Diagnostic et commande tolérante aux défauts des systèmes dynamiques par bond graph

Abstract

L'augmentation continue de la complexité des systèmes et des exigences de sécurité industrielles a conduit à un intérêt croissant pour le développement de nouveaux algorithmes de diagnostic et de commande tolérant aux défauts. Dans cette thèse, nous nous sommes penchés sur le problème de diagnostic et de commande tolérante aux défauts des systèmes incertains en utilisant l'approche basée sur un modèle Bond Graph. Ce dernier assure par ses propriétés causales et structurelles une génération automatique des relations de redondance analytiques. En effet, le résidu est comparé à ses seuils pour détecter les défauts. La comparaison entre toutes les signatures de défauts permet de prendre une décision sur l'isolation des défauts. Pour isoler les défauts qui activent le même ensemble de résidus, un résidu supplémentaire doit être calculé pour chaque défaut. Ce résidu supplémentaire est la comparaison entre deux estimations du défaut considéré obtenues à l'aide des relations de sensibilité. Cependant, en raison de la présence d'incertitudes, des erreurs peuvent se produire dans l'estimation des défauts, ce qui entraîne de fausses décisions sur l'isolation des défauts. Les nouveautés et les intérêts innovants de la méthode de diagnostic de défaut proposée sont: améliorer la procédure d'estimation de défaut basée sur la modélisation des incertitudes et la notion de bicausalité, afin de surmonter le problème lié aux erreurs dans le défaut estimé et générer de manière appropriée les seuils d'isolation en utilisant la procédure d'estimation incertaine de défaut proposée dans cette thèse afin que le défaut puisse être isolé avec succès. La deuxième partie de cette thèse présente le développement d'une nouvelle stratégie de commande active tolérante aux défauts. Pour cette tâche, un schéma basé sur un modèle Bond Graph bicausal est conçu pour générer des informations en ligne vers le contrôleur inverse sur l'estimation des défauts. Ensuite, une nouvelle approche est proposée basée sur le Bond Graph bicausal inverse sous forme de transformation linéaire fractionnelle. Les nouveautés de l'approche de commande tolérante aux défauts proposée sont: exploiter le concept de puissance du Bond Graph en alimentant la puissance générée par le défaut dans le modèle inverse et combiner de manière appropriée le modèle de Bond Graph bicausal inverse avec le contrôleur de rétroaction PI de sorte que l'approche proposée est capable de compenser les effets de défaut avec un délai très court et de stabiliser la sortie souhaitée du système. Enfin, les algorithmes proposés tout au long de ce manuscrit sont implémentés et testés. Deux applications sont étudiées. La première concerne un véhicule autonome intelligent, appelé RobuCar. La deuxième partie concerne l'application à un robot mobile omnidirectionnel, appelé Robotino