN, Professeur à l'Université de Liège
Michel VERGE, Professeur à l'ENSAM, Paris
Didier MAQUIN, Professeur à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Philippe BONNIFAIT, Maître de Conférences à l'Université de Technologie de Compiègne
Benoît CELSE, Ingénieur à l'Institut Français du Pétrole

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : réconciliation de données, systèmes à paramètres incertains, erreurs de mesure, approche bornante, intervalles.

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

  Abdelkader AKHENAK - 16 décembre 2004
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
Didier MAQUIN, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Nacer M'SIRDI, Professeur à l'Université de Versailles St Quentin
Frédéric ROTELLA, Professeur à l'ENI de Tarbes
Mohamed DAROUACH, Professeur à l'Université Henri Poincaré, Nancy I
Michel KINNAERT, Professeur à l'Université Libre de Bruxelles

Résumé de la Thèse

Les méthodes de détection et localisation de défauts pour les systèmes représentés à l'aide d'un modèle dynamique s'appuient sur la génération d'indicateurs de défauts, souvent appelés résidus. Ces derniers sont calculés comme étant la différence entre des mesures prélevées sur le système réel et des estimations calculées à base d'un modèle. De nombreux résultats s'appuyant, en particulier, sur des modèles linéaires ont été développés dans diverses situations. Lorsqu'on souhaite représenter le comportement d'un système à l'aide d'un modèle non linéaire, la conception d'observateurs est en général plus délicate, notamment si l'on souhaite prendre en compte des entrées inconnues et des incertitudes de modèle. Le système peut alors être décrit à l'aide d'un multimodèle.

Dans ce mémoire, nous montrons comment transposer les techniques d'observateurs classiques notamment à mode glissant, appliquées pour l'estimation d'état et d'entrées inconnues de systèmes linéaires, pour la conception de multiobservateurs. La synthèse de ces derniers est basée sur la prise en compte d'un ensemble de contraintes permettant de garantir la convergence asymptotique du multiobservateur, ce qui conduit à la résolution d'un ensemble d'inégalités matricielles bilinéaires (parfois non linéaires) sous des contraintes structurelles. Ces inégalités peuvent être résolues en utilisant des techniques de linéarisation ou à l'aide de formulation LMI (inégalité linéaire matricielle).
   
Mots-clés : Approche multimodèle, multiobservateur a entrées inconnues, mode glissant, stabilité quadratique, détection et localisation de défauts.

Identification par les techniques des sous-espaces - Application au diagnosti

  Komi Midzodzi PEKPE - 15 décembre 2004
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Gilles MOUROT (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Gilles MOUROT, Ingénieur de Recherche à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
Jean-Claude TRIGEASSOU, Professeur à l'Université de Poitiers
Ali ZOLGHADRI, Professeur à l'Université de Bordeaux I
Syviane GENTIL, Professeur à l'Université de Grenoble
David PEARSON, Professeur à l'Université Jean Monnet de Saint-Etienne
Komi GASSO, Maître de Conférence à l'INSA de Rouen

Résumé de la Thèse

Dans ce document, le problème d'identification des systèmes dynamiques MIMO et de détection et d'isolation de défauts de capteurs est abordé à l'aide des méthodes des sous-espaces dans ce document.

Le chapitre 1 destiné à l'identification des systèmes linéaires, commence par une présentation des méthodes classiques des sous-espaces basées sur l'estimation de la matrice d'observabilité étendue et/ou l'estimation de la matrice des séquences d'état. Ensuite, une nouvelle approche basée sur l'utilisation des modèles FIR et l'estimation des paramètres de Markov permettant d'obtenir une réalisation minimale et équilibrée à l'aide de l'algorithme ERA est proposée. Trois méthodes d'identification basées sur cette approche sont établies pour l'identification des systèmes linéaires en présence de bruits colorés.

Le deuxième chapitre s'intéresse à l'identification des systèmes à commutation à l'aide d'une modélisation multimodèle avec des modèles locaux découplés et des fonctions de pondération binaires. Deux méthodes sont proposées pour résoudre ce problème d'identification non supervisé : la première réalise la classification des données à l'aide des techniques de détection de ruptures de modèle tandis que cette classification est réalisée dans la seconde méthode par la détermination des hyperplans représentant les modèles locaux dans l'espace des sorties et des entrées. Après l'estimation des fonctions de pondération, une réalisation minimale et équilibrée de chaque modèle local est déterminée dans l'une ou l'autre méthode à l'aide de la méthode des moindres carrés pondérés.

Dans le chapitre 3, une méthode d'identification des systèmes non-linéaires avec l'approche multi-modèle est proposée. Contrairement au chapitre précédent, les fonctions de pondération des modèles locaux ne sont plus binaires mais prennent des valeurs comprises entre zéro et un. La méthode proposée suppose les poids connus puis identifie une réalisation minimale et équilibrée de chaque modèle local.

Le dernier chapitre propose une méthode de détection et d'isolation de défauts de capteurs dans le cas où le modèle du système n'est pas connu. La méthode approxime la sortie du système à l'aide d'un modèle FIR puis annule l'influence des entrées par une projection orthogonale ce qui permet d'obtenir un résidu structuré. Les conditions de sensibilité du résidu aux défauts de capteurs sont établies. La méthode proposée s'affranchit des incertitudes paramétriques du fait qu'aucun modèle explicite ou implicite n'est estimé.
   
Mots-clés : méthodes d'identification des sous-espaces, systèmes à commutations, approche multi-modèle, détection et localisation de défaut de capteur, filtre impulsionnel à réponse finie (FIR), paramètres de Markov.

Thèse K.M. Pekpe SL1

Détection et localisation de défauts par analyse en composantes principales

  Gérard GRAPIN - 15 mars 2004
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Didier MAQUIN, Professeur à l'INPL, Nancy
Belkacem OULD BOUAMAMA, Professeur à l'Université de Lille
Bernard CHOCAT, Professeur à l'Université de Lyon
Yves PENVERNE, Directeur Général adjoint de la Communauté Urbaine du Grand Nancy

Résumé de la Thèse

Les données de mesure: pH, conductivité, température, potentiel d'électrode, niveau d'eau, fournies par des stations de mesure et d'alerte implantées sur le réseau de collecte de la CUGN (Communauté Urbaine du Grand Nancy) à l'aval de zones à risques, sont analysées en ligne afin de détecter le passage de flux polluants. Sur les différents sites de mesure, les évolutions temporelles des grandeurs pH et conductivité sont modélisées par une approche floue de type multi-modèle à l'aide des grandeurs explicatives température, potentiel d'électrode, niveau d'eau dans le regard de pompage des eaux.

Les résultats du modèle utilisé en mode prévisionnel sont comparés aux mesures vraies afin de générer des indicateurs de pollution. L'heure d'un déversement ponctuel est estimée à partir de ses courbes de réponse pH et conductivité modélisées par une suite de réacteurs parfaitement mélangés connectés en cascade (approche systémique du génie des procédés). Le temps de transit ainsi évalué permet d'orienter les premières investigations de terrain pour rechercher l'origine de la pollution afin de prendre toutes les mesures qui s'imposent pour son traitement au niveau de la station d'épuration.
   
Mots-clés : réseau d'eau, station d'alerte et de mesure, métrologie, multi-modèle, génie des procédés.

Développement d'une instrumentation ultrasonore pour la mesure des vitesses des liquides au-delà de la limité de Nyquist par une approche spectrale

  Stéphane FISCHER - 13 décembre 2004
  Thèse encadrée par Karim BEKKOUR (50%) et José RAGOT (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
Karim BEKKOUR, Professeur à l'Université de Starsbourg (Directeur de thèse)
Daniel HURTLER, Ingénieur de Recherche
Francis BRAUN, Professeur à l'Université de Starsbourg
Georges DELAUNAY, Professeur à l'Université de Reims
Ullrich LEMMIN, Professeur à l'EPFL, Lauzanne

Résumé de la Thèse

La vélocimétrie Doppler par ultrasons pulsés permet d'obtenir, le profil de vitesses d'un écoulement de fluide. L'estimation de la vitesse est réalisée, pour chaque volume de mesure, à partir du signal Doppler, obtenu à partir du signal rétrodiffusé démodulé et échantillonné, dont la fréquence est proportionnelle à la vitesse des particules. On démontre, dans le cas d'un transducteur plan et circulaire, pour un écoulement homogène et uniforme dans le volume de mesure, que la densité spectrale de puissance (DSP) de ce signal peut être modélisée par une gaussienne. Un algorithme de suppression du bruit blanc, basée sur l'identification paramétrique de la DSP est proposée et validée. Elle consiste à identifier, en temps réel, les différentes composantes de la DSP du signal Doppler en utilisant la méthode de Levenberg-Marquardt avec un modèle général gaussien. Le bruit blanc identifié est soustrait à la densité afin de permettre un calcul de moment non-biaisé par celui-ci. Le signal Doppler étant échantillonné par nature, il est soumis au théorème de Shannon qui impose une vitesse maximale mesurable nommée vitesse de Nyquist. Celle-ci est directement proportionnelle à la fréquence de répétition des trains d'ondes (PRF pour Pulse Repetition Frequency). La profondeur d'exploration est également liée au PRF. Ceci impose la principale limite de cette méthode, à savoir la relation inverse liant la profondeur d'exploration et la vitesse maximale mesurable. Une méthode permettant des mesures de vitesses au-delà de la limite de Nyquist est proposée. Elle se base sur l'utilisation de plusieurs fréquences de répétition des trains d'ondes. Le repliement différent pour chaque PRF permet l'apport d'information nécessaire à la résolution de l'ambiguïté sur les vitesses. Un algorithme original de reconstruction spectrale est proposé. Il permet de recombiner les DSP repliés obtenus pour chaque PRF afin de reproduire la DSP du signal Doppler.
   
Mots-clés : Vitesse, ultrasons, Doppler, spectre, bruit blanc, Nyquist, PRF multiple, algorithme, signal, fluide, transducteur.

Diagnostic des systèmes à l'aide d'observateurs à mémoire finie

  Guillaume GRATON - 13 décembre 2003
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Frédéric KRATZ (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
Frédéric KRATZ, Professeur à l'ENIB, Bourges (Directeur de thèse)
Gérard GISSINGER, Professeur à l'ESSAIM, Mulhouse
Alain OUSTALOUP, Professeur à l'ENSEERB, Bordeaux
Maïtine BERGOUNIOUX, Professeur à l'Université d'Orléans
Jacques FANTINI, Maître de conférences à l'Université d'Orléans

Résumé de la Thèse

L'objectif de ce travail a été de proposer une méthode de détection de défaut sur le système d'injection directe à haute pression (le système Common Rail) mis en place sur les véhicules Diesel. L'importance de l'implémentation d'une procédure de détection de défauts a été mise en évidence grâce à la description des enjeux (baisse de la consommation, diminution des émissions polluantes et sonores, augmentation des performances) et des contraintes liées au Common Rail (haute pression, haute fréquence, lubrification par le gasoil, usinage de haute précision, respect des normes EURO, ...) mais aussi à travers un listing des pannes pouvant survenir sur le Common Rail. Un état de l'art sur les différentes méthodes de diagnostic des systèmes a permis de dégager une méthode de détection de défaut répondant aux performances attendues (détection du défaut naissant, rapidité de détection, isolation et caractérisation des défauts détectés ainsi que minimiser les fausses alarmes et les mauvaises détections).

Après une étude approfondie (propriétés, formulations séquentielles et étude de sensibilité) de la méthode de détection choisie (observateurs à mémoire finie) et une modélisation du comportement des différents organes du Common Rail, l'algorithme de détection a été testé sur trois modélisations différentes du système Common Rail. De plus, la comparaison entre l'observateur à mémoire finie et un observateur de Luenberger et un filtre de Kalman ont permis d'apprécier le degré de robustesse des résidus. De manière générale, les résultats obtenus permettent de conclure sur la bonne détection des défauts actionneurs et capteurs.
   
Mots-clés : diagnostic, observateur à mémoire finie, détection de défaut, système d'injection common rail, moteur diesel.
Thèse G. Graton SL1

Détection et localisation de défauts par analyse en composantes principales

  Mohamed Faouzi HARKAT - 30 juin 2003
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Gilles MOUROT (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Gilles MOUROT, Ingénieur de Recherche à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
Alain RICHARD, Professeur l'Université H. Poincaré, Nancy
Thierry DENOEUX, Professeur à Université de Technologie de Compiègnes
David PEARSON, Professeur à l'Université de Saint-Etienne
Michel MONSION, Professeur à l'ENSEERB, Bordeaux
Georges DELAUNAY, Professeur à l'Université de Reims

Résumé de la Thèse

Les travaux présentés dans ce mémoire sont axés sur la détection et la localisation de défauts en utilisant l'analyse en composantes principales (ACP).

Dans le premier chapitre les principes fondamentaux de l'analyse en composantes principales linéaire sont présentés. L'ACP est utilisée pour la modélisation des processus en fonctionnement normal.

Dans le deuxième chapitre le problème de détection et localisation de défauts par ACP linéaire est abordé. A partir de l'analyse des indices de détection classiques, un nouvel indice de détection de défaut basé sur les dernières composantes principales a été développé. Pour la localisation de défauts, les méthodes classiques, utilisant par exemple le principe de reconstruction ou encore le calcul des contributions à l'indice de détection, ont été adaptées à l'indice de détection proposé.

Le troisième chapitre est consacré à l'ACP non-linéaire (ACPNL). Une extension de l'ACP pour des systèmes non-linéaires, combinant l'algorithme des courbes principales et les réseaux RBF, est proposée. Pour la détermination du nombre de composantes à retenir dans le modèle ACPNL, une extension du critère basé sur la variance de l'erreur de reconstruction a été proposée.
Une application réalisée dans le cadre d'une collaboration avec le réseau de surveillance de la qualité de l'air en Lorraine AIRLOR fait l'objet du quatrième chapitre. Cette application concerne, la détection et la localisation de défauts de capteurs de ce réseau en utilisant la procédure de détection et de localisation développée dans le cas linéaire.
   
Mots-clés : diagnostic, analyse en composantes principales, détection et localisation de défauts de capteurs, reconstruction de variables, contribution des variables, réseau RBF, qualité de l'air.

Thèse M.F. Harkat SL1

Diagnostic de défauts capteur sur turboréacteur

  Antoine SAVY - 13 décembre 2003
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Christine PONS, Ingénieur SNEVAM, Villaroche
Michel VERGE, Professeur à l'ENSAM, Paris
Dominique SAUTER, Professeur à l'Université H. Poincaré
Gérard GISSINGER, Professeur à l'Université de Haute Alsace

Résumé de la Thèse

Le moteur est l'organe vital d'un avion. La perte du contrôle du moteur implique (pour un avion mono moteur) la perte de l'avion. Il est donc nécessaire de rendre son fonctionnement sûr. Les motoristes se sont tournés très tôt vers des techniques de diagnostic de pannes capteurs utilisant la redondance analytique qui présente l'avantage de diminuer la redondance matérielle par l'utilisation de modèles.

Dans cette thèse nous avons essayé de classer les différentes méthodes de diagnostic utilisées et élaborées par Snecma moteurs. Cette thèse propose une étude approfondie d'une de ces méthodes. Nous avons aussi décrit une nouvelle méthode basée sur les multimodèles pour générer des résidus non linéaires et d'une prise de décision par analyse statistique de ces mêmes résidus. Cette méthode s'est avérée adaptée aux objectifs de performance de Snecma Moteurs.
   
Mots-clés : diagnostic, défauts de capteurs, turbo-réacteur, génération de résidus.

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

  Mohamed CHADLI - 9 décembre 2002
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
Pierre BORNE, Professeur à l'Ecole Centrale de Lille
Germain GARCIA, Professeur à l'INSA de Toulouse
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)

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : multi-modèle, Takagi-Sugeno, stabilité quadratique, Lyapunov, observateur, linear matrix inequality.

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

  Iula BARA - 24 juin 2001
  Thèse encadrée par José RAGOT (33%), Frédéric KRATZ (33%), Jamal DAAFOUZ (33%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
Jamal DAAFOUZ, Maître de Conférences à l'INPL, Nancy (Co-encadrant)
Frédéric KRATZ, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Germain GARCIA, Professeur à l'INPT, Toulouse
Luc DUGARD, Directeur de Recherche, CNRS, Grenoble
Claude IUNG, Professeur à l'INPL, Nancy

Résumé de la Thèse

La reconstruction, partielle ou entière, de l'état d'un système à l'aide d'un observateur est une étape importante qui intervient dans les domaines de la commande, du diagnostic et de la surveillance des systèmes.

Notre travail de recherche porte sur l'estimation d'état de systèmes linéaires à paramètres variants dans le temps (LPV). Lorsque nous souhaitons élaborer une stratégie d'estimation d'état pour des systèmes LPV, l'utilisation d'observateurs linéaires à temps invariant n'est pas appropriée et les résultats de synthèse correspondant sont trop pessimistes. Afin de réduire ce conservatisme, notre travail est centré sur la synthèse d'observateurs de type LPV. En effet, en plus des signaux de mesure, ce type d'observateur tire profit d'une information supplémentaire sur la dynamique du processus à savoir les paramètres du système supposés mesurables.

Dans cette thèse, nous avons privilégié plus particulièrement deux types d'approche: La première approche fait partie des méthodes par séquencement de gain et plus particulièrement des méthodes de séquencement de gain par une technique à base d'interpolation.

La deuxième approche fait partie des techniques LPV. Les solutions que nous avons proposées dans le cadre de ces deux approches utilisent le concept de fonctions de Lyapunov dépendant des paramètres pour étudier la stabilité de l'erreur d'estimation. Cette notion nous a permis de disposer de degrés de liberté supplémentaires pour la synthèse d'observateurs LPV. Les conditions de synthèse d'observateurs sont formulées comme un problème de résolution d'inégalités matricielles linéaires (LMI) sous contrainte de rang ou comme un problème LMI. En effet, l'utilisation d'une technique de découplage permet de réduire la complexité du problème de synthèse à un problème de faisabilité LMI. Par ailleurs, l'application du concept de multi-convexité nous a permis de ramener le nombre infini d'inégalités matricielles à un nombre fini
   
Mots-clés : approche multi-modèle, Takagi-Sugeno, systèmes non linéaires, Lyapunov, stabilité quadratique, stabilité non quadratique, commande, estimation d'état, linear matrix inequality.

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

  Olivier ADROT - 4 décembre 2000
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Sylviane GENTILl, Professeur à l'INPG
Eric WALTER, Directeur de Recherche CNRS à Supélec
Didier MAQUIN, Maître de Conférences à l'INPL (Co-directeur de thèse)
Dominique SAUTER, Professeur à l'Université de Nancy I
Marcel STAROSWIECKI, Professeur à l'Université des Sciences et Technologies de Lille

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : diagnostic de systèmes, modèle incertain, relations de parité, approche bornante, analyse par intervalle.

Traitement des signaux à échantillonnage irrégulier : application au suivi temporel de paramètres cardiaques

  Ludovic FONTAINE - 30 novembre 1999
  Thèse encadrée par Yves GRANJON (50%) et José RAGOT (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
Yves GRANJON, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Didier WOLF, Professeur à l'INPL, Nancy
Jacques DUCHENE, Professeur à l'UTT, Troyes
Gérard GIMENEZ, Professeur à l'INSA de Lyon
André RIPAT
Etienne ALIOT, cardiologue, CHU de Nancy-Brabois

Résumé de la Thèse

Bon nombre de méthodes de compression font du signal originel un signal échantillonné irrégulièrement. Par ailleurs, certains systèmes, de part leur conception, ne permettent de recueillir que des signaux à échantillonnage irrégulier. Afin de pouvoir traiter ces signaux, diverses méthodes de reconstruction sont apparues. Une manière originale de traiter de tels signaux échantillonnés irrégulièrement est de prendre en compte la principale caractéristique de ces signaux, à savoir l'intervalle de temps variable entre deux échantillons consécutifs. Nous avons alors développé des outils de traitement de signaux à échantillonnage irrégulier, sans avoir recours à une reconstruction totale d'un signal à échantillonnage régulier.

Nous avons développé une méthode de compression du signal, dite d'échantillonnage à pas variable, alliant taux de compression et fidélite de reconstruction, et générant ainsi un signal irrégulierement échantillonné. L'idée originale consiste à traiter directement ce signal. Nous avons redéfini les méthodes et outils suivants : opérations simples et statistiques ; analyse spectrale par transformée de Fourier ; filtrage passe-bas et passe-bande ; identification ; décomposition. Les outils et méthodes ont été appliqués a la détection d'evenements dans l'électrocardiogramme.

Une compression par échantillonnage à pas variable permet de reduire la memoire de stockage de l'ECG. D'une part, l'extraction d'informations caractéristiques de chaque cycle permet de recueillir des intervalles de temps, amplitudes, formes d'ondes, énergies. D'autre part, chaque cycle de l'ECG échantillonné à pas variable est décomposé sur des bases comprenant un battement normal sain et un battement de chaque arythmie. L'évolution au cours du temps des coefficients de la décomposition peut être associée à l'evolution des paramètres précédemment décrits afin de les fusionner, d'en étudier les variations, et d'améliorer la prise de décision en terme d'arythmie.
   
Mots-clés : traitement de signal, échantillonnage irrégulier, analyse spectrale, filtrage, identification, détection, électrocardiogramme.

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

  Rachid MALTI - 16 janvier 1999
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'Institut National Polytechnique de Lorraine, Nancy (Directeur de thèse)
Didier MAQUIN, Maître de Conférences à l'Institut National Polytechnique de Lorraine, Nancy (Co-directeur de thèse)
Jean-Michel DION, Directeur de Recherche CNRS à Grenoble
Jean-Claude TRIGEASSOU, Professeur à l'Ecole Supérieure d'Ingénieurs de Poitiers
Jean-Pierre RICHARD, Professeur à l'Ecole Centrale de Lille
Alain RICHARD, Professeur à l'Université de Nancy 1
Michel MONSION, Professeur à l'Université de Bordeaux 1

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : modélisation, identification, fonctions orthogonales, base orthogonale généralisée, fonction de Laguerre, fonction de Kautz, détermination de pôles, multi-modèle, réduction d'ordre.

Identification de systèmes dynamiques non-linéaires à l'aide de représentations multi-modèles

  Corinne LOVERINI - 18 mai 1999
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Professeur à l'Institut National Polytechnique de Lorraine, Nancy (Directeur de thèse)
Didier MAQUIN, Maître de Conférences à l'Institut National Polytechnique de Lorraine, Nancy
Gilles MOUROT, Ingénieur de Recherche à l'Institut National Polytechnique de Lorraine, Nancy
Georges DELAUNAY, Professeur à l'Université de Reims
Daniel JAUME, Professeur à l'ENSAM, Paris.

Résumé de la Thèse

La modélisation de systèmes est un problème classique en automatique. Elle a pour objectif de représenter, avec une précision satisfaisante, le comportement d'un processus. Généralement, les processus réels sont non-linéaires, multi-variables et variant dans le temps. Il est donc difficile d'obtenir une représentation globale de tels systèmes qui soit valide pour l'ensemble de ses points de fonctionnement.

L'approche multi-modèles repose sur l'établissement de plusieurs modèles simples, encore appelés modèles locaux. Chaque modèle local est valable autour d'un point de fonctionnement, dont la zone d'influence est définie au moyen d'une fonction poids. Ces modèles locaux sont ensuite agrégés au moyen d'une expression barycentrique, afin de fournir une forme algébrique permettant de lier les entrées du processus à ses sorties et d'obtenir ainsi une représentation globale.

Différentes architectures multi-modèles sont envisageables en vue de représenter le comportement réel de processus complexes. Néanmoins, le problème commun à l'ensemble de ces structures est lié au nombre important de paramètres qu'il est nécessaire d'identifier. C'est pourquoi, nous avons développé une structure multi-modèles de type «Hammerstein généralisé», qui permet d'obtenir une représentation plus «parcimonieuse» du système considéré. Les paramètres caractéristiques d'une structure multi-modèles interviennent de manière non-linéaire. Nous avons donc proposé différents algorithmes permettant d'obtenir une estimation de ces paramètres. En particulier, nous avons développé une méthode itérative globale basée sur le calcul de fonctions de sensibilité, qui permet d'estimer l'ensemble des paramètres caractéristiques du modèle, c'est-à-dire les paramètres des fonctions poids, des modèles locaux et de la partie dynamique. Nous avons comparé les performances et la robustesse de ces algorithmes d'identification sur un exemple de simulation.

Nous nous sommes également intéressés à la recherche de la structure optimale multi-modèles. Pour cela, nous avons cherché à déterminer les entrées les plus représentatives du comportement du système, le nombre de modèles locaux, ainsi que l'ordre de la partie dynamique du modèle, en étendant les outils statistiques disponibles en linéaire.
   
Mots-clés : Théorie système, Système dynamique, Système non linéaire, Identification système, Equation Hammerstein, Modèle mathématique.

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

  Denis MANDEL - 3 septembre 1998
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'Institut National Polytechnique de Lorraine, Nancy (Directeur de thèse)
Jean-Philippe CASSAR, Professeur à l'Université des Sciences et Technologies de Lille
Sylviane GENTIL, Professeur à l'INPG, Grenoble
Pierre AUCHET, Ingénieur à la Communauté Urbaine du Grand Nancy
Bernard BREMOND, Directeur de Recherche au CEMAGREF, Bordeaux
Didier MAQUIN, Maître de Conférences à l'Institut National Polytechnique de Lorraine (Co-directeur de thèse)
Alberto Menendez MARTINEZ, Professeur à l'Université de Séville

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : détection de mesures aberrantes, relations de redondance, placement de capteurs, diagnostic, réseau de distribution d'eau.

Diagnostic des systèmes incertains : l'approche bornante

  Stéphane PLOIX - 1998
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Jean-Louis GREFFE, Professeur à l'INPL, Nancy
Eric WALTER, Directeur de Recherche CNRS, LSS
Jean FAUCHER, Professeur à l'INPT, Toulouse
Frédéric KRATZ, Maître de Conférences à l'INPL, Nancy
Marcel STAROSWIECKI, Professeur à l'EUDIL, Lille

Résumé de la Thèse

Le diagnostic de défauts au sein de systèmes physiques a fait l'objet de nombreux travaux ; hormis les approches stochastiques, la plupart s'inscrivent dans un contexte déterministe. Nous défendons la thèse selon laquelle les approches bornées sont les mieux adaptées à la synthèse de procédure automatique de diagnostic s'appliquant aux systèmes physiques réels. A partir d'un raisonnement conceptuel, nous avons établi de manière univoque la problématique du diagnostic et montrer que toute procédure de diagnostic procède nécessairement de tests de cohérence. Nous avons montré que, dans un contexte incertain, les modèles contenant des variables bornées répondent tout à fait aux objectifs du diagnostic.

Un formalisme permettant d'appréhender les propriétés des variables bornées est présenté ainsi qu'une procédure analytique conduisant aux caractéristiques d'un domaine défini par un champ vectoriel. Après avoir étudié différentes structures d'incertitudes, nous présentons un algorithme de caractérisation dont l'objectif est d'estimer les caractéristiques des incertitudes. Nous abordons alors les modèles permettant de réaliser les tests de cohérence nécessaires au diagnostic. En partant des modèles déterministes et en nous fondant sur des formulations génériques, nous commençons par mettre en évidence l'influence de l'horizon et de la dimension d'un modèle sur l'objectif de diagnostic.

Puis, nous abordons les moyens de tester la cohérence entre un modèle incertain et des observations. Deux types de modèles ont été étudiés : ceux dont l'horizon est infini et ceux à horizon fini. Nous discutons de la pertinence des tests de cohérence associés à ces modèles. Ce mémoire s'achève par la réalisation de procédures de diagnostic exploitant la connaissance des incertitudes dans le cas de la machine à courant continu.
   
Mots-clés : diagnostic de défaillances, systèmes incertains, approche bornée, observateurs d'état, relation de parité.

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

  Jean Marc PARIS - 29 juin 1998
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Gérard-Léon GISSINGER, Professeur à l'Université de Haute-Alsace, Mulhouse
Daniel JAUME, Professeur au CNAM, Paris
Kondo ADJALLAH, Maître de Conférences à l'Université de Technologie de Troyes
Didier MAQUIN, Maître de Conférences à l'NPL, Nancy (Co-directeur de thèse )
Shankar NARASIMHAN, Professeur associé à l'Institut Indien de Technologie de Madras

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : va lidation de données, systèmes dynamiques, systèmes non linéaires, défauts de capteurs, correction des mesures erronées.

Estimation de l'état de systèmes incertains

  Gerhard SCHREIER - 16 octobre 1997
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL (Directeur de thèse)
Frédéric KRATZ, Maître de Conférences à l'INPL, Nancy
Gérard GISSINGER, Professeur à l'ESSAIM, Mulhouse
Paul FRANK, Professeur à l'Université de Duisburg
Ahmed RACHID, Professeur à l'Université d'Amiens

Résumé de la Thèse

L'étude de la stabilité et la reconstruction d'état des systèmes sont deux étapes indispensables a l'amelioration des lois de commande ; la présence d'incertitude sur les paremètres rendent ces deux problèmes encore plus délicats. La stabilité d'un système incertain est generalement analysee à l'aide de la deuxième méthode de Lyapunov.

Nous avons étudié une classe de système linéaire incertain en utilisant l'équation generalisee de lyapunov pour garantir simultanément la stabilité et les performances dynamiques du système. Nous avons proposé quelques techniques de reconstruction de l'etat des systèmes linéaires incertains. En utilisant l'observateur de luenberger et l'observateur proportionnel-intégral, nous remarquons que les erreurs d'estimation d'état ne convergent pas forcément vers zéro. Ces erreurs peuvent être bornées par un seuil détermine par la norme H-inf. Nous avons présente une technique de reconstruction de l'état sans erreur d'estimation basée sur un observateur de Luenberger étendu.

En reconstruisant l'état d'un système non-lineaire, l'analyse de la stabilite et l'observabilité ne dépendent pas seulement de l'état comme dans le cas linéaire, elles dépendent en plus de l'entrée. Ainsi la définition de l'observabilité utilisée pour les systèmes linéaires n'est plus suffisante pour la construction d'un observateur de système non-linéaire. La technique d'observateur de systèmes non-linéaires proposée nécessite des hypothèses sur la non-linéarite de type Lipschitz. Cette méthode mène souvent à des observateurs à grand gain permettant de masquer les non-linéarites du système. Tout d'abord, nous avons discuté la stabilité d'un système non-linéaire autonome. Puis, nous avons propose des régulateurs pour des systèmes stables ou stabilisables. Dans ce cas, le gain du régulateur peut être détermine sous deux perspectives différentes : la commande optimale de la partie linéaire ou l'optimisation de la constante de Lipschitz lorsque le système dispose de degrés de liberté en nombre suffisant.

Ensuite, nous avons présenté une technique d'estimation d'etat d'un système non-lineaire ou le gain de l'observateur et sa stabilité sont basés sur une équation paramétrée de Lyapunov. Cette méthode est généralisée pour des systèmes non-linéaires singuliers en utilisant l'équation de Lyapunov avec un seul paramètre.
   
Mots-clés : reconstruction d'état, diagnostic de fonctionnement, systèmes incertains, stabilité, Lyapunov, Lipschitz.

Etude comparative de différentes structures de contrôleurs flous.

  Easter TAN - 17 novembre 1997
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
René HUSSON, Professeur à l'INPL, Nancy
Isabelle IBON, Ingénieur, Total
Christian MELIN, Professeur à l'UTC, Compiègne
Frédéric KRATZ, Maître de Conférence à l'INPL, Nancy,
Laurent FOULLOY, Professeur à l'Université d'Annecy

Résumé de la Thèse

Ce mémoire de thèse présente une étude comparative de différentes structures de controleurs flous ou plus exactement de controleurs à plusieurs modes.

Dans une première étape, nous présentons quelques éléments de base de la logique floue en insistant sur les trois phases essentielles du fonctionnement d'un contrôleur flou : la fuzzification, le mécanisme de décision et la défuzzification.

Par la suite, nous detaillons la structure analytique du controleur flou proposée par H. Ying et al. (1990). Nous traitons notamment de l'influence du choix de la méthode d'implication, de l'opérateur et et du nombre de sous-ensembles flous pour chacune des entrées et pour la sortie du contrôleur flou. Tous les contrôleurs flous étudiés présentent des structures analytiques différentes selon la zone ou se trouvent l'erreur et la variation de l'erreur. Aussi, nous présentons une méthode de simplification qui conduit à une seule expression analytique fonction de l'erreur et de la variation de l'erreur.

Enfin, dans la dernière partie, nous proposons une nouvelle structure analytique du controleur flou décrite par une unique équation dépendante de trois paremètres pour lesquels nous expliquons le réglage et montrons ses performances en régulation.
   
Mots-clés : Commande floue, Logique floue, Commande intelligente, Théorie commande, Etude comparative, Structure.

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

  Marie LUONG - 17 novembre 1997
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Marcel STAROSWIECKI, Professeur à l'Université des Sciences et Technologies, Lille
Michel VERGE, Professeur à l'ENSAM, Paris
Chang TRUNG HUYNH, Ingénieur à Elf Aquitaine, Pau
Régis LENGELLE, Professeur à l'Université de Technologie de Troyes
Didier MAQUIN, Maître de Conférences à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
Pierre ZACCAGNINO, Responsable de la recherche à Elf Aquitaine, Paris

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : Diagnostic, Placement de Capteurs, Graphes, Optimisation.

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

  Simon Honoré BEBE EKONGOLO - A avril 1996
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Didier MAQUIN, Maître de Conférences à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
Eric OSTERTAG, Professeur à l'Université de Strasbourg, ENSPS
Michel MONSION, Professeur à l'Université de Bordeaux I
Jean-Claude TRIGEASSOU, Professeur à l'Ecole Supérieure d'Ingénieurs de Poitiers

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : Modélisation, Fonction transfert, Identification système, Système dynamique, Système multivariable, Simplification, Fonction Laguerre, Approximation, Fonction poids, Méthode optimisation, Méthode itérative, Contrainte, Application industrielle, Echangeur chaleur, Moindre carré pondéré.

Contribution au diagnostic des systèmes linéaires invariants à entrées inconnues - Application à un procédé hydraulique

  Besma GADOUNA - 3 avril 1995
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Didier MAQUIN, Maître de Conférences à l'INPL, Nancy
Gérard KRZAKALA, Professeur à l'Université Poincaré, Nancy
Eric OSTERTAG, Professeur à l'Université Louis Pasteur de Strasbourg
Jean Claude TRIGEASSOU, Professeur à l'Université de Poitiers
Mohamed DAROUACH, Maître de Conférences à l'Université Poincaré

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : Diagnostic, Détection panne, Localisation défaut, Système linéaire, Système invariant, Observateur, Système descripteur, Algèbre matricielle, Système à entrée inconnue, Observateur état, Observateur proportionnel intégral.

Diagnostic de processus continus: application à la détection de valeurs aberrantes dans les signaux d'entrée et de sortie de systèmes.

  Abdessamad KOBI - 1995
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Gérard BLOCH, Maître de Conférence à l'Université Poincaré, Nancy
Claude HUMBERT, Professeur à l'Université Poincaré, Nancy
Dominique SAUTER, Maître de Conférence à l'Université Poincaré, Nancy
Georges DELAUNAY, Professeur à l'Université de Reims
Dominique PLACKO, Professeur à l'ENS Cachan.

Résumé de la Thèse

Les travaux présentés dans ce mémoire se situent dans le cadre du diagnostic de processus continus. Ils sont axés sur la détection de défauts de capteurs et de modifications de processus industriels. Nous nous sommes plus particulièrement intéressés aux défauts de types valeurs aberrantes.

Dans le premier chapitre, nous avons appliqué l'analyse en composantes principales sur un tableau de valeurs. Ainsi, nous avons mis en place une stratégie basée sur l'analyse des nuages des observations et sur la contribution de ces observations à la construction des axes factoriels pour la détection des valeurs aberrantes.

Dans le deuxième chapitre, nous avons présenté une synthèse des différents diagnostics dans une régression linéaire. Une étude comparative a été réalisée et une application a été effectuée sur des données réelles du processus pilote réalisé au laboratoire.

Pour le troisième chapitre de ce mémoire, nous avons appliqué des tests statistiques pour vérifier l'appartenance de toutes les mesures délivrées par le capteur à la loi de distribution connue ou déterminée à l'avance. Cette application a été effectuée d'une part sur des données du processus pilote et d'autre part sur des données simulées.

Lorsque le signal délivré par le capteur est modélisé par un processus AutoRégressif, la procédure que nous avons mise en oeuvre, dans le quatrième chapitre, permet d'estimer les paramètres du modèle, en utilisant la technique des moindres carrés, de détecter et de localiser le défaut, d'identifier sa nature et enfin de corriger les mesures. Nous avons étendu cette approche à des processus Auto Régressifs Vectoriels.

Enfin, dans le cinquième chapitre, nous avons développé une technique originale, basée sur le calcul de l'amplitude de défaut normalisé par son écart-type, pour détecter les défauts capteurs sur les entrées et les sorties du système
   
Mots-clés : Diagnostic, Détection défaut, Capteur mesure, Observation aberrante, Analyse composante principale, Régression linéaire, Série temporelle, Modèle ARMA, Modèle autorégressif, Modèle ARX.

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

  Souad KRATZ-BOUSGHIRI - 30 septembre février 1994
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Gérard-Léon GISSINGER, Professeur à l'Université de Haute-Alsace
Michel VERGE, Professeur à l'ENSAM de Paris
Mohamed DAROUACH, Professeur à l'Université de Nancy I, IUT de Longwy
Claude LAURENT, Professeur à l'Université de Metz
Didier MAQUIN, Maître de Conférences à l'INPL-ENSG (Co-directeur de thèse)
Dominique SAUTER, Professeur à l'Université de Nancy I

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : détection de défaillance, localisation de défaillances, estimation d'état, estimation d'entrées, estimation récursive, diagnostic.

Contribution au diagnostic des systèmes industriels par reconnaissance des formes

  Gilles MOUROT - 19 février 1993
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Jean-Gérard POSTAIRE, Professeur à l'Université de Lille
Bernard DUBUISSON, Professeur à l'UTC, Compiègne
René HUSSON, Professeur à l'INPL, Nancy
Michel LAMOTTE, Directeur de Recherche, CNRS, Nancy

Résumé de la Thèse

Le travail présenté est consacre au diagnostic des systèmes industriels par reconnaissance des formes.

Les principes du diagnostic par reconnaissance des formes sont présentés dans le chapitre 1. La première partie décrit les deux grandes étapes d'un système de diagnostic par reconnaissance des formes, à savoir l'apprentissage du système de diagnostic et de son exploitation en ligne, en insistant sur le caractère adaptatif d'un tel système. Les deux parties suivantes sont consacrées a l'étude de la capacite de la reconnaissance des formes a resoudre le problème du diagnostic de systèmes industriels. Pour cela, une revue des différentes méthodes est présentee en mettant l'accent sur les considérations théoriques et pratiques auxquelles un utilisateur est confronté. Les critères pris en compte sont les propriétés et les domaines d'application des méthodes de reconnaissance des formes, l'influence de la taille de l'ensemble d'apprentissage et du nombre de variables, ainsi que leurs robustesses. A ces critères s'ajoutent des contraintes supplémentaires liées a la complexité des méthodes et a leurs coûts d'utilisation.

Dans le deuxième chapitre, nous étudions le problème de la constitution de l'ensemble d'apprentissage dans le cas non supervisé. Cette étape est cruciale pour les performances du système de diagnostic et elle est particulièrement difficile a resoudre dans ce contexte. Après avoir positionné le problème en présentant une revue des différentes procédures et méthodes utilisées, nous proposons une procédure d'apprentissage non supervise pour pallier les principaux inconvenients des méthodes décrites. Cette procédure est basée principalement sur la classification floue de l'ensemble des données, sur la validation floue et l'interprétation de la classification floue obtenue. Une revue des différentes méthodes floues de classification et de validation est présentée ainsi qu'une étude théorique et pratique de leurs propriétés.
   
Mots-clés : diagnostic, reconnaissance des formes, classification, apprentissage non supervisé, systèmes industriels.

Identification de systèmes dynamiques multi-variables : identification de systèmes multi-variables et des systèmes de grande taille.

  Mustapha OULADSINE - 1992
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Alain RICHARD, Maître de Conférence à l'Université Nancy I
Claude IUNG, Professeur à l'INPL, Nancy
Luc DUGARD, Directeur de Recherche CNRS, Grenoble
Jean-Claude TRIGEASSOU, Professeur à l'Université de Poitiers.

Résumé de la Thèse

L'objectif de cette thèse est l'étude et le développement des méthodes d'identification des systèmes dynamiques multi-variables.

Dans le premier chapitre, nous nous sommes intéressés au cas des systèmes multi-entrées/multi-sorties, dynamiques, discrets, invariants et représentés sous forme de relation entrées/sorties. Dans ce contexte, nous avons développé deux méthodes: MCA (Moindres Carrés Alternés) et MCMV (Moindres Carrés Multi-Variables). La première est une méthode itérative à plusieurs étages. La deuxième, plus générale, est une méthode récurrente qui identifie les systèmes multi-variables interconnectés. Ces deux méthodes comportent certains avantages par rapport à celles existantes dans la littérature. Ceux-ci sont discutés lors d'une étude de la robustesse des deux méthodes par rapport aux différentes perturbations. Dans la pratique, l'hypothèse d'invariance n'est pas toujours vérifiée. Pour pallier ce problème, nous avons étendu, au cas des systèmes linéaires dont les paramètres varient aux cours du temps, la méthode MCMV en utilisant une technique multi-modèle.

Dans le deuxième chapitre, nous nous sommes intéressés au cas des systèmes linéaires discrets modélisés par une représentation d'état. Dans un premier temps, nous avons développé une méthode basée sur la minimisation d'une distance de structure. Dans un second temps, nous avons développé une nouvelle méthode basée sur la technique multi-modèle qui permet de poursuivre les éventuelles variations des paramètres d'un système évolutif modélisé par une représentation d'état.

Dans le troisième chapitre, nous présentons une extension des deux nouvelles méthodes MCA et MCMV au cas d'un modèle d'Hammerstein dont la partie non linéaire est approximée par une fonction polynomiale
   
Mots-clés : Identification système, Système dynamique, Système multivariable, Système non linéaire, Estimation paramètre, Méthode des moindres carrés, Modèle Hammerstein.

Contribution au diagnostic de systèmes par observateur d'état.

  Kondo Hloindo ADJALLAH - 1992
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Driss MEHDI, Professeur à l'Ecole Supérieure d'Ingénieurs de Poitiers
Marcel STAROSWIECKI, Professeur à l'Université des Sciences et Technologies de Lille
Mohamed DAROUCH, Professeur à l'Université de Nancy I, IUT de Longwy
Didier MAQUIN, Maître de Conférences à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse )
Alain RICHARD, Professeur à l'Université de Nancy I

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : systèmes non linéaires, observateurs d'état, détection et localisation de défauts, robustesse, diagnostic.

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

  Hervé-Claude TURBATTE - 1992
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Didier MAQUIN, Maître de Conférences à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
Geneviève DAUPHIN-TANGUY, Professeur à l'Ecole Centrale de Lille
André TITLI, Professeur à l'INSA de Toulouse
Claude HUMBERT, Professeur à l'Université de Nancy I
Chang TRUNG HUYHN, Ingénieur à Elf Aquitaine

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : réseau de capteurs, placement de capteurs, architecture d'instrumentation, observabilité, fiabilité, plate-forme pétrolière..

Contribution au développement de stratégies de diagnostic - Application à un train de laminage à chaud.

  Denis PHILIPPE - 1992
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Maître de Conférence à l'Université Poincaré, Nancy (Directeur de thèse)
Gérard BLOCH, Maître de Conférence à l'Université de Nancy I
Claude HUMBERT, Professeur à l'Université de Nancy I
Michel VERGE, Maître de Conférence à l'ENSAM, Paris
André RENNER, Professeur à l'Université de Haute Alsace

Résumé de la Thèse

Dans le cadre d'une collaboration entre la société SOLLAC et le CRAN, un prototype logiciel pour un système de diagnostic en temps réel d'un train de laminage à chaud a été réalisé. Le but de ce travail consistait à accroître la qualité de la production et la disponibilité de l'installation en détectant et diagnostiquant de façon précoce les dysfonctionnements, tant au niveau du procédé que des capteurs.

Dans la première partie, plusieurs méthodes pour la détection et le diagnostic de défauts sont exposées. Ces méthodes sont divisées en deux catégories: celles qui analysent séparément les différents signaux à surveiller (analyse monosignal) et celles qui sont basées sur les relations analytiques qui existent entre ces signaux (analyse multisignaux). Dans ce dernier cas, les aspects relatifs à l'isolabilité des défauts et à la robustesse des méthodes vis-à-vis des perturbations sont particulièrement développés.

La deuxième partie décrit essentiellement l'application industrielle: l'usine de laminage à chaud est présentée, ainsi que le système d'acquisition de mesures qui a été implanté sur le site. Les défauts à détecter (défauts de produit et défauts de capteurs), ainsi que les causes associées sont décrits et caractérisés. Les méthodes effectivement utilisées pour la détection, la localisation et l'identification des défauts sont présentées. Finalement, le prototype logiciel qui est actuellement implanté sur site est décrit
   
Mots-clés : Diagnostic en temps réel, Détection et localisation de défauts, Espace de parité, Laminage à chaud, Base connaissance, Redondance fonctionnelle, Robustesse.

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

  Frédéric KRATZ - 24 juin 1991
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Eric OSTERTAG, Professeur à l'Université Louis Pasteur de Strasbourg
Didier MAQUIN, Maître de Conférences à l'INPL, Nancy (Co-directeur de thèse)
André DESPUJOLS, Ingénieur DER EDF, Chatou
Marc LABARRERE, Directeur de Recherche, ONERA, Toulouse
Marcel STAROSWIECKI, Professeur à l'EUDIL, LIlle

Résumé de la Thèse

Dans ce travail, on s'intéresse a 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 appliquees à la redondance analytique statique linéaire ou non (espace de parité, fermeture des équations de contrainte, termes correctifs normalises) 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 mathematiques 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 défauts, 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 été obtenus. Une connaissance approfondie des modèles et une identification des paremètres plus parfaite peuvent néanmoins contribuer à de meilleurs résultats
   
Mots-clés : détection de défaillances, localisation de défaillances, estimation d'état.

Validation de données et observabilité des systèmes multilinéaires.

  Nicolas HERAUD - 27 septembre 1991
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Michel AUBRUN, Professeur à l'Université de Nancy I
Nicolas CHEIMANOFF, Maître de Recherche aux Mines de Paris
Didier MAQUIN, Maître de Conférences à l'Université de Nancy I (Co-directeur de thèse)
Jean Sébastien IBOS-AUGE, Ingénieur à Total Compagnie Minière France
Mohamed DAROUACH, Professeur à 'Université de Nancy I, IUT de Longwy

Résumé de la Thèse

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 hiérarchise, la linéaristion des contraintes et les fonctions de pénalisation sont présentees pour l'estimation des valeurs vraies en présence de mesures manquantes. Ces différentes méthodes sont comparées et un algorithme récursif d'estimations 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 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 volumique, 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.
   
Mots-clés : validation de données, estimation, observabilité, systèmes multi-linéaires, diagnostic, traitement d'uranium.

Détection et localisation de défaillances de capteurs.

  Abdelouhab AITOUCHE - 4 décembre 1990
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Didier MAQUIN, Maître de Conférences à l'Université de Nancy I (Co-directeur de thèse)
Michel ENJALBERT, Professeur à l'IGC Toulouse
Mohamed DAROUACH, Professeur à l'IUT de Longwy
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)

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : erreurs de mesure, détection, localisation, redondance d'information, réconciliation de données, bilan matière.

Validation de données à variance inconnue

  Houcine CHAFOUK - 27 npvembre 1990
  Thèse encadrée par José RAGOT (50%) et Didier MAQUIN (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Didier MAQUIN, Maître de Conférences à l'Université de Nancy I (Co-directeur de thèse)
Eric OSTERTAG, Professeur à l'Université Louis Pasteur, Strasbourg
Mohamed DAROUACH, Professeur à 'Université de Nancy I, Longwy
Jean FAYOLLE, Directeur de l'entreprise AUTOMATICA, Lure
Claude HUMBERT, Professeur à l'Université de Nancy I

Résumé de la Thèse

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.
   
Mots-clés : validation de données, bilan matière, estimation de variance, biais de mesure, erreur de mesure, observabilité.

Détection de défauts d'instruments de mesure.

  Hossein VAEZI-NEJAD - 23 juin 1990
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Michel AUBRUN, Professeur à l'Université de Nancy I
Gérard BLOCH, Maître de Conférence à l'Université de Nancy I
Wojciech GOMOLKA, Professeur à l'Université de Haute Silésie (Pologne)
Eric OSTERTAG, Professeur à l'Université Louis Pasteur de Strasbourg
Francis LEPAGE, Professeur à l'Université de Nancy I

Résumé de la Thèse

Les méthodes de détection de défaillance d'instruments de mesure que nous développerons dans ce document sont caractérisées par leur utilisation sur un instrument isolé. Isole, dans le cas où ces méthodes de détection de défaut de capteurs n'exigeront pas de redondance d'information.

Notre travail est ainsi décomposé. Nous étudions tout d'abord les différents éléments de la chaine de mesure. Nous présentons diverses méthodes simples de détection de défauts. Ces méthodes ne permettant que des détections grossières. Le signal issu du capteur comporte deux informations imbriquées: l'une reflétée les variations du mesurande, l'autre l'état propre du capteur. Pour détecter des défauts exclusivement liés au capteur, nous avons tout d'abord extrait du signal de sortie du capteur l'information représentative de son état. Ensuite, sur ce signal, nous étudions sur différents horizons temporels d'observation, des fonctions statistiques de comparaison pour la détection de changement des caractéristiques du capteur.

Nous évaluons les performances des fonctions retenues sur un pilote industriel en provoquant des défauts réels. Dans une dernière phase, nous étudions les modifications spectrales du signal, dues à un défaut, par l'utilisation de modèles de type ARMA. De nouveau, nous éprouvons en simulation cette méthode avant de l'appliquer sur un pilote industriel.
   
Mots-clés : détection de défauts, modification de spectre, pilote industriel, modèle ARMA.

Détection de défauts dans les séries temporelles

  Samuel NOWAKOWSKI - 9 novembre septembre 1989
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy
Claude HUMBERT, Professeur à l'Université de Nancy I
René HUSSON, Professeur à l'INPL, Nancy
Philippe BELLO, Ingénieur Sollac_Sacilor, Florange
Bernard DUBUISSON, Professeur à l'Université de Compiègne

Résumé de la Thèse

Utilisation des calculs de distances pour résoudre des problèmes rencontres pour les tests de détection de changements tels que le test du rapport de vraisemblance généralisé. Expérimentation de la méthode de la variable instrumentale

Conception et réalisation d'un granulomètre à sédimentation par mesure de pression

  Bruno DENNER - 9 novembre 1989
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Michel AUBRUN, Professeur à l'Université de Nancy I
Michel ROBERT, Maître de Conférence à l'Université de Nancy I
Pierre BLAZY, Professeur à l'INPL, Nancy
Christian DESNOYERS, Ingénieur, Société CILAS

Résumé de la Thèse

Cette étude décrit la conception et la réalisation d'un granulomètre à sédimentation par gravité. La répartition des tailles des particules contenues dans un échantillon mono-minéral représentatif est déterminées à la suite d'un traitement de mesures issues de capteurs de pression. dans un premier temps, nous justifions l'importance pratique de la connaissance de la taille des particules par quelques exemples. La notion de taille de particules est alors précisées et nous soulignons la difficulté que cette définition entraîne d'un point de vue métrologique. Suit alors une description et une comparaison des principales techniques existantes. La phénoménologie théorique et la sédimentation est ensuite exposée avec les lois qui en résultent et leurs différentes limitations. Cette étude conduit à la présentation matérielle puis logicielle du capteur réalisé et à celle de l'ensemble électronique qui en assure la gestion et le contrôle.

La suite de l'exposé décrit l'étalonnage du granulomètre et sa modélisation puis présente une étude de l'influence de la température et de la masse du minerai sur la forme des courbes de sédimentation observées. On en déduit les conditions opératoires avec lesquelles seront réalisées les mesures suivantes. Celles-ci concernent l'observation de la sédimentation d'échantillons tout d'abord simulés puis réels sur lesquels nous testons plusieurs méthodes de recherche de la répartition granulomètrique. Nous utilisons alors plusieurs techniques de modélisation linéaire et non linéaires dont certaines intègrent des contraintes linéaires de type égalité et inégalité.
   
Mots-clés : granulométrie, conception d'un granulomètre, sédimentation, étalonnage, modélisation.

Modélisation des procédés : des méthodes, un outil logiciel.

  Gérard BLOCH - 30 juin 1988
  Thèse encadrée par José RAGOT

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Michel AUBRUN, Professeur à l'Université de Nancy I
Claude HUMBERT, Professeur à l'Université de Nancy I
Roman MEZENCEV, Professeur à l'ENSM, Nantes
Jean PEYBERNARD, Professeur à l'Université de Lyon
Jean Pierre HENNEBICQ, Ingénieur

Résumé de la Thèse

Cette étude est relative à l'analyse et à la modélisation des systèmes, en particulier des procédés industriels. Elle décrit le logiciel d'Exploitation ne Données, qui est conçu à ces fins.

Après une présentation des différents types de modèles, de leurs objectifs et des difficultés pratiques auxquelles leur construction se heurte, les phases successives de la longue démarche de modélisation sont décrites, de l'étude préliminaire du procédé à la validation finale des modèles.

Quelques étapes sont alors détaillées : prétraitement des mesures temporelles (filtrage, reconstitution de données aberrantes), réduction des données par extraction des états stables, exploration des donn ées pour synthétiser et préciser les relations fonctionnelles entre les variables, repérer les zones de fonctionnement distinct et détecter les observations anormales. Pour cet apprentissage de données, sont utilisées diverses techniques de la statistique descriptive : corrélations linéaires, partielles, sur les rangs, analyses factorielles et canonique, classification non-hièrarchique...

La régression linéaire permet l'obtention d'une large classe de modèles. Les tests statistiques de validation des modèles, la recherche des meilleurs jeux de variables explicatives et l'examen, des écarts à la régression sont détaillés, avant une présentation des aspects calculatoires de la formulation et de la mise à jour de l'estimateur des moindres carrés par ajout de variables ou d'observations. L'utilisation des techniques de régression linéaire pour l'étude des séries chronologiques est alors présentée, en particulier pour la désaisonnalisation.

La dernière partie du mémoire est conscarée à la description du Logiciel d'Exploitation de Données (L.E.D.) qui met en \oe ivre de façon interactive la plupart des méthodes décrites auparavant. Son organisation générale et ses fonctionnalités sont décrites en détail, ainsi que son interpréteur de fonctions.
   
Mots-clés : Modélisation, procédés industriels, analyse de données, traitement de mesures, modèle linéaire, détection de valeurs aberrantes, logiciel interactif, interpréteur.

Observabilité, diagnostic et validation de données des procédés industriels.

  Didier MAQUIN <- 13 novembre 1987
  Thèse encadrée par José RAGOT et Michel AUBRUN

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)
Michel AUBRUN, Professeur à l'Université de Nancy I
René HUSSON, Professeur à l'INPL, Nancy
Eric DELIAC, Professeur, Ecole des Mines de Paris
Bernard DUBUISSON, Professeur à l'UTC, Compiègnes
Jean MOUCHNINO, Ingénieur CERCHAR
Mohamed DAROUACH, Maître de Conférences, IUT, Longwy

Résumé de la Thèse

Le travail présenté dans ce mémoire est relatif à la validation de données par équilibrage de bilan de systèmes décrits par des modèles structurellement exacts représentés par des équations linéaires ou bilinéaires.
   
Mots-clés : Validation de données, bilan matière, observabilité, redondance, décomposition, classification, estimation, diagnostic de fonctionnement

Validation de données et diagnostic des procédés industriels.

  Jean FAYOLLE - 25 septembre 1987
  Thèse encadrée par José RAGOT et Michel AUBRUN

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Co-encadrant de thèse)
Michel AUBRUN, Professeur à l'Université de Nancy I
Mohamed DAROUACH
Marcel STAROSWIECKI
Jacques VILLERMAUX
Jean MOUCHNINO
René HUSSON

Validation de données des systèmes dynamiques linéaires

  Abderrahmane JANYENNE <- 30 septembre 1987
  Thèse encadrée par José RAGOT et Michel AUBRUN

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy
Michel AUBRUN, Professeur à l'Université de Nancy I
Mohamed DAROUACH, Maître de Conférences à l'Université de Nancy I
Pierre BLAZY, Professeur à l'INPL, Nancy
René HUSSON, Professeur à l'INPL, Nancy
Yvon VINCENT, Ingénieur, France Maintenance Automatisme, Nancy

Résumé de la Thèse

Conception et réalisation d'un granulomètre à sédimentation par mesure de pression

  Ahmed BENJILANY - 17 septembre 1985
  Thèse encadrée par Pierre BLAZY (50%) et José RAGOT (50%)

Jury

José RAGOT, Professeur à l'INPL, Nancy (Co-encadrant de thèse)
Michel AUBRUN, Professeur à l'Université de Nancy I
Robert HOUOT, Directeur de Recherche CNRS, Nancy
Bertrand LANG, Chercheur, Centre de Recherche sur la Valorisation des Minerais, Nancy
Pierre BLAZY, Professeur à l'INPL, Nancy (Directeur de thèse)

Résumé de la Thèse

Résultats expérimentaux obtenus avec deux matériaux différents (calcaire et minerai de plomb-zinc), dans un circuit comprenant un broyeur à boulets et un hydrocyclone. Traitement statistique des données. Le broyeur est caractérisé par une fonction de transfert, qui est un modèle complexe liant les fonctions «sélection» et «broyage». L'hydrocyclone classificateur est caractérisé par le diamètre d'équicoupure et la charge circulante. Deux modèles liant le débit de l'alimentation de l'hydrocyclone à son débit de surverse et à son apex sont établis pour le calcaire et pour le plomb-zinc.
   
Mots-clés : Broyage, Classification granulométrique, Circuit fermé, Broyeur boulet, Hydrocyclone, Commande, Modélisation.

Validation de données et identification de systèmes dynamiques par équilibrage de bilan matière
" Data validation and dynamical system identification using material balance "

  Jean-Claude BREPSON - 19 juin 1984
  Thèse encadrée par Michel AUBRUN (50%) et José RAGOT (50%)

Jury

José RAGOT, Maître de Conférence à l'INPL (Co-encadrant de thèse)
Michel AUBRUN, Professeur à l'Université de Nancy I, Nancy (Directeur de thèse)
Claude SCHEIDT, Ingénieur Minemet Recherche, Trappes
Pierre BLAZY, Professeur à l'INPL, Nancy
René HUSSON, Professeur à l'INPL, Nancy.

Résumé de la Thèse

Cette étude est consacrée à la validation de données et à l'identification des paramètres du modèle pour des systèmes dynamiques linéaires, stationnaires et multivariables. Un aspect pratique très important qui intéresse le domaine industriel est celui du problème d'estimation des stocks et des flux de matière dans un réseau complexe de transport de matière. La résolution de ce problème dans le cas linéaire a pu être proposée, même dans le cas de mesures partielles des stocks de matière.
   
Mots-clés : Modélisation, Identification système, Système linéaire, Bilan matière, Equilibrage, Erreur aléatoire, Validation données, Stock variable.