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International audience; In this paper, the problems of delay identifiability and delay estimation for a nonlinear systems subject to constant unknown output delay are studied. Usually, the estimation of such delay is based on a monotonic condition which is hard to satisfy in the case of nonlinear systems. To deal with this open and interesting problem, a change of coordinates is introduced in this paper to transform the nonlinear system to the triangular form. Then, a high order sliding mode observer is designed based on implicit Lyapunov function to estimate the state and delayed-input, based on these estimation, the delay estimator is proposed. The convergence of the proposed observer is proved and the effectiveness of the proposed method is illustrated through simulation results of an Electro-Hydraulic Actuator (EHA) system.

Combustion is a chemical reaction process present in almost all social sectors, being responsible for more than 80% of the energy primary conversion. For instance, in aircraft engines, the combustion and acoustic coupling may lead to thermoacoustic instabilities that could damage the engines, causing failures. This work focuses on the modelling, characterization and control of combustion instabilities, through computational approaches. More precisely, reactive computational fluid dynamic models, reduced order models and state observer design are used. The unstable combustion processes studied were shown to exhibit a rich frequency spectrum, and the corresponding gain and phase were favourably compared to experiments. An observer was designed using artificial neural network techniques, and its application to non linear systems evidenced the low error estimation of systems states.; La combustion est un processus réactif présent dans presque tous les secteurs sociaux, étant responsable de plus de 80% de la conversion primaire de l'énergie. Par exemple, dans les moteurs d'avion, le couplage entre la combustion et l'acoustique peut conduire à des instabilités thermo-acoustiques qui peuvent endommager les moteurs, conduisant à l'échec. Ce travail se concentre sur la modélisation, caractérisation et contrôle des instabilités de combustion, à travers des approches computationnelles. Plus précisément, des modèles réactifs de dynamique des fluides numériques, des modèles d'ordre réduit et la conception d'observateurs d'état sont utilisés. Les processus de combustion instables étudiés présentent un riche spectre de fréquences, et le gain et la phase correspondants sont comparés favorablement aux expériences. Un observateur a été conçu en utilisant des techniques de réseaux neuronaux artificiels, et son application à des systèmes non linéaires a mis en évidence la faible erreur d'estimation des états des systèmes.

International audience; During a decade of electric vehicle market rapid growth, Lithium-ion batteries have played a leading role thanks to their high power and energy density. Nonetheless, they still face many challenges, such as the influence of the State of Charge(SOC), ambient temperature and current rates on their life cycle. Which makes battery states prediction and thermal management essential to improve the Li-ion battery performance. Combining a three-state equivalent circuit model and a two-state thermal model, this paper proposes a coupled electro-thermal battery model capturing the battery state of charge, surface and core temperatures. Knowing these three key factors ensures better control of the battery operation conditions to prevent excessive heat generation. The model is expressed in a state-space form to allow battery state estimation, SOC and thermal prediction. A simple state observer and a robust nonlinear state estimator for SOC prediction are presented and compared. Then a nonlinear observer for core and surface temperature is modeled, and the obtained results are discussed.

The aim of this thesis work is to develop methodological tools for fault diagnosis and fault tolerant control for a multi-source renewable energy production system. In this context we consider an intelligent energy production-storage and consumption system, capable of reacting dynamically to its context of use and whose energy consumption is measured and controlled by monitoring systems. Based on these information flows, the energy performance of existing buildings (new and old) can be monitored, evaluated and controlled by developing methodologies and tools based on relevant factors such as user behaviour, weather forecasts, occurrence of faults, ... This thesis proposes the development of an optimal control scheme to control the climatic conditions of the building. The objective is to ensure the comfort of the occupants with the minimum energy consumption. A MPC (model predictive control) approach is first proposed in a centralized context, then declined in a distributed version for large buildings. In the presence of faults, the energy performance of buildings is degraded and a fault-tolerant control (FTC) should be implemented. The proposed FTC scheme is based on a diagnosis of the building instruments (sensor and actuator) that adapts the control laws so that the current performance remains close to the desired performance. In the thesis these approaches are developed in a linear and then bi-linear modeling framework. Simulation results show the efficiency of the proposed methods.; Ce travail de thèse a pour objectif de développer pour un système de production d’énergies renouvelables multi-sources des outils méthodologiques de diagnostic de défauts et de commande tolérante à ces mêmes défauts. Dans ce contexte on considère un système de production-stockage et consommation d’énergie intelligent, capable de réagir dynamiquement à son contexte d’usage et dont la consommation d’énergie est mesurée et contrôlée grâce à des systèmes de surveillance. A partir de ces flux d’informations, les performances énergétiques de bâtiments existants (récents et anciens) peuvent être surveillées, évaluées et contrôlées par le développement de méthodologies et d’outils s’appuyant sur des facteurs pertinents tels que le comportement de l’usager, les prévisions météorologiques, l’occurrence de défauts, ... Cette thèse propose l’élaboration d’un schéma de commande optimale pour contrôler les conditions climatiques du bâtiment. L’objectif est d’assurer le confort des occupants avec le minimum d’énergie consommée. Une approche MPC (model predictive control) est proposée tout d’abord dans contexte centralisé, puis déclinée dans une version distribuée pour des bâtiments de grandes dimensions. En présence de défauts, les performances énergétiques des bâtiments sont dégradées et il convient de mettre en œuvre une commande tolérante à ces défauts (FTC). Le schéma FTC proposé repose sur un diagnostic des instruments du bâtiment (capteur et actionneur) qui adapte les lois de commande en sorte que les performances actuelles restent proches des performances désirées. Dans la thèse ces approches sont développées dans un cadre de modélisation linéaire puis bilinéaire. Les résultats de simulation montrent l’efficacité des méthodes proposées.

The aim of this thesis work is to develop methodological tools for fault diagnosis and fault tolerant control for a multi-source renewable energy production system. In this context we consider an intelligent energy production-storage and consumption system, capable of reacting dynamically to its context of use and whose energy consumption is measured and controlled by monitoring systems. Based on these information flows, the energy performance of existing buildings (new and old) can be monitored, evaluated and controlled by developing methodologies and tools based on relevant factors such as user behaviour, weather forecasts, occurrence of faults, ... This thesis proposes the development of an optimal control scheme to control the climatic conditions of the building. The objective is to ensure the comfort of the occupants with the minimum energy consumption. A MPC (model predictive control) approach is first proposed in a centralized context, then declined in a distributed version for large buildings. In the presence of faults, the energy performance of buildings is degraded and a fault-tolerant control (FTC) should be implemented. The proposed FTC scheme is based on a diagnosis of the building instruments (sensor and actuator) that adapts the control laws so that the current performance remains close to the desired performance. In the thesis these approaches are developed in a linear and then bi-linear modeling framework. Simulation results show the efficiency of the proposed methods., Ce travail de thèse a pour objectif de développer pour un système de production d’énergies renouvelables multi-sources des outils méthodologiques de diagnostic de défauts et de commande tolérante à ces mêmes défauts. Dans ce contexte on considère un système de production-stockage et consommation d’énergie intelligent, capable de réagir dynamiquement à son contexte d’usage et dont la consommation d’énergie est mesurée et contrôlée grâce à des systèmes de surveillance. A partir de ces flux d’informations, les performances énergétiques de bâtiments existants (récents et anciens) peuvent être surveillées, évaluées et contrôlées par le développement de méthodologies et d’outils s’appuyant sur des facteurs pertinents tels que le comportement de l’usager, les prévisions météorologiques, l’occurrence de défauts, ... Cette thèse propose l’élaboration d’un schéma de commande optimale pour contrôler les conditions climatiques du bâtiment. L’objectif est d’assurer le confort des occupants avec le minimum d’énergie consommée. Une approche MPC (model predictive control) est proposée tout d’abord dans contexte centralisé, puis déclinée dans une version distribuée pour des bâtiments de grandes dimensions. En présence de défauts, les performances énergétiques des bâtiments sont dégradées et il convient de mettre en œuvre une commande tolérante à ces défauts (FTC). Le schéma FTC proposé repose sur un diagnostic des instruments du bâtiment (capteur et actionneur) qui adapte les lois de commande en sorte que les performances actuelles restent proches des performances désirées. Dans la thèse ces approches sont développées dans un cadre de modélisation linéaire puis bilinéaire. Les résultats de simulation montrent l’efficacité des méthodes proposées.

This thesis is a broad treatment of the distributed state estimation problem for linear systems. In this setting, a network of observer nodes collectively estimates the state of a dynamical system, since individually they are not able to do so. The proposed solution consists of a distributed observer which uses diffusive coupling and leads to three complementary contributions. The first one considers exponential convergence with arbitrary rates. Various design approaches are put into a unified framework to facilitate their comparison. To characterize the feasibility of the designs, the notion of distributed observability with respect to the graph of the network is introduced, which is akin to observability in centralized state estimation. It is concluded that a more general design procedure is desirable to reduce the size of exchanged information and to account for delays. The second contribution is the design of distributed observers where the estimates reach the state of the system exactly in a finite time, in contrast to the asymptotic convergence of the preceding linear designs. Sufficient bounds on the gain parameters are obtained using the concept of homogeneity. As a third contribution, an advantage of distributed observers is demonstrated by taking into account the specific effects of communications. In a numerical example, diffusively coupled observer nodes achieve a better performance compared to the direct transmission of partial outputs.; Cette thèse est consacrée à l'estimation d'état distribuée pour les systèmes linéaires en réseau. Dans ce contexte, un réseau de nœuds d'observateurs estime collectivement l'état d'un système dynamique, alors que chacun des nœuds n’en serait pas capable individuellement. La solution proposée consiste en un observateur distribué qui utilise un couplage diffusif. Ce point de vue donne lieu à trois contributions distinctes et complémentaires. La première considère une convergence exponentielle avec taux garantis. Plusieurs approches de conception sont rassemblées en un cadre conceptuel unifié afin de faciliter leur comparaison. Pour caractériser la faisabilité de l’observation distribuée, nous introduisons le concept d'observabilité par rapport au graphe du réseau, qui est similaire à l'observabilité utilisée pour le cas centralisé. Il est conclu qu’une procédure de conception plus générale est souhaitable afin de réduire la taille d'information échangée et pouvoir prendre en compte les retards. La deuxième contribution porte sur la conception d’observateurs distribués atteignant l’état du système observé en un temps fini, en contraste avec la convergence asymptotique des observateurs linéaires précédents. Des limites sur les gains sont obtenues (en termes de conditions suffisantes) grâce à l’utilisation du concept d’homogénéité. Avec la troisième contribution, l’avantage des observateurs distribués est démontré en tenant en compte des retards de communication. Dans un exemple numérique, on montre que des nœuds d’observation communiquant selon un couplage diffusif peuvent conduire à une performance supérieure à celle d’une solution de transmission directe des sorties.

This thesis is a broad treatment of the distributed state estimation problem for linear systems. In this setting, a network of observer nodes collectively estimates the state of a dynamical system, since individually they are not able to do so. The proposed solution consists of a distributed observer which uses diffusive coupling and leads to three complementary contributions. The first one considers exponential convergence with arbitrary rates. Various design approaches are put into a unified framework to facilitate their comparison. To characterize the feasibility of the designs, the notion of distributed observability with respect to the graph of the network is introduced, which is akin to observability in centralized state estimation. It is concluded that a more general design procedure is desirable to reduce the size of exchanged information and to account for delays. The second contribution is the design of distributed observers where the estimates reach the state of the system exactly in a finite time, in contrast to the asymptotic convergence of the preceding linear designs. Sufficient bounds on the gain parameters are obtained using the concept of homogeneity. As a third contribution, an advantage of distributed observers is demonstrated by taking into account the specific effects of communications. In a numerical example, diffusively coupled observer nodes achieve a better performance compared to the direct transmission of partial outputs.; Cette thèse est consacrée à l'estimation d'état distribuée pour les systèmes linéaires en réseau. Dans ce contexte, un réseau de nœuds d'observateurs estime collectivement l'état d'un système dynamique, alors que chacun des nœuds n’en serait pas capable individuellement. La solution proposée consiste en un observateur distribué qui utilise un couplage diffusif. Ce point de vue donne lieu à trois contributions distinctes et complémentaires. La première considère une convergence exponentielle avec taux garantis. Plusieurs approches de conception sont rassemblées en un cadre conceptuel unifié afin de faciliter leur comparaison. Pour caractériser la faisabilité de l’observation distribuée, nous introduisons le concept d'observabilité par rapport au graphe du réseau, qui est similaire à l'observabilité utilisée pour le cas centralisé. Il est conclu qu’une procédure de conception plus générale est souhaitable afin de réduire la taille d'information échangée et pouvoir prendre en compte les retards. La deuxième contribution porte sur la conception d’observateurs distribués atteignant l’état du système observé en un temps fini, en contraste avec la convergence asymptotique des observateurs linéaires précédents. Des limites sur les gains sont obtenues (en termes de conditions suffisantes) grâce à l’utilisation du concept d’homogénéité. Avec la troisième contribution, l’avantage des observateurs distribués est démontré en tenant en compte des retards de communication. Dans un exemple numérique, on montre que des nœuds d’observation communiquant selon un couplage diffusif peuvent conduire à une performance supérieure à celle d’une solution de transmission directe des sorties.

International audience; Output feedback stabilization of control systems is a crucial issue in engineering. Most of these systems are not uniformly observable, which proves to be a difficulty to move from state feedback stabilization to dynamic output feedback stabilization. In this paper, we present a methodology to overcome this challenge in the case of dissipative systems by requiring only target detectability. These systems appear in many physical systems and we provide various examples and applications of the result.

International audience; Design of controllers in the form of a state-feedback coupled to a state observer is studied in the context of uncertain systems. The classical approach by Luenberger is revisited. Results provide a heuristic design procedure that mimics the independent state-feedback / observer gains design by minimizing the coupling of observation error dynamics on the ideal state-feedback dynamics. The proposed design and analysis conditions apply to linear systems rationally-dependent on uncertainties defined in the cross-product of polytopes. Convex linear matrix inequality results are given thanks to the combination of a new descriptor multi-affine representations of systems and the S-variable approach. Stability and H∞ performances are assessed by multi-affine parameter-dependent Lyapunov matrices for both cases of constant and time-varying uncertainties (or combinations of the two). Numerical complexity issues and ways to keep it as limited as possible are discussed and illustrated on an academic example.

International audience; The main contribution of this paper is the derivation of spatiotemporal Liénard-type models for expressing the dynamical behavior of a fluid transmission line. The derivation is carried out from a quasilinear hyperbolic system made of a momentum equation and a continuity one. An advantage of these types of models is that they are suitable for formulating estimation algorithms. This claim is confirmed in the present paper for the case of fluid dynamics, since the article presents the conception and evaluation of a Liénard model-based observer that estimates the parameters of a pipeline such as the friction factor, the equivalent length and the wave speed. To show the potentiality of the approach, results based on some simulation and experimental tests are presented.

Systems with multiple sensors can provide information unavailable from a single source, and complementary sensory characteristics can improve accuracy and robustness to many vulnerabilities as well. Explicit pose measurements are often performed either with high frequency or precision, however visuo-inertial sensors present both features. Vision algorithms accurately measure pose at low frequencies, but limit the drift due to integration of inertial data. Inertial measurement units yield incremental displacements at high frequencies that initialize vision algorithms and compensate for momentary loss of sight. This thesis analyzes two aspects of that problem. First, we survey direct visual tracking methods for pose estimation, and propose a new technique based on the normalized crosscorrelation, region and pixel-wise weighting together with a Newton-like optimization. This method can accurately estimate pose under severe illumination changes. Secondly, we investigate the data fusion problem from a control point of view. Main results consist in novel observers for concurrent estimation of pose, IMU bias and self-calibration. We analyze the rotational dynamics using tools from nonlinear control, and provide stable observers on the group of rotation matrices. Additionally, we analyze the translational dynamics using tools from linear time-varying systems, and propose sufficient conditions for uniform observability. The observability analyses allow us to prove uniform stability of the observers proposed. The proposed visual method and nonlinear observers are tested and compared to classical methods using several simulations and experiments with real visuo-inertial data., Les systèmes multi-capteurs exploitent les complémentarités des différentes sources sensorielles. Par exemple, le capteur visuo-inertiel permet d’estimer la pose à haute fréquence et avec une grande précision. Les méthodes de vision mesurent la pose à basse fréquence mais limitent la dérive causée par l’intégration des données inertielles. Les centrales inertielles mesurent des incréments du déplacement à haute fréquence, ce que permet d’initialiser la vision et de compenser la perte momentanée de celle-ci. Cette thèse analyse deux aspects du problème. Premièrement, nous étudions les méthodes visuelles directes pour l’estimation de pose, et proposons une nouvelle technique basée sur la corrélation entre des images et la pondération des régions et des pixels, avec une optimisation inspirée de la méthode de Newton. Notre technique estime la pose même en présence des changements d’illumination extrêmes. Deuxièmement, nous étudions la fusion des données a partir de la théorie de la commande. Nos résultats principaux concernent le développement d’observateurs pour l’estimation de pose, biais IMU et l’autocalibrage. Nous analysons la dynamique de rotation d’un point de vue non linéaire, et fournissons des observateurs stables dans le groupe des matrices de rotation. Par ailleurs, nous analysons la dynamique de translation en tant que système linéaire variant dans le temps, et proposons des conditions d’observabilité uniforme. Les analyses d’observabilité nous permettent de démontrer la stabilité uniforme des observateurs proposés. La méthode visuelle et les observateurs sont testés et comparés aux méthodes classiques avec des simulations et de vraies données visuo-inertielles.

This thesis deals with state estimation, fault diagnosis and fault tolerant control of nonlinear systems represented by a Takagi-Sugeno model with unmeasurable premise variables. 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, modeling uncertainties and unknown inputs are afterward 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 simultaneously the state and the faults of the system. The third strategy uses the H_inf formalism. This aims to minimize the influence of perturbations and to maximize the effects of faults on the residual signal. An adequate choice of the residual generator parameters allows to detect, to isolate and to estimate the faults affecting the system. Lastly, a fault tolerant control law is proposed by reference trajectory tracking based on the use of PI and PMI observers.; Cette thèse traite le problème de l'estimation d'état, du diagnostic et de commande tolérante aux défauts des systèmes non linéaires représentés par un modèle de Takagi-Sugeno (T-S) à variables de prémisse non mesurables. De nombreux algorithmes pour la synthèse d'observateurs robustes vis-à-vis des perturbations, des imperfections de modélisation et des entrées inconnues sont présentés en se basant sur quatre types d'observateurs : les observateurs proportionnels, les observateurs à entrées inconnues, les observateurs proportionnel intégral (PI) et multi-intégral (PMI). Par la suite, ces derniers sont utilisés pour le diagnostic de fautes des systèmes non linéaires. Ceci est réalisé au moyen de trois stratégies. La première utilise l'observateur à entrée inconnue par découplage afin de rendre l'observateur insensible à certains défauts et permettre de détecter et d'isoler les défauts en construisant des bancs d'observateurs. En raison des conditions structurelles souvent insatisfaites, le découplage total des défauts de l'erreur d'estimation d'état n'est pas réalisable. Afin de s'affranchir de ces contraintes, la seconde stratégie utilise les observateurs PI et PMI pour estimer simultanément l'état et les défauts du système. La troisième stratégie qui utilise le formalisme H_inf vise à concevoir un générateur de résidus minimisant l'influence des perturbations et maximisant l'influence des défauts. Un choix adéquat des paramètres du générateur de résidus permet la détection, la localisation et l'estimation des défauts. Enfin, une loi de commande tolérante aux défauts par poursuite de trajectoire d'un modèle de référence est proposée en exploitant les observateurs PI et PMI.

This thesis deals with state estimation, fault diagnosis and fault tolerant control of nonlinear systems represented by a Takagi-Sugeno model with unmeasurable premise variables. 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, modeling uncertainties and unknown inputs are afterward 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 simultaneously the state and the faults of the system. The third strategy uses the H8 formalism. This aims to minimize the influence of perturbations and to maximize the effects of faults on the residual signal. An adequate choice of the residual generator parameters allows to detect, to isolate and to estimate the faults affecting the system. Lastly, a fault tolerant control law is proposed by reference trajectory tracking based on the use of PI and PMI observers; Cette thèse traite le problème de l'estimation d'état, du diagnostic et de commande tolérante aux défauts des systèmes non linéaires représentés par un modèle de Takagi-Sugeno (T-S) à variables de prémisse non mesurables. De nombreux algorithmes pour la synthèse d'observateurs robustes vis-à-vis des perturbations, des imperfections de modélisation et des entrées inconnues sont présentés en se basant sur quatre types d'observateurs : les observateursproportionnels, les observateurs à entrées inconnues, les observateurs proportionnel intégral (PI) et multi-intégral (PMI). Par la suite, ces derniers sont utilisés pour le diagnostic de fautes affectant des systèmes non linéaires. Ceci est réalisé au moyen de trois stratégies. La première utilise l'observateur à entrée inconnue par découplage afin de rendre l'observateur insensible à certains défauts et permettre de détecter et d'isoler les défauts en construisant des bancs d'observateurs. En raison des conditions structurelles souvent insatisfaites, le découplage total des défauts de l'erreur d'estimation d'état n'est pas réalisable. Afin de s'affranchir de ces contraintes, la seconde stratégie utilise les observateurs PI et PMI pour estimer simultanément l'état et les défauts du système. La troisième stratégie qui utilise le formalisme H8 vise à concevoir un générateur de résidus minimisant l'influence des perturbations et maximisant l'influence des défauts. Un choix adéquat des paramètres du générateur de résidus permet la détection, la localisation et l'estimation des défauts. Enfin, une loi de commande tolérante aux défauts par poursuite de trajectoire d'un modèle de référence estproposée en exploitant les observateurs PI et PMI

This paper investigates the problem of the H ∞ adaptive observer design for a class of nonlinear dynamical systems. The main contribution consists in providing a unified synthesis method for systems with both Lipschitz and monotone nonlinearities (not necessarily Lipschitz). Thanks to the innovation terms into the nonlinear functions [M. Arcak, P. Kokotovic, Observer-based control of systems with slope-restricted nonlinearities, IEEE Transactions on Automatic Control 46 (7) (2001) 1146–1150] and to the differential mean value theorem [A. Zemouche, M. Boutayeb, G.I. Bara, Observers for a class of Lipschitz systems with extension to H ∞ performance analysis, Systems and Control Letters 57 (1) (2008) 18–27], the stability analysis leads to the solvability of a Linear Matrix Inequality (LMI) with several degrees of freedom. For simplicity, we start by presenting the result in an H ∞ adaptive-free context. Furthermore, we propose an H ∞ adaptive estimator that extends easily the obtained results to systems with unknown parameters in the presence of disturbances. We show, in particular, that the matching condition in terms of an equality constraint required in several works is not necessary and therefore allows reducing the conservatism of the existing conditions. Performances of the proposed approach are shown through a numerical example with a polynomial nonlinearity.

This thesis deals with state estimation, fault diagnosis and fault tolerant control of nonlinear systems represented by a Takagi-Sugeno model with unmeasurable premise variables. 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, modeling uncertainties and unknown inputs are afterward 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 simultaneously the state and the faults of the system. The third strategy uses the H8 formalism. This aims to minimize the influence of perturbations and to maximize the effects of faults on the residual signal. An adequate choice of the residual generator parameters allows to detect, to isolate and to estimate the faults affecting the system. Lastly, a fault tolerant control law is proposed by reference trajectory tracking based on the use of PI and PMI observers, Cette thèse traite le problème de l'estimation d'état, du diagnostic et de commande tolérante aux défauts des systèmes non linéaires représentés par un modèle de Takagi-Sugeno (T-S) à variables de prémisse non mesurables. De nombreux algorithmes pour la synthèse d'observateurs robustes vis-à-vis des perturbations, des imperfections de modélisation et des entrées inconnues sont présentés en se basant sur quatre types d'observateurs : les observateursproportionnels, les observateurs à entrées inconnues, les observateurs proportionnel intégral (PI) et multi-intégral (PMI). Par la suite, ces derniers sont utilisés pour le diagnostic de fautes affectant des systèmes non linéaires. Ceci est réalisé au moyen de trois stratégies. La première utilise l'observateur à entrée inconnue par découplage afin de rendre l'observateur insensible à certains défauts et permettre de détecter et d'isoler les défauts en construisant des bancs d'observateurs. En raison des conditions structurelles souvent insatisfaites, le découplage total des défauts de l'erreur d'estimation d'état n'est pas réalisable. Afin de s'affranchir de ces contraintes, la seconde stratégie utilise les observateurs PI et PMI pour estimer simultanément l'état et les défauts du système. La troisième stratégie qui utilise le formalisme H8 vise à concevoir un générateur de résidus minimisant l'influence des perturbations et maximisant l'influence des défauts. Un choix adéquat des paramètres du générateur de résidus permet la détection, la localisation et l'estimation des défauts. Enfin, une loi de commande tolérante aux défauts par poursuite de trajectoire d'un modèle de référence estproposée en exploitant les observateurs PI et PMI

The state estimation of a system, with the help of an observer, is largely used in many practical situations in order to cope with many classic problems arising in control engineering. The observer design needs an exploitable model able to give an accurate description of the dynamic behaviour 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 multiple model approach can be used to tackle these difficulties.This thesis deals with black box modelling, state estimation and fault diagnosis of nonlinear systems represented by a decoupled multiple model. This kind of multiple model provides a high degree of generality and flexibility in the modelling stage. Indeed, the decoupled multiple model is composed of submodels which dimensions can be different. Thus, this feature is a significant difference between the decoupled multiple model and the classical used multiple model where all the submodels have the same dimension.After a brief introduction to the multiple model approach, the parametric identification problem of a decoupled multiple model is explored. Algorithms for robust observers synthesis with respect to perturbations, modelling uncertainties and unknown inputs are afterwards presented. These algorithms are based on three kinds of observers called proportional, proportional-integral and multiple-integral. Lastly, identification, observers synthesis and fault sensitivity signals generation are illustrated via a simulation example of a bioreactor., 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 dynamique du système. Or, la modélisation du système et la synthèse de l'observateur deviennent des tâches difficiles à accomplir dès lors que le comportement dynamique du système doit être représenté par un modèle de nature non linéaire. 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 complexes à structure variable. Cette caractéristique le démarque des approches multimodèles plus conventionnelles qui ont recours à 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 dits à gain proportionnel, à gain proportionnel-intégral et à gain multi-intégral. Enfin, les différentes phases d'identification, de synthèse d'observateurs et de génération d'indicateurs de défauts sont illustrées au moyen d'un exemple académique de diagnostic du fonctionnement d'un bioréacteur.

In this paper, we present a new approach based observers for the synchronization of a large class of chaotic systems. Thanks to the Lyapunov theory we give new sufficient synthesis conditions for the synchronization problem. These conditions are formulated as Linear Matrix Inequalities (LMIs) which are easily tractable using standards optimization algorithms. Numerical examples are provided to show high performances of the proposed approach and the large class of chaotic systems that are concerned.

International audience

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We present a new synthesis solution for the state estimation problem of a class of discrete-time systems, namely linear systems up to Lipschitz nonlinearities. Our solution is obtained by using the Lipschitz condition jointly with the Lyapunov stability condition in order to guarantee the asymptotic stability of the estimation error. This result uses the linear matrix inequality (LMI) formulation.

The objective of this study is to diagnose the faults affecting the sensors and the control part of the converter-rotating machine associations (a 4-quadrant chopper and a DC machine with magnets in this case).Two methods were studied and implemented on a test bench to compare their effectiveness on this type of application.The first method uses the generalized parity space. The second method is based on state observers. These 2 methods effectively allow the detection of all the faults considered; moreover, the robustness of the 2 approaches with regard to external disturbances (sudden torques, voltage dip) has been validated., L'objectif de cette étude est de diagnostiquer les défauts affectant les capteurs et la partie commande des associations convertisseurs-machines tournantes (un hacheur à 4 quadrants et une machine à courant continu à aimants en l'occurrence).Deux méthodes ont été étudiées et implantées sur un banc d'essai pour comparer leur efficacité sur ce type d'application.La première méthode utilise l'espace de parité généralisé. La deuxième méthode est basée sur les observateurs d'état. Ces 2 méthodes permettent effectivement la détection de l'ensemble des défauts considérés; de plus la robustesse des 2 approches vis à vis des perturbations externes (à-coup de couples, creux de tension) a été validée.