Méthodologie de diagnostic et tolérance aux défauts de systèmes complexes

Methodology of fault diagnosis and tolerance for complex systems

• Auteur / Autrice : Abbas Chamseddine
• Direction : Hassan Noura
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Aix-Marseille 3

Mots clés

Mots clés contrôlés

Optimisation mathématique

Commande en mode glissant

Actionneurs

Défauts

Capteurs (technologie)

Tolérance aux fautes (ingénierie)

Résumé

L'objectif de ce travail est de proposer une méthodologie de diagnostic et de tolérance aux défauts appliquée aux systèmes complexes. Dans cette étude, les défauts de capteurs et d'actionneurs sont considérés. Nous traitons également du problème d'instrumentation des systèmes complexes. Dans un premier temps, nous considérons la conception d'un réseau de capteurs minimal (d'un point de vue du nombre des capteurs) vérifiant l'observabilité du système. Le réseau minimal n'est pas robuste vis-à-vis des défauts des capteurs : la perte d'un capteur peut entraîner la perte d'observabilité du système. Nous proposons alors une approche répondant à ce problème. Nous proposons ensuite une méthodologie de conception d'un réseau de capteurs assurant la diagnosticabilité des défauts d'actionneurs des systèmes complexes. Les approches développées sont formulées sous forme de problèmes d'optimisation binaires non linéaires. Elles sont illustrées et validées en simulation sur un modèle réaliste de suspension active du véhicule.

The aim of this work is to propose a methodology of fault diagnosis and fault-tolerant control for complex systems. In this work, both sensor and actuator faults are considered. The problem of complex systems instrumentation is studied. In a first step, we design a minimal number sensor network ensuring the system observability. This minimal number network verifies system's observability but it is not robust in the presence of sensor faults: the breakdown of one sensor may lead to the loss of system's observability. We propose then an approach to design a robust sensor network. Finally, we propose a methodology to design a sensor network ensuring the diagnosability of actuator faults in complex systems. These approaches are formulated as nonlinear binary optimization problems. They are illustrated and validated in simulation using a realistic model of vehicle active suspension.