Approche Bond Graph pour la détectabilité et l'isolabilité algébriques de défauts composants

par Samir Benmoussa

Thèse de doctorat en Automatique et Informatique Industrielle

Sous la direction de Belkacem Ould Bouamama et de Rochdi Merzouki.

Soutenue le 23-01-2013

à Lille 1 , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) , en partenariat avec Laboratoire d'automatique, génie informatique et signal (LAGIS) (laboratoire) .


  • Résumé

    La présente thèse concerne l’étude structurelle d’un système modélisé par Bond Graph du point de vue détection et isolation de défaut. En combinant la théorie du module avec les propriétés causales et structurelles de l’outil BG, de simples conditions graphiques permettant de conclure sur la détectabilité et l’isolabilité de défauts composant ont été proposées. Aussi,une procédure de placement de capteur optimal a été présentée pour le recouvrement de la surveillabilité du système en présence de défauts. Pour l’étape de diagnostic, une procédure systématique a été développée pour la génération des indicateurs de défauts sensibles aux défauts composants considérés. L’approche proposée dans ce travail a été validé par une application sur un quart de véhicule autonome intelligent.

  • Titre traduit

    Bond Graph approach for algebraic detectability and isolability of component faults


  • Résumé

    This thesis is concerned with system structural analyses for fault detection and isolation. By using the module theory and the causal and structural properties of the Bond Graph tool, simple graphical conditions of structural detectability and isolability of plant faults are proposed. Also, a procedure for optimal sensor placement is performed in order to recover systems monitorability in the presence of plant faults. Moreover, for the diagnosis step, a procedure is proposed for a systematic generation of faults indicator which are only sensitive to the desired plant faults. The proposed approach in this work is validated by an application on a quarter of an autonomous intelligent vehicle.


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