Génération de résidus robustes pour une approche intégrée de diagnostic des systèmes linéaires déterministes ou stochastiques - Université de Lorraine Access content directly
Theses Year : 1998

Génération de résidus robustes pour une approche intégrée de diagnostic des systèmes linéaires déterministes ou stochastiques

Damien Koenig

Abstract

This work is about the diagnosis of deterministic or stochastic linear systems and reconfiguration of the controllaws. The first section deals with the diagnosis of uncertain deterministic systems. First it studies the design of robust state estimation by full. reduced and minimal unknown inputs observers. Using this result, two approaches are developed. The first presents a robust residual generation by a full system state estimation. This estimation requires the c1assical unknown input decoupled condition to be verified. To avoid this, we have developed a second approach, in which the robust residual generation uses a bank of reduced order observers. This approach cames out the detection, isolation and correction fauIts, by a decomposition of the original system into several sub-systems, each being sensitive to a sub-set of failures defined beforehand, while- remaining insensitive to unknown inputsand other faults. In the second section, the reached methods for the deterministic systems are extending to the stochastic systems. We consider first the problem of robust state estimation, in order to give a general approach of the Kalman filtering with uncertain stochastic systems. The particular point of tbis study is based on two regular transformations of the system in one sub - system without unknown inputs. This solution gives us the possibility to rebuild, via the convention al Kalman Filtering and base update, the complete state of the original system. We can then use the previous method for the diagnosis of uncertain stochastic systems. Consequently, we put forward in this last chapter a new algorithm of detection, isolation and iden.tification fallures.
Ce travail porte sur le diagnostic des systèmes linéaires déterministes ou stochastiques et sur la reconfiguration des lois de commande. La première partie est consacrée au diagnostic robuste des systèmes déterministes incertains. Elle concerne préalablement l'estimation d'état robuste, par implantation d'observateurs à entrées inconnues d'ordre plein, réduit ou minimal. A partir de ces résultats, deux approches sont exposées. La première présente une méthode de génération de résidus robustes fondée sur l'estimation complète de l'état du système. Cette estimation nécessite la vérification de la condition classique de découplage des entrées inconnues. Pour l'éviter, nous avons établi une seconde approche, basée quant à elle sur la génération de résidus par bancs d'observateurs d'ordre réduit. Cette approche réalise la détection, l'isolation et la correction de défauts, par décomposition du système en sous-systèmes insensibles aux entrées inconnues et a certains défauts spécifiés. Dans la deuxième partie, les méthodes obtenues pour les systèmes déterministes sont étendues aux systèmes stochastiques. Nous considérons tout d'abord le problème de l'estimation robuste de l'état, en vue de généraliser le filtre de kalman aux systèmes en présence de bruits et d'entrées inconnues. L'originalité de l'étude repose sur deux transformations régulières du système en un sous-système à bruits de dynamique et de mesures décorrélés et indépendants des entrées inconnues. Cette solution permet de reconstruire, à l'aide du filtre de kalman conventionnel et des changements de bases effectués, l'état complet du système d'origine. Nous pouvons alors étendre la précédente étude au diagnostic des systèmes stochastiques incertains. Dans ce contexte nous proposons dans le dernier chapitre un nouvel algorithme de détection, d'isolation et d'estimation en ligne des défauts.
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tel-01748375 , version 1 (29-03-2018)

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  • HAL Id : tel-01748375 , version 1

Cite

Damien Koenig. Génération de résidus robustes pour une approche intégrée de diagnostic des systèmes linéaires déterministes ou stochastiques. Sciences de l'ingénieur [physics]. Université Henri Poincaré - Nancy 1, 1998. Français. ⟨NNT : 1998NAN10005⟩. ⟨tel-01748375⟩
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