Détection, localisation et estimation de défauts : application véhicule

par Ahmad Farhat

Thèse de doctorat en Automatique et productique

Sous la direction de Damien Koenig.

Le président du jury était Luc Dugard.

Le jury était composé de Michel Basset.

Les rapporteurs étaient Said Mammar, Didier Theilliol.


  • Résumé

    Dans la nécessité de développer des véhicules sûrs, confortables, économiques et à faible impact environnemental, les voitures sont de plus en plus équipées d'organes qui emploient des capteurs, actionneurs et systèmes de commande automatiques.Or ces systèmes, critiques pour la sécurité et le confort des passagers, peuvent mal-fonctionner en présence d'une défaillance (défaut).Dans le cadre du diagnostic à bord, plusieurs approches à base de modèle sont développées dans ce travail afin de détecter, localiser et estimer un défaut capteur ou actionneur, et pour détecter la perte de stabilité du véhicule.Ces méthodes reposent sur une synthèse robuste pour les systèmes incertains à commutation.Elles sont validées en simulation avec le logiciel CarSim, et sur les données réelles de véhicule dans le cadre du projet INOVE.

  • Titre traduit

    Fault detection, isolation and estimation : Application to vehicle dynamics


  • Résumé

    Modern vehicles are increasingly equipped with new mechanisms to improve safety, comfort and ecological impact. These active systems employ sensors, actuators and automatic control systems. However, in case of failure of one these components, the consequences for the vehicle and the passengers safety could be dramatic. In order to ensure a higher level of reliability within on board diagnosis, new methodologies for sensor or actuator fault detection, location and estimation are proposed. These model based approaches are extended for robust synthesis for switched uncertain systems. In addition, a method for detecting critical stability situation is presented. The validation of the different methods is illustrated with simulations using CarSim, and application on real vehicle data within the INOVE project.


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