Génération d'algorithmes de diagnostic robustes à base de modèles bond graph hybrides

• Main Author: Rahal, Mohamed Ilyas
• Other Authors: Lille 1
• Language: fr
• Published: 2016
• Subjects: Bond graph hybride; Détection robuste; 629.895
• Online Access: http://www.theses.fr/2016LIL10029/document

Le travail de thèse concerne la conception intégrée d'un système de détection et localisation de fautes robuste aux incertitudes paramétriques pour les systèmes hybrides à base de modèle bond graph hybride(BGH) sous la forme LFT (Transformations linéaires fractionnelles). Sur la base de la littérature consultée, les systèmes hybrides sont principalement modélisés pour chaque mode de fonctionnement pour lequel sont générés des indicateurs de fautes déterministes. L'intérêt scientifique de la présente recherche peut être résumé comme suit : (1) l’utilisation d’un seul modèle BGH incertain basé sur les jonctions contrôlées et représentant l’ensemble des modes de fonctionnement, (2) exploitation des propriétés structurelles et causales du BGH LFT pour la génération systématique de Relations de Redondance Analytiques Globales (RRAG) et des seuils de détection robustes aux incertitudes paramétriques et, valides pour tous les modes de fonctionnement, et enfin (3) l’utilisation d’un seul outil : le modèle BGH de Diagnostic (BGHD), pour non seulement la modélisation mais aussi la surveillance en ligne. La démarche développée a été illustrée par un exemple pédagogique représentant un circuit électrique à commutation et par une application à un système hydraulique. === The present PH.D thesis deals with integrated design of robust Fault Detection and Isolation system (FDI) based on Hybrid Bond Graph (HBG) in Linear Fractional Transformation (LFT) form. Based on consulted literature about hybrid systems, each operating mode is mainly modelled by specific model for which are generated determinist fault indicators. The innovative interest of developed research can be summarized as follows: (1) use only one HBG uncertain model based on controlled junctions and representing all operating modes, (2) structural and causal properties of the LFT HBG are exploited for systematic generation of Global Analytical Redundancy Relations (GARRs), and detection thresholds, robust to parameter uncertainties, and (3) finally use of only one tool: the Diagnosis Hybrid Bond Graph (DHBG) for not only modelling but also for online surveillance. The developed approach is illustrated by electrical circuit pedagogical example and application to hydraulic system.