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This thesis deals with state estimation and fault detection for a class of switched linear systems. Two interval state estimation approaches are proposed. The first one is investigated for both continuous and discrete-time linear parameter varying switched systems subject to measured polytopic parameters. The second approach is concerned with a new switching signal observer, combining sliding mode and interval techniques, for a class of switched linear systems with unknown input. State estimation remains one of the fundamental steps to deal with fault detection. Hence, robust solutions for fault detection are considered using set-membership theory. Two interval techniques are achieved to deal with fault detection for discrete-time switched systems. First, a commonly used interval observer is designed based on an L∞ criterion to obtain accurate fault detection results. Second, a new interval observer structure (TNL structure) is investigated to relax the cooperativity constraint. In addition, a robust fault detection strategy is considered using zonotopic and ellipsoidal analysis. Based on optimization criteria, the zonotopic and ellipsoidal techniques are used to provide a systematic and effective way to improve the accuracy of the residual boundaries without considering the nonnegativity assumption. The developed techniques in this thesis are illustrated using academic examples and the results show their effectiveness., Cette thèse s’intéresse à l’estimation d’état et à la détection de défauts de systèmes linéaires à commutations. Deux approches d’estimation par intervalles sont développées. La première consiste à proposer une estimation d’état pour des systèmes linéaires à commutations à paramètres variants en temps continu et en temps discret. La deuxième approche consiste à proposer une nouvelle logique d’estimation du signal de commutations d’un système linéaire à commutations à entrée inconnue en combinant la technique par modes glissants et l’approche par intervalles. Le problème d’estimation d’état constitue une des étapes fondamentales pour traiter le problème de détection de défauts. Par conséquent, des solutions robustes pour la détection de défauts sont développées en utilisant la théorie des ensembles. Deux méthodologies ont été employées pour détecter les défauts : un observateur classique par intervalle et une nouvelle structure TNL d’observateur par intervalle. Les performances de détection de défauts sont améliorées en se basant sur un critère L∞. De plus, une stratégie robuste de détection de défauts est introduite en utilisant des techniques zonotopiques et ellipsoïdales. En se basant sur des critères d’optimisation, ces techniques sont utilisées pour fournir des seuils dynamiques pour l’évaluation du résidu et pour améliorer la précision des résultats de détection de défauts sans tenir compte de l’hypothèse de coopérativité. Les méthodes développées dans cette thèse sont illustrées par des exemples académiques et les résultats obtenus montrent leur efficacité.

In this thesis, we deal with the identification of systems and the extraction of patterns from data. In the context of system identification, we focus precisely on the identification of hybrid systems and the identification of linear systems using binary sensors. Two very popular classes of hybrid systems are switched linear systems and piecewise affine systems. First, we give an overview of the different approaches available in the literature for the identification of these two classes. Then, we propose a new real-time identification algorithm for switched linear systems, it's based on an Outer Bounding Ellipsoid (OBE) type algorithm suitable for system identification with bounded noise. We then present several extensions of the algorithm either for the identification of piecewise affine systems, the identification of switched linear systems described by an output error model and the identification of MIMO switched linear systems. After this, we address the problem of the identification of linear systems using binary sensors by introducing an original point of view. We formulate the identification problem as a classification problem. This formulation allows the use of supervised learning algorithms such as Support Vector Machines (SVMs) for the identification of discrete time systems and the identification of continuous-time systems using binary sensors. In the context of pattern extraction, we first present an overview of the different pattern extraction algorithms and clustering techniques available in the literature. Next, we propose an algorithm for extracting patterns from data based on clustering techniques., Les travaux de cette thèse portent sur l'identification des systèmes et l'extraction de motifs à partir de données. Dans le cadre de l'identification des systèmes, nous nous intéressons plus précisément à l'identification des systèmes dynamiques hybrides et l'identification des systèmes dynamiques linéaires ayant une sortie binaire. Deux classes très populaires des systèmes hybrides sont les systèmes linéaires à commutations et les systèmes affines par morceaux. Nous faisons tout d'abord un état de l'art sur les méthodes d'identification de ces deux classes. Nous proposons ensuite un algorithme basé sur une méthode d'identification de type OBE "Outer Bounding Ellipsoid" pour l'identification en temps réel des systèmes à commutations soumis à un bruit borné. Nous présentons ensuite plusieurs extensions de l'algorithme soit pour l'identification des systèmes affines par morceaux, l'identification des systèmes à commutations décrits par un modèle du type erreur de sortie et l'identification des systèmes MIMO à commutations. Nous abordons ensuite le problème d'identification des systèmes linéaires ayant une sortie binaire en introduisant un point de vue original consiste à formuler le problème d'identification comme un problème de classification. Ceci permet de proposer deux algorithmes d'identification basés sur l'utilisation des SVMs. Le premier algorithme est dédié à l'identification des systèmes à temps discret et le deuxième algorithme est dédié à l'identification des systèmes à temps continu. Dans le cadre de l'extraction de motifs, nous présentons dans un premier temps un état de l'art sur les algorithmes d'extraction de motifs et sur les techniques de la classification non supervisée. Ensuite, nous proposons un algorithme d'extraction de motifs à partir des données basé sur des techniques de classification non supervisée.

This report elaborates on my research activities with a particular focus put on the period thatranges from my graduation until now (2009-2016). Only a brief overview of scientific resultsobtained on this period is presented. The research topic discussed is mainly concerned withhybrid system identification from input-output measurements. Hybrid systems form a class ofdynamic systems where discrete and continuous dynamics interact. The global behavior resultsfrom switching among a finite number of subsystems. A fundamental challenge associated withthe identification of such systems is that the available data points are not labelled beforehandin the sense that one does not know a priori which data point is generated by which subsystem.Ideally, one would like to partition the data points into a finite number of groups each of whichis relevant to a single subsystem. However this is typically a nonconvex procedure which doesnot admit any numerically efficient solution.We propose a robust identification approach whose principle is to fit appropriately the entiremixed dataset to a single equation. A common thread of our results is the concept of sparseoptimization with its associated convex relaxations. This common idea is presented in the thirdchapter as a solution to the robust regression problem. It is later applied to the identificationof switched linear systems and piecewise affine systems.

This thesis deals with the analysis of chaotic behaviors in serial multicellularconverters. These switching systems can have a variety of complex phenomenaassociated with bifurcations and chaos. Knowing that a power converter that has a purely dissipative load cannot generate chaotic behavior, we've in the first part of this thesis, we connected a two-cell chopper to a nonlinear load not strictly dissipative and we've analyzed its behaviors by using some basic dynamic properties and thus presented the routes to chaos. The end of this part was devoted to the study of the 5-cell chopper which is a generalization of the two-cell chopper. In order to eliminate the chaotic behavior, the second part was devoted to the synthesis of a controlled law based on hybrid modeling of Petri nets for the regulation of capacitor voltages and current load., Les travaux de cette thèse portent sur l'analyse des comportements chaotiques dans les convertisseurs multicellulaires séries. Ces systèmes à commutationpeuvent présenter une variété de phénomènes complexes liés à des bifurcationset au chaos. Sachant qu'un convertisseur de puissance qui a une charge purementdissipative, ne peut générer un comportement chaotique, nous avons dans la première partie de cette thèse, connecté un hacheur à deux cellules à une charge non linéaire non strictement dissipative et nous avons analysé ses comportements à l'aide des propriétés dynamiques de base et présenté les routes vers le chaos. La fin de cette partie a été consacrée à l'étude du hacheur à cinq cellules qui est une généralisation du hacheur à deux cellules. Afin de supprimer le comportement chaotique, la deuxième partie du travail a été consacrée à la synthèse d'une loi de commande hybride basé sur la modélisation par réseaux de Petri pour la régulation des tensions des condensateurs flottants et du courant de charge.

The work developed in this manuscript addresses the synchronization of chaotic systems. It is organized around two main axes : the observer synthesis and the mode detection. In a first step, we recall the main architectures of chaotic encryption systems and show how chaotic systems with polynomial nonlinearities or switched affi ne dynamics can be rewritten in a polytopic LPV form. A review of the main LMI based results for polytopic LPV observers synthesis is made. An extension to polytopic unknown input observers, both in the deterministic case and noisy or uncertain case, is proposed. These observers ensure chaos synchronization and information recovering in the framework of the following encryption systems : "parametric modulation", "chaotic switching", "two channels transmission" and "inclusion encryption". For affi ne switched systems used as a generator of chaos, the case where the discrete state is not available is considered. A unif ed presentation of modes detection methods based on parity spaces proposed in the literature for linear and a ffine switched discrete time systems is proposed. The problem of discernibility is the subject of a complete study. An approach to estimate time varying delays for a ffine switched discrete time systems, formulated in terms of modes detection, is proposed as a solution for delay injection-based encryption., Le travail développé dans ce manuscrit porte sur la synchronisation des systèmes chaotiques. Il est articulé autour de deux axes principaux : la synthèse d'observateur et la détection de modes. Dans un premier temps, quelques rappels sur le chaos et les principales architectures de systèmes de chi ffrement chaotiques sont e ffectués. Ensuite, nous montrons comment les systèmes chaotiques à non linéarité polynomiale ou affi nes à commutation peuvent se réécrire sous forme LPV polytopique. Une revue des principaux résultats sur la synthèse d'observateurs LPV polytopiques reposant sur l'utilisation des LMI est faite. Une extension des résultats aux observateurs polytopiques à entrées inconnues, à la fois dans le cas déterministe, bruité ou incertain est proposée. Ces observateurs assurent la synchronisation du chaos et donc le déchiff rement dans les systèmes de chiff rement "modulation paramétrique", "commutation chaotique", "transmission à deux canaux" et "chiff rement par inclusion". Pour les systèmes a ffines à commutation utilisés en tant que générateur du chaos, le cas où l'état discret n'est pas accessible est considéré. Une présentation unifi ée des méthodes fondées sur les espaces de parité, proposées dans la littérature pour les systèmes linéaires et affi nes à commutation à temps discret, est réalisée. Le problème de discernabilité fait l'objet d'une étude approfondie. Une approche pour estimer les retards variables des systèmes a ffines et affi nes à commutation à temps discret, formulée en termes de détection de modes, est proposée en tant que solution à l'estimation de retard pour le chiff rement par injection de retard.

Many phenomena we encounter can be described by hybrid models, namely, consisting of one continuous dynamic and one discret dynamic at the same time. Moreover, these dynamics often evolves in different time scales. In this thesis, we deal with the stability analysis of singularly perturbed switched systems in continuous time. When we consider switchings, the "classical" approach (decoupling fast and slow dynamics) allowing to analyse stability of singularly per- turbed systems doesn't hold anymore. Considering second order singularly perturbed switched systems woth two modes, we completely characterize de stability behavior of such systems when the perturbation parameter goes to zero. Then, we study the discretization of singularly perturbed switched systems. In particular, we focus on methods allowing to preserve stability and common quadratic Lyapunov functions., Un grand nombre de phénomènes nous entourant peuvent être décrit par des modèles hybrides, c'est-à-dire, mettant en jeu simultanément une dynamique continu et une dynamique discrète. Également, il n'est pas rare que ces dynamiques puissent évoluer dans des échelles de temps différentes. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'analyse de stabilité des systèmes à com- mutations singulièrement perturbés à temps continu. En présence de commutations, l'analyse de stabilité des systèmes singulièrement perturbés dite "classique" (séparation des échelles de temps)n'est plus valable. En nous plaçant en dimension deux et en considérant deux modes, nous donnons une caractérisation complète du comportement asymptotique de tels systèmes lorsque le paramètre de perturbation tend vers zéro. Ensuite, nous étudions la discrétisation des systèmes à commutations singulièrement perturbés, en portant un intérêt particulier aux méthodes de discrétisation permettant de préserver la stabilité et les fonctions de Lyapunov quadratiques communes.

In this PhD thesis, several problems of stability analysis and control design of discrete-time switched nonlinear systems are addressed. As main contribution, a new class of Lyapunov functions which takes the nonlinearity into account has been proposed. We show that these functions are suitable to solve the classical stability analysis problem of linear systems connected to a cone bounded nonlinearity. Instead of the original Lyapunov Lur'e function, the assumptions about the nonlinearity variation are not required. Furthermore, the local stability analysis and control synthesis problems of Lur'e systems subject to control saturation are tackled by considering the level set of our function as an estimate of the basin of attraction. We expose that this estimate, which is given by non-convex and disconnected sets, is less conservative than ellipsoidal sets. We extend these results in order to deal with the problems of stability analysis and stabilization of discrete-time switched nonlinear systems. On one hand, we consider the case of arbitrary switching such that our sufficient conditions assure the properties of stability for all possible switching rules. In this framework, we highlight that our function is able to provide a suitable estimate of the basin of attraction. On the other hand, we tackle the problem of switching rule design aiming at the stabilization of discrete-time switched systems with nonlinear modes. We propose a switching strategy depending on the minimum of our switched Lyapunov Lur'e function. Hence, our framework leads to state space partitions, related to the mode activation, which are not restricted to conic sets, commonly exhibited by the switched quadratic functions approaches, Les travaux de cette thèse portent sur les problèmes d'analyse de stabilité et de synthèse de commande de systèmes non-linéaires à commutations en temps discret. Nos résultats obtenus sont fondés sur une nouvelle fonction de Lyapunov-Lur'e adaptée au temps discret. Nous reprenons le problème classique d'analyse de stabilité globale de systèmes linéaires connectés à une non-linéarité du type secteur borné. Notre fonction permet de traiter une classe de non-linéarités plus générale que celle des approches fondées sur la fonction de Lur'e classique. Ensuite, la stabilité locale et la synthèse de commande de ces systèmes avec une loi de commande non-linéaire saturée sont résolues en considérant les lignes de niveau de notre fonction de Lyapunov comme estimation du bassin d'attraction de l'origine. Notre estimation est composée par des ensembles non-connexes et non-convexes qui s'adaptent bien à l'allure du bassin d'attraction et donc est moins conservative que les ensembles ellipsoïdaux. Nous étendons nos résultats pour étudier les systèmes à commutations lorsque chacun des modes présente une non-linéarité du type secteur et la saturation. D'une part, en supposant que la loi de commutation est arbitraire, nous obtenons des conditions suffisantes pour assurer la propriété de stabilité pour toute loi de commutation. Dans ce cadre, notre fonction s'avère intéressante afin de fournir une estimation bien adaptée au bassin d'attraction. D'autre part, en considérant la loi de commutation comme une variable de commande, nous proposons une stratégie de commutation sur le minimum des fonctions de Lyapunov modales. Cette stratégie définit des partitions de l'espace d'état relatives à l'activation des modes qui ne sont pas uniquement des régions coniques, normalement exhibées par des approches fondées sur les fonctions quadratiques commutées

In this PhD thesis, several problems of stability analysis and control design of discrete-time switched nonlinear systems are addressed. As main contribution, a new class of Lyapu- nov functions which takes the nonlinearity into account has been proposed. We show that these functions are suitable to solve the classical stability analysis problem of linear systems connected to a cone bounded nonlinearity. Instead of the original Lyapunov Lur'e function, the assumptions about the nonlinearity variation are not required. Furthermore, the local stability analysis and control synthesis problems of Lur'e systems subject to control satura- tion are tackled by considering the level set of our function as an estimate of the basin of at- traction. We expose that this estimate, which is given by non-convex and disconnected sets, is less conservative than ellipsoidal sets. We extend these results in order to deal with the problems of stability analysis and stabilization of discrete-time switched nonlinear systems. On one hand, we consider the case of arbitrary switching such that our sufficient conditions assure the properties of stability for all possible switching rules. In this framework, we high- light that our function is able to provide a suitable estimate of the basin of attraction. On the other hand, we tackle the problem of switching rule design aiming at the stabilization of discrete-time switched systems with nonlinear modes. We propose a switching strategy de- pending on the minimum of our switched Lyapunov Lur'e function. Hence, our framework leads to state space partitions, related to the mode activation, which are not restricted to conic sets, commonly exhibited by the switched quadratic functions approaches., Les travaux de cette thèse portent sur les problèmes d'analyse de stabilité et de synthèse de commande de systèmes non-linéaires à commutations en temps discret. Nos résultats ob- tenus sont fondés sur une nouvelle fonction de Lyapunov-Lur'e adaptée au temps discret. Nous reprenons le problème classique d'analyse de stabilité globale de systèmes linéaires connectés à une non-linéarité du type secteur borné. Notre fonction permet de traiter une classe de non-linéarités plus générale que celle des approches fondées sur la fonction de Lur'e classique. Ensuite, la stabilité locale et la synthèse de commande de ces systèmes avec une loi de commande non-linéaire saturée sont résolues en considérant les lignes de niveau de notre fonction de Lyapunov comme estimation du bassin d'attraction de l'origine. Notre estimation est composée par des ensembles non-connexes et non-convexes qui s'adaptent bien à l'allure du bassin d'attraction et donc est moins conservative que les ensembles el- lipsoïdaux. Nous étendons nos résultats pour étudier les systèmes à commutations lorsque chacun des modes présente une non-linéarité du type secteur et la saturation. D'une part, en supposant que la loi de commutation est arbitraire, nous obtenons des conditions suffisantes pour assurer la propriété de stabilité pour toute loi de commutation. Dans ce cadre, notre fonction s'avère intéressante afin de fournir une estimation bien adaptée au bassin d'attrac- tion. D'autre part, en considérant la loi de commutation comme une variable de commande, nous proposons une stratégie de commutation sur le minimum des fonctions de Lyapunov modales. Cette stratégie définit des partitions de l'espace d'état relatives à l'activation des modes qui ne sont pas uniquement des régions coniques, normalement exhibées par des approches fondées sur les fonctions quadratiques commutées.

In many modern applications, the increasing interaction between digital systems (computers, software, logical components, etc.) and continuous physical processes (relations between continuous signals) have given rise to the formalisation of the so-called hybrid systems. Formally, hybrid systems can be regarded as models that exhibit both continuous and discrete-event phenomena. The analysis and the control of such systems requires generally that one has a mathematical model of them. To this purpose, we consider in this work the identification of linear hybrid systems from input-output data. First, we briefly review the recent literature on the subject and then pointed out the need of developing new methods for hybrid multivariable systems identification in the very challenging context where neither the number of submodels of the hybrid system, nor the respective orders of these submodels, nor their parameters are known a priori. We first focus on the case of switched linear state space models. In order to estimate these models using subspace methods, it is necessary to control the state space basis in which the model matrices will be estimated. This aspect of the problem leads us to the development of new structured subspace identification methods for linear state space models. We then extend these methods to the estimation of switched linear state space models. However, in a general framework, the identification of such models is severely restricted by the issues of numerical complexity. Consequently, we turn to the particular case where the switching times are separated by a certain minimum dwell time. We then propose an algorithm that estimates online the orders and the parameters of the different submodels. Finally, to escape the constraint of dwell time we consider the identification of MIMO switched ARX models. We hence generalized the GPCA algorithm to the identification to multivariable systems, discussed some issues of numerical complexity and suggested some alternatives., Dans de nombreuses applications modernes, l'interaction de plus en plus importante entre les systèmes numériques (ordinateurs, logiciels, composants logiques, etc.) et les processus physiques (relations entre signaux continus) a conduit, en Automatique, à l'émergence et à la formalisation des systèmes dits hybrides. Formellement, les systèmes hybrides peuvent être définis comme des systèmes mixtes où interagissent des phénomènes de nature à la fois continue et événementielle. L'analyse et la conduite de tels systèmes comme de tout autre type de système dynamique nécessitent bien souvent que l'on dispose d'un modèle mathématique de ces systèmes. Ainsi, nous nous intéressons dans ce travail, à l'identification de systèmes hybrides linéaires à partir de mesures entrée-sortie. Après avoir fait le point sur les méthodes disponibles dans la littérature récente en relation avec ce sujet, nous mettons en évidence la nécessité de développer des méthodes d'identification de systèmes hybrides multivariables dans le contexte très délicat où ni le nombre de sous-modèles constitutifs du système hybride, ni les ordres de ces sous-modèles, ni leurs paramètres ne sont connus a priori. Nous considérons d'abord des modèles d'état à commutations. Pour estimer ces modèles par les méthodes des sous-espaces, il est indispensable de contrôler dans l'espace d'état, les bases de représentation des matrices de paramètres associées aux différents sous-modèles à estimer. Cela nous a conduit au développement de nouvelles techniques d'identification structurée de modèles linéaires d'état qui possèdent cette propriété. Nous généralisons ensuite les techniques ainsi développées à l'identification de systèmes multivariables commutants, représentés par des modèles d'état. Cependant, dans le cas général, l'identification de modèles d'état hybrides est limitée par de sévères problèmes de complexité numérique. De ce fait, nous étudions le cas particulier où les instants de commutation sont séparés par un certain temps de séjour minimum dans les différents modes du système. Afin de nous affranchir de cette contrainte, nous investiguons l'identification de modèles MIMO commutants de type Auto-Regressif à entrée eXogène (ARX). Nous généralisons alors la méthode algébro-géométrique (GPCA) à l'identification de systèmes multivariables, discutons quelques problèmes de complexité numérique et suggérons des alternatives. La dernière partie du travail est consacrée à la validation de nos méthodes sur des exemples de simulation ainsi que sur un procédé de montage automatique de composants électroniques sur circuit imprimé.

National audience; Cette communication concerne l'identification de systèmes linéaires à commutations. Ce problème, particulièrement délicat à cause du couplage entre l'état discret et l'état continu est traité de façon récursive via une alternance entre la classification des données de régression et l'estimation des paramètres des sous-modèles. La méthode proposée, sans être moins performante, présente un coût calculatoire réduit par rapport aux méthodes existantes. De plus, son caractère récursif lui permet de surmonter, moyennant une bonne initialisation, de légères variations de paramètres, inévitables dans un processus réel. Une comparaison avec une approche bayésienne récemment proposée dans la littérature démontre l'avantage de notre méthode.

This dissertation concerns the development of reduced complexity controllers forhybrid switched systems. A diverse number of applications from automotive industry, fluid dyna-mics and power systems are treated. Some general open loop optimal and predictive control schemesare proposed. The main motivation behind each method is the reduction of the combinatorics. Inthis thesis, two main contributions can be distinguished. The first one concerns the optimal controlof switched nonlinear systems where an algorithm based on strong variations is proposed and someconvergence results proven. The complexity of the scheme is linear in the number of locations, thisin conjunction with its simplicity makes it attractive for large scale systems. An example fromthe automotive industry is treated to further illustrate the tractability of the scheme. The secondcontribution concerns the development of a hierarchical approach for switched nonlinear systems.At the lower level, feedback controllers are associated to each location and at the higher level apredictive approach with a reduced order parametrization is in force. Based on this methodology,two schemes are developed and successfully tested in respectively fluid stabilisation by actuatorswitching and voltage stabilization in power systems.

This thesis focus on MIMa system identification and sensor fault detection and isolation with subspace methods. At the beginning, linear system identification is tackled. First, a presentation of classical subspace methods based on the estimation of the observability matrix and/or state sequence matrix is presented; then a new approach based on a FIR modelling is proposed. This approach is based on the estimation of the Markov parameters which allows the determination of a minimal and balanced realisation using algorithm ERA. Three methods for identification of linear dynamic systems with coloured noises are proposed. ln the context of switching systems identification, a multiple model modelling with binary weighting functions are used. Two methods are proposed to cope with this unsupervised learning problem: the first carries out a classification withtlchange detection methods, but the second performs this classification by finding hyperplanes which represent the local models in the inputs and outputs space. Both methods estimate a minimal and balanced realisation of each local model by least squares method with the knowledge of the weighting functions obtained by classification. A multiple model approach is used to deal with nonlinear system identification. The weights of the local models are supposed to be known and a method giving a minimal and balanced realisation of each local model is proposed. Finally, sensor fault detection and isolation in linear systems is performed without the knowledge of a model. A method only based on the knowledge of the inputs and outputs is proposed. Since no estimated mode! is used, the proposed method does not suffer from parametric uncertainties. By weighting the state with the high power of the state matrix which is supposed to be stable, the state influence is removed and the input influence is suppressed by orthogonal projection, then, we obtained a structured residual. This residual allows the detection and the isolation of the sensor faults., Dans ce document, les problèmes d'identification, de détection et d'isolation de défauts de capteurs des systèmes dynamiques MIMa sont abordés à l'aide des méthodes des sous-espaces : Dans un premier temps, l'identification des systèmes dynamiques linéaires est abordé. Après 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, une nouvelle approche basée sur l'utilisation d'un modèle FIR est proposée. Cette approche s'appuie sur l'estimation des paramètres de Markov ce qui permet d'obtenir une réalisation minimale et équilibrée à l'aide de l'algorithme ERA. Trois méthodes d'identification basées sur cette approche sont établies pour l'identification des systèmes linéaires en présence de bruits colorés : En ce qui concerne l'identification des systèmes à commutations, une modélisation multimodèle avec des modèles locaux complètement découplés et des fonctions de pondération binaires est utilisée. Deux méthodes sont proposées pour résoudre le 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 d'hyperplans représentant les modèles locaux dans l'espace des sorties et des entrées. Après 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. Le problème d'identification des systèmes non-linéaires est ensuite abordé avec l'approche multi-modèle et une méthode supposant les fonctions de pondération connues est proposée pour identifier une réalisation minimale et équilibrée de chaque modèle local. Finalement, le problème de détection et d'isolation de défauts de capteurs sur les systèmes linéaires dans le cas où le modèle de ce dernier n'est pas connu est traité. Une méthode basée uniquement sur la connaissance des entrées et sorties est proposée. La méthode proposée s'affranchit des incertitudes paramétriques du fait qu'aucun modèle explicite ou implicite n'est estimé. Pour obtenir un résidu structuré, la méthode supprime l'influence de l'état par une pondération à l'aide des puissances élevées de la matrice d'état stable, puis annule l'influence des entrées par une projection orthogonale. Les conditions d'existence et de sensibilité du résidu aux défauts de capteurs sont établies.