Génération de résidus directionnels pour le diagnostic des systèmes linéaires stochastiques et la commande tolérante aux défauts
Résumé
The main work presented in this document deals with the synthesis of a diagnosis method and a fault tolerant control law for linear stochastic systems. It is divided into two parts: - the first part concerns the design of robust fault detection filter. It has been defined in such a way that the obtained directional residual sensitivity to model and stochastic uncertainties is minimally. This approach is different from the existant ones because the fault detection filter is designed on the basis of a system inversion. - The second part deals with the integration of the fault detection filter into the fault tolerant control law. The deadbeat structure of detection space allows to obtain a fault tolerant control laws having maximum reactivity. Its application to a benchmark defined in the IFATIS project has shown the best reactivity of this control law after the abrupt occurence of both single and multiple faults.
Le travail présenté dans ce mémoire porte sur le diagnostic et la commande tolérante aux défauts des systèmes linéaires stochastiques. Il se décompose en deux parties: - la première phase du travail présenté porte sur la conception d'un filtre de détection robuste. Il a été défini afin que le résidu directionnel qui en résulte soit le plus insensible possible aux incertitudes de modèle et aux incertitudes stochastiques. L'approche développée diffère des approches classiques existant dans la littérature car le filtre est synthétisé sur la base d'une inversion du système. - La deuxième partie concerne l'intégration du filtre de détection dans une commande tolérante aux défauts. La structure deadbeat de l'espace de détection du filtre est à la base de la conception d'une loi de commande tolérante aux défauts à réactivité maximale. Son application à un benchmark a permis de mettre en avant la forte réactivité de la commande face à l'apparition brutale des défauts sur le système.