Détection et isolation de défauts, estimation de défauts et reconfiguration des systèmes multi-agents

Fault detection and isolation, fault estimation, and reconfiguration of multi-agent systems

• Auteur / Autrice : Ömer Gürsoy
• Direction : Mohamed Djemai, Seref Naci Engin, Michael Defoort
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, productique
• Date : Soutenance le 19/12/2024
• Etablissement(s) : Valenciennes, Université Polytechnique Hauts-de-France en cotutelle avec Yıldız Teknik Üniversitesi (Istanbul)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale polytechnique Hauts-de-France (Valenciennes, Nord ; 2021-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'automatique, de mécanique et d'informatique industrielles et humaines (Valenciennes, Nord ; 1994-...)
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement délivrant conjointement le doctorat : Institut national des sciences appliquées Hauts-de-France (Valenciennes, Nord ; 2019-....)
• Jury : Président / Présidente : Erkan Zergeroglu
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Mohamed Djemai, Seref Naci Engin, Michael Defoort, Erkan Zergeroglu, Nadhir Messai, Taous Meriem Laleg Kirat, Levent Ucun
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Erkan Zergeroglu, Nadhir Messai

Mots clés

Mots clés contrôlés

Détection des anomalies (informatique)

Traitement réparti

Mots clés libres

Détection de défauts

Reconfigutaion

Systèmes Multi-Agents

Fault Detection

Reconfiguration

Multi-Agent Systems

Résumé

Les systèmes multi-agents, souvent appelés MAS, sont des systèmes qui réalisent certaines tâches en collaboration avec de nombreux agents autonomes interagissant entre eux et avec leur environnement. Étant donné la nature complexe des tâches, qui est courante dans de nombreuses applications, un seul agent est souvent insuffisant pour exécuter une mission de manière efficace. Par conséquent, la coopération entre plusieurs agents devient impérative.Ces dernières années, l'intérêt pour les systèmes multi-agents (MAS) a considérablement augmenté, les rendant émergents en tant que domaine de recherche très actif avec de nombreux résultats. Cette approche trouve des applications dans divers domaines, y compris, mais sans s'y limiter, le contrôle de formation, les véhicules aériens sans pilote coopératifs, les réseaux de distribution intelligents et les robots mobiles. Avec l'augmentation de la taille des systèmes multi-agents, de leurs exigences en matière de communication et des diverses situations qu'ils peuvent rencontrer, ces systèmes sont devenus de plus en plus complexes. Les systèmes multi-agents coopératifs (Cooperative MAS) sont particulièrement vulnérables aux pannes physiques et aux cyberattaques en raison de leurs tâches et de leur dépendance aux communications sans fil.Cette thèse se concentre principalement sur l'investigation de la détection et de l'isolement des pannes (FDI), ainsi que de l'estimation d'état et de panne (FE) au sein des systèmes multi-agents interconnectés (MAS). Dans un premier temps, une approche décentralisée est proposée pour détecter les pannes d'actionneurs dans des MAS non linéaires avec des perturbations inconnues, en utilisant des Observateurs à Entrée Inconnue (UIO), où chaque agent reçoit un modèle local basé sur des informations provenant de lui-même et de ses voisins, permettant ainsi une estimation robuste de son propre état. Par la suite, une méthodologie basée sur les Inégalités Matricielles Linéaires (LMI) est employée pour formuler des signaux résiduels pour chaque agent, leur permettant de détecter non seulement leurs propres pannes, mais aussi celles de leurs voisins.Après l'algorithme FDI, le travail est étendu à l'estimation des états et des pannes dans des MAS en réseau. Un modèle augmenté est construit pour estimer les pannes de chaque agent, intégrant à la fois les états et les pannes dans le système dynamique. Un modèle local est développé pour chaque agent afin d'utiliser les informations échangées localement, permettant ainsi à chaque agent d'estimer non seulement ses propres pannes et états, mais aussi ceux de ses voisins. L'UIO proposée est conçue pour tenir compte à la fois des perturbations du système et de sortie, et une approche basée sur les LMI est appliquée pour estimer les états et les pannes du système.Contrairement à la majorité des travaux existants qui se concentrent principalement sur la FDI pour les MAS sans estimer les magnitudes des pannes, notre travail présente des contributions significatives en formulant une approche simultanée d'estimation d'état et de panne pour les MAS non linéaires de type Lipschitz, permettant à chaque agent d'estimer de manière robuste non seulement son propre état et ses pannes, mais aussi ceux des agents voisins. Un problème plus complet est examiné en considérant les pannes (y compris les pannes de capteurs et d'actionneurs), ainsi que les perturbations du système et de sortie au sein du schéma d'estimation décentralisé. Les approches proposées éliminent le besoin de connaître la topologie de communication globale, qui peut également être dirigée. Des simulations numériques sont utilisées pour illustrer l'efficacité des méthodologies proposées.

Multi-agent systems, often known as MASs, are systems that perform specific tasks in collaboration with numerous autonomous agents interacting with one another and their environment. Given the complex nature of tasks, which is common in many applications, a single agent is often insufficient to execute a mission efficiently. Consequently, cooperation among multiple agents becomes imperative.In recent years, there has been significant interest in multi-agent systems (MASs), leading to their emergence as a highly researched area yielding numerous outcomes. This approach finds applications across diverse fields, including, but not limited to, formation control, cooperative unmanned aerial vehicles, smart distribution grids, and mobile robots. As the size of multi-agent systems, their communication requirements, and the demands of various situations have grown, MASs have become increasingly complex. Cooperative multi-agent systems (Cooperative MAS) are particularly vulnerable to physical failures and cyberattacks due to their tasks and reliance on wireless communications.This thesis primarily focuses on investigating fault detection and isolation (FDI) as well as state and fault estimation (FE) within interconnected multi-agent systems (MASs). Initially, a decentralized approach is proposed for detecting actuator faults in nonlinear MASs with unknown disturbances using Unknown Input Observers (UIO), where each agent receives a local model based on information from itself and its neighbors, enabling robust estimation of its own state. Subsequently, a methodology based on Linear Matrix Inequalities (LMI) is employed to formulate residual signals for each agent, allowing them to detect not only their own faults but also those of their neighbors.Following the FDI algorithm, the work extends to estimating states and faults in networked MASs. An augmented model is constructed to estimate faults in each agent, where the augmented states consist of both states and faults in the dynamical system. A local model is developed for each agent to utilize locally exchanged information, enabling every agent to estimate not only its own faults and states but also those of its neighbors. The proposed UIO is designed to account for both system and output disturbances, and an LMI-based approach is applied to estimate the states and faults of the system.Unlike the majority of existing works that predominantly focus on FDI for MASs without estimating fault magnitudes, our work presents significant contributions by formulating a simultaneous state and fault estimation approach for Lipschitz nonlinear MASs, allowing each agent to robustly estimate not only its own state and faults but also those of neighboring agents. A more comprehensive problem is investigated by considering faults (including sensor and actuator faults), as well as system and output disturbances within the decentralized estimation scheme. The proposed approaches eliminate the need for global knowledge of the communication topology, which can also be directed. Numerical simulations are utilized to illustrate the effectiveness of the proposed methodologies.