Diagnostic robuste et estimation de défauts à base de modèle Bond Graph

• Main Author: Touati, Youcef
• Other Authors: Lille 1
• Language: fr
• Published: 2012
• Subjects: Diagnostic robuste; 629.895
• Online Access: http://www.theses.fr/2012LIL10100/document

Ce travail de thèse concerne la conception d’un système de diagnostic robuste à base de modèle bond graph et a pour objectif principal de générer des seuils robustes aux incertitudes de mesures mais aussi la génération systématiques des équations d’estimation de défauts. Une procédure de génération des seuils basée sur une représentation graphiques des incertitudes de mesure a été développée et implémentée sur un système réel. La représentation bond graph sous forme LFT (transformation linéaire fractionnelle) a été exploitée pour la génération des équations d’estimation de défauts qui sont utilisées pour l’amélioration de la décision concernant l’isolabilité de défauts ayant la même signature de pannes ainsi à l’analyse de la sensibilité des résidus aux défauts capteurs, actionneurs et aux défauts liés aux paramètres. Les algorithmes développés dans ce travail de thèse ont été validés par une implémentation sur un système mécatronique représentant un robot mobile, appelé : Robotino. === This work deals with robust bond graph model-based fault diagnosis. The main objectives of this work are related to the generation of robust thresholds with respect to measurement uncertainties, and the creation of a systematic procedure for the generation of fault estimation equations. A procedure of thresholds generation based on a graphical representation of the measurement uncertainty has been developed and implemented on a real system. The Bond graph under LFT (linear fractional transformation) form has been used for the generation of fault estimation equations. These equations are used to improve the decision step concerning the isolation of the faults having the same signature and for analyzing the sensitivity of the residuals to faults affecting sensors, actuators and parameters. The algorithms developed in this work have been on a mechatronic system representing a mobile robot, called: Robotino.