Contribution au diagnostic de pannes pour\ud les systèmes différentiellement plats

Cette thèse s’intéresse au diagnostic de pannes dans les systèmes différentiellement plats, ceci constituant une large classe de systèmes non linéaires. La propriété de platitude différentielle est caractérisée par des relations qui permettent d’exprimer les états d’un système et ses entrées en fonction de ses sorties plates et de leurs dérivées. Ces relations qui sont à la base de la commande plate sont aussi utiles pour la réalisation du diagnostic de pannes. Ainsi sont introduites les notions de minimalité pour les sorties plates, de platitude stricte et de degré additionnel de redondance. Ceci conduit à la proposition d’une méthode globale de détection de pannes basée sur la platitude. Partant alors de la constatation que les systèmes différentiellement plats de complexité élevée sont souvent constituer de sous systèmes eux mêmes différentiellement plats, l’approche de détection de pannes précédente peut être démultipliée au sein de cette structure de façon à en identifier les sous systèmes défaillants. On s’intéresse alors au cas courant de la platitude différentielle implicite et on montre dans le cadre d’une application aéronautique comment les réseaux de neurones permettent de constituer une solution numérique au problème de détection de pannes. La disponibilité en temps réel de dérivées successives des sorties étant essentielle pour la mise en oeuvre de ces méthodes, on étudie alors les performances d’un filtre dérivateur alors que le système est lui-même soumis à une commande plate, ceci conduira a modifié légèrement une telle loi de commande afin d’effectuer l’effet des erreurs d’estimation. On s’intéresse finalement à la détection des pannes dans les systèmes chaotiques différentiellement plats. On montre sur plusieurs exemples comment la propriété de platitude peut être mise à profit pour détecter et identifier des variations paramétriques au sein d’un tel type de système chaotique. Des résultats de simulation sont présentés. Finalement des thèmes de recherche complémentaires à cette approche sont relevés. --------------------------------------------------------------------- This thesis is devoted to the diagnostic of faults in differentially flat systems, where\ud differentially flat systems constitute a rather large class of non linear systems. The flatness\ud property is characterized by relations allowing to express states and input as functions of the\ud outputs and their derivatives up to a finite order. These relations are the basis for the synthesis\ud of flat control laws and are, is it displayed here, useful to perform an efficient diagnostic of\ud additional redundancy degree. Then a global fault detection method based on the flatness\ud property is proposed. It is shown that many differentially flat subsystems so that the proposed\ud fault detection method can be applied within the corresponding structure allowing then the\ud identification of faulty subsystems. Then the frequent case of implicitly differentially flat\ud systems is considered and it is shown through an aeronautical application that neural networks\ud can provide a numerical solution approach to this fault detection problem. Since with this\ud approach the one line availability of successive derivatives of the outputs is imperative, the\ud performance of a derivative filter is studied. To eliminate the effect of the resulting estimation\ud errors, some improvements are introduced to the current flat control law. In the last section of\ud the report the diagnostic of differentially flat chaotic systems is considered. In different cases it is shown how the differential flatness property can be used to detect and identify variations of the parameters of the chaotic system. Simulation results are displayed. Finally some complementary fields of research are pointed out\u

Stratégies de localisation du (des) composant(s) défaillant(s) pour un système multi-composant

Dans ce mémoire nous traitons le problème de localisation du (des) composant(s) responsable(s) de la défaillance. Chaque composant est assujetti à des défaillances aléatoires. La détection de l’état d’un composant ou d’un sous-système est effectuée à l’aide de tests. L’objectif de cette recherche est d’exploiter les techniques et connaissances disponibles pour générer la séquence de tests qui permet de localiser rapidement le(s) composant(s) responsable(s) de la défaillance du système. On considère un système opérant suivant une structure série pour lequel on connaît le coût de tests et la probabilité conditionnelle qu’un composant (i) soit responsable de la défaillance. On analyse les différentes stratégies de diagnostic. Des exemples, empruntés à la littérature, sont utilisés pour illustrer chaque procédure traitée. Des extensions sont proposées pour traiter le cas où le diagramme de fonctionnement du système n’est pas nécessairement "série". Les algorithmes traités font appel à l’analyse probabiliste des systèmes, à la théorie de l’information, à l’approche heuristique et à la programmation dynamique.In this paper, we address the problem of the localization of the component(s) responsible(s) for the failure. Each component is subjected to random failures. Some tests help the detection of the state of a component or a subsystem. The objective of this research is to exploit the available knowledge and techniques to generate the tests sequence that locate quickly the (s) component (s) responsible (s) of system failure. We consider a system which operates according to a structure series and of which we know the test costs and the conditional probability that a component (i) is out of service. We analyze the different diagnostic strategies. Some examples, taken from the literature, are used to illustrate each procedure covered. Many extensions are proposed to handle the case where the diagram of the system is not necessarily "series". The algorithms treated are based of probabilistic analysis of systems, the information theory, the heuristic approach and the dynamic programming

Contribution au développement des techniques ensemblistes pour l'estimation de l'état et des entrées des systèmes à temps continu (application à la détection de défauts)

Cette thèse traite du problème d'observation et d'estimation des variables caractéristiques des systèmes dynamiques. Il s agit d une problématique fondamentale qui est au cœur de nombreux domaines relavant des sciences de l'ingénieur. Les travaux sont conduits dans un contexte ensembliste. Les techniques développées pour l estimation de l état et des variables d entrées ont pour objectif final le contrôle de cohérence des systèmes non linéaires à temps continu. Une première approche conjugue les relations de parité et les différentiateurs à modes glissants pour l estimation des entrées d un système non linéaire. Les domaines des entrées compatibles avec les mesures sont alors reconstruits grâce à l analyse par intervalles et aux techniques de satisfaction de contraintes. Il est montré que la relaxation des contraintes de stabilité/coopérativité pour la construction d un observateur intervalle peut se faire grâce à des changements de base déterminés de différentes manières et pouvant être variants ou invariants dans le temps. Des simulations numériques illustrent les techniques proposées. Une application à un système aéronautique est également présentée à l aide d un jeu de données réelles.This thesis deals with the problem of a dynamical system observation and the estimation of its characteristic variables; the latter point constitutes the core element in many engineering science fields. The final aim is to build a general framework for integrity control and fault detection of such systems within a bounded error context. The developments offered herein make use of parity relations, sliding mode differentiators, interval observers and constraint satisfaction problems. Input reconstruction techniques are developed for a general class of nonlinear continuous-time systems. Domains are reconstructed for the input values which are consistent with the measurements using interval analysis and constraint satisfaction techniques. It is shown that time-varying or invariant coordinate changes may relax the applicability conditions (stability/cooperativity) of the interval observer design methods. Sliding mode differentiators were also used to enhance interval observer accuracy. The proposed approaches are illustrated through computer simulations and they have been applied to aircraft servo loop control surface for robust and early detection of abnormal positions.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

Une approche basée modèle pour l'optimisation du monitoring de systèmes avioniques relativement à leurs performances de diagnostic

Les systèmes avioniques s'étoffent et se complexifient de plus en plus. Avec l'augmentation des capacités de calcul, de nouvelles architectures basées sur le partage de ressources émergent. Effectuer le diagnostic d'un système n'est désormais plus une opération anodine. L'enjeu actuel est donc de mettre en place des techniques de diagnostic performantes tout en optimisant les capacités de monitoring nécessaires.Ce mémoire donne une caractérisation basée modèle d'un système sous diagnostic, puis propose des techniques pour en évaluer les performances de diagnostic, ainsi que celles de son monitoring (relativement à ces performances). Le contexte industriel dans lequel s'inscrit cette thèse amène d'autres contraintes, notamment la prise en compte de la taille des systèmes avioniques à analyser. Cette thèse étudie alors l'applicabilité des techniques introduites dans ce contexte et en propose une adaptation.Avionics systems become more and more complex. With the improvment of computing possibilities, new architectures based on resources sharing are growing up. Perform diagnosis of a system is no longer a trivial operation. The challenge is to develop efficient techniques of diagnosis while optimizing capabilities of monitoring required.This thesis give a model-based characterization of a system under diagnosis, and proposes techniques to assess diagnostic performances, as well as its monitoring ones (with respect to these diagnostic performances). The industrial context of this thesis brings other constraints, and in particular the need to handle the size of avionics systems to analyze. That thesis then examines the applicability of the introduced techniques to this particular context, and proposes an adaptation.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

Commande sans modèle et commande à modèle restreint

International audienceWe are introducing a model-free control and a control with a restricted model for finite-dimensional complex systems. This control design may be viewed as a contribution to ``intelligent'' PID controllers, the tuning of which becomes quite easy, even with highly nonlinear and/or time-varying systems. Our main tool is a newly developed numerical differentiator. Differential algebra provides the theoretical framework. Our approach is validated by several numerical experiments

Tolérance aux Défaillances par Capteurs Virtuels : application aux Systèmes de Régulation d'un Turboréacteur

Over the years, market pressure has ensured that engine manufacturers invest in technology to provide clean, quiet, affordable, reliable, and efficient power. One of the last improvements is the introduction of virtual sensors that make use of non-like signals (analytical redundancy). This, is expected to improve weight, flight safety and availability. However, this new approach has not been widely investigated yet and needs further attention to remove its limitations for certificated applications.The concept of virtual sensors goes along with fault tolerance control strategies that help in limiting disruptions and maintenance costs. Indeed, a fault-tolerant control (FTC) scheme, allows for a leaner hardware structure without decreasing the safety of the system.We propose in this thesis work, to monitor through a passive FTC architecture, the Variables Geometries subsystems' of the engine: the VSV (Variable Stator Vane) and FMV (Fuel Metering Valve). A strong constrains, is not to change the parameters of the existing controllers. The approach named AVG-FTC (Variable Geometries Aircraft-Fault-Tolerant Control) is based on several cascaded sub-systems that allow to deal with the Linear Parameter Varying (LPV) model of the systems and modelling errors. The proposed FTC scheme uses a neural model of the sensor associated with a Takagi-Sugeno observer and a Neuronal Extended Kalman Filter Neural (NEKF) to account for those dynamics that cannot be explained with the LPV model to produce a real-time estimate of the monitored outputs. In case of sensor abnormality, the proposed virtual sensors can then be used as an arbitrator for sensor monitoring or as a healthy sensor used by the controller. To evaluate the approach, serval closed-loop simulations, on SNECMA jet-engine simulator have been performed. The results for distinct flight scenarios with different sensors faults have shown the capabilities of the approach in terms of stability and robustness.L'industrie aéronautique évolue dans un contexte concurrentiel qui encourage les motoristes et avionneurs à réduire les coûts de production et à améliorer leurs services aux compagnies aériennes tels que la réduction des coûts d'exploitation et de maintenances des avions. Afin de relever ce défi économique, nous proposons dans cette thèse de remplacer l'architecture de régulation actuelle de certains équipements du turboréacteur, par une architecture simplifiée plus économe en capteurs et harnais en remplaçant la redondance matérielle des capteurs par une redondance analytique. Ainsi, en cas de fonctionnement anormal, les capteurs virtuels proposés pourront être utilisés pour consolider la prise de décision sur l'état du capteur par des tests de cohérence et de validation croisée et le cas échéant se substituer aux mesures.Dans ce travail de thèse, on s'est intéressé à la surveillance des systèmes de régulation de géométries variables (régulation du flux d'air en entrée et la quantité de carburant) avec comme contrainte forte la non-modification des paramètres des lois de commande existantes et le maintien de l'opérabilité du turboréacteur avec une dégradation des performances acceptables selon les spécifications du cahier des charges.Pour répondre à ces contraintes opérationnelles, une approche FTC (Fault Tolerant Control) passive est proposée. Cette approche nommée, AVG-FTC (Aircraft Variables Geometries-Fault-Tolerant Control) s'articule autour de plusieurs sous-systèmes mis en cascades. Elle tient compte du caractère instationnaire des systèmes étudiés, des différents couplages entre géométries variables et des incertitudes de modélisation. Ainsi, l'approche utilise un modèle neuronal du capteur couplé à un observateur de type Takagi-Sugeno-LPV (Linéaire à Paramètres Variant) et à un estimateur non linéaire robuste de type NEKF (Filtre de Kalman Étendu Neuronal) qui permet de produire une estimation temps réel des grandeurs surveillées. En utilisant la plateforme de prototypage et de tests du motoriste, nous avons pu évaluer l'approche AVG-FTC en simulant plusieurs scénarios de vol en présence de défaillances. Ceci a permis de montrer les performances de l'approche en termes de robustesse, de garantie de stabilité des boucles de régulations et d'opérabilité du turboréacteur. To improve the availability, a solution that aircraft manufacturers and suppliers adopt was the fault tolerance

Conception d'interfaces humains-machines pour la conduite de systèmes complexes

État de l'art -- Méthodes de conception -- La méthode traditionnelle -- La méthode EID -- La méthode IMAC -- La méthode Woods et Roth -- Le système Predex -- Le système Formentor -- La proposition méthodologique de Neboit, Guillermain, Fadier -- Les résultats de Siebert, Sicard et Thebault -- L'opérateur, sa Tâche et le processus -- Modèles de performances de l'opérateur -- Définition des tâches génériques de conduite -- Intégration des connaissances avec les tâches génériques -- Architecture générique d'IHM -- Mise en oeubre de Tagci -- Collecte des informations -- Validation de la méthode TAGCI-Situations normales Validation de la méthode TAGCI -Situations anormales -- Validation expérimentale de Tagci pour les situation incidentelles -- Validation de Tagci dans une application nucléaire -- Contributions à l'avancement de la connaissance -- Pistes de recherche à explorer

Model-based fault detection in diesel engines air-path

Cette thèse a pour but l étude de la détection basée sur modèle de défauts pour lesmoteurs Diesel produits en grande série. La nécessité d une surveillance continue del état de santé des véhicules est maintenant renforcée par la législation Euro VI sur lesémissions polluantes, qui sera probablement rendue encore plus contraignante dans sesprochaines révisions. Dans ce contexte, le développement de stratégies robustes, faciles àcalibrer et valides pour des systèmes dispersés (car produits en grande série) procureraitun avantage considérable aux constructeurs automobile. L étude développée ici tentede répondre à ces besoins en proposant une méthodologie générique. On utilise desobservateurs adaptatifs locaux pour des systèmes scalaires non linéaires et affines parrapport à l état, pour résoudre les problèmes de la détection de défauts, de son isolationet de son estimation d une façon compacte. De plus, les incertitudes liées aux biais demesure et de modèle et aux dérives temporelles nécessitent d améliorer les méthodes dedétection par l utilisation de seuils robustes pour éviter les fausses détections. Dans cettethèse, on propose un seuil variable basé sur la condition d observabilité du paramètreimpacté par le défaut et sur une étude de sensibilité par rapport aux incertitudes surles entrées ou sur le modèle. Cette méthode permet, entre autres, de fournir un outild analyse pour la sélection des conditions de fonctionnement du système pour lesquelsle diagnostic est plus fiable et plus robuste par rapport aux incertitudes sur les entrées.L approche présentée a été appliquée avec succès et validée de façon expérimentale surun moteur Diesel pour le problème de détection de fuite dans le système d admissiond air, puis dans un environnement de simulation pour le problème de détection dedérive d efficacité turbine. On montre ainsi ses avantages en termes de fiabilité dedétection, d effort de calibration, et pour l analyse des conditions de fonctionnementmoteur adaptées au diagnostic.The study of model-based fault detection for mass production Diesel engines isthe aim of this thesis. The necessity of continuous vehicles health monitoring is nowenforced by the Euro VI pollutant legislation, which will probably be tightened in itsfuture revisions. In this context developing a robust strategy that could be easilycalibrated and work with different systems (due to production variability) would bea tremendous advantage for car manufacturers. The study developed here tries toanswer to those necessities by proposing a generic methodology based on local adaptiveobservers for scalar nonlinear state-affine systems. The fault detection, isolation andestimation problems are thus solved in a compact way. Moreover, the uncertaintiesdue to measurement or model biases and time drifts lead to the necessity of improvingthe detection methodology by the use of robust thresholds that could avoid undesiredfalse alarms. In this thesis a variable threshold is proposed based on the observabilitycondition and the sensitivity analysis of the parameter impacted by the fault withrespect to input or model uncertainties. This approach allows, among other things, tobe used as an analysis tool for the individuation of the system operating points for whichthe diagnosis is more reliable and more robust to inputs uncertainties. The discussedapproach has been successfully implemented and experimentally tested on a real Dieselengine for the intake leak detection and for the turbine efficiency loss drift detectionin a co-simulation environment showing its advantages in term of detection reliability,calibration effort and engines diagnosis operating condition analysis.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

Développement d'un modèle de pronostic pour les roulements des éoliennes

RÉSUMÉ: Les climats nordiques font référence aux conditions météorologiques dans lesquelles les éoliennes sont exposées au givrage atmosphérique ou à des températures basses en dehors des limites de conception des éoliennes ce qui cause souvent une réduction de la production énergétique et une augmentation des couts de maintenance. Les conséquences et les coûts liés aux défaillances des composants, sont critiques, car il est difficile d’accéder au site surtout les périodes hivernales et il faut attendre la livraison des pièces de rechange pour remettre l’éolienne en marche et faire face aux défauts. L'échec d'un composant critique, comme une boîte de vitesses, peut endommager d'autres composants et il est donc important d'obtenir un avertissement préalable des problèmes possibles. L’objectif général du projet est d’élaborer une stratégie de maintenance prédictive afin de détecter les pièces et sous-systèmes qui démontrent une tendance à court et à moyen terme vers une anomalie de fonctionnement ou un arrêt complet à cause de bris. Cet objectif général a été atteint, à la fin du projet, par l’atteinte des objectifs spécifiques suivants : Élaboration d’une méthode d’analyse des données issues de capteurs installés sur les composants d’une éolienne permettant la détection d’anomalies d’une pièce ou d’un sous-système. Élaboration d’un modèle de pronostic basé sur les données des capteurs et les réseaux de neurones artificiels capable de calculer la durée de vie utile restante du roulement d’une éolienne. Après la réalisation de l’analyse de criticité des composantes principales de l’éolienne, un seul composant a été retenu dans le cadre de cette étude, vu la nature de données disponibles à analyser. Ce composant est le roulement de la boite de vitesse d’une éolienne. La surveillance d’un ou plusieurs équipements d’une machine peut être vérifiée en analysant, à des périodes de temps bien définies, l’indicateur de dégradation de performance. On retrouve plus d’une technique pour réaliser ces analyses : l’analyse vibratoire, l’analyse des lubrifiants, l’émission acoustique. La vibration est souvent le meilleur indicateur de la santé des machines tournantes, pour ce faire on a abouti dans ce projet à une analyse vibratoire. Finalement, un modèle de pronostic basé sur les réseaux de neurones artificielles a été développé, à partir des signaux générés par les capteurs installés sur les différents sous-systèmes du roulement, avec l’objectif de se doter d’un outil capable de localiser la défaillance sur le roulement et permet la prédiction de sa durée de vie utile restante. Ainsi, d’autres méthodes ont été appliquées telle que la comparaison des données mesurées avec les données prédites numériquement et l’optimisation de l’erreur. -- Mot(s) clé(s) en français : Maintenance prédictive; Éolienne; Roulement; Réseaux de neurones artificiels; pronostic. -- ABSTRACT: Northern climates refer to the weather conditions in which wind turbines are exposed to atmospheric icing or to low temperatures outside the design limits of wind turbines, which often results in reduced energy production and increased maintenance costs. The consequences and costs associated with component failures are critical because it is difficult to access the site especially during winter periods and it is necessary to wait for the delivery of spare parts to restart the wind turbine and deal with defects. Failure of a critical component, such as a gearbox, may damage other components and it is therefore important to obtain prior warning of potential problems. The overall objective of the project is to develop a predictive maintenance strategy to detect parts and subsystems that demonstrate a short- to medium-term trend towards a malfunction or a complete shut down due to breakage. This general objective was achieved at the end of the project by achieving the following specific objectives: Development of a method for analyzing data from sensors installed on the components of a wind turbine allowing the detection of anomaly of a part or of a subsystem. Development of a prognostic model based on sensor data and artificial neural networks capable of calculating the remaining service life of a wind turbine. After carrying out the criticality analysis of the principal components of the wind turbine, only one component was selected for this study, given the nature of available data to be analyzed. This component is the bearing of the gearbox of a wind turbine. Monitoring of one or more equipment of a machine can be verified by analyzing the performance degradation indicator at well-defined time periods. We can find more than one technique for performing these analyzes: vibration analysis, lubricant analysis, acoustic emission, vibration is often the best indicator of the health of rotating machines, to achieve this we have succeeded in this Project to a vibratory analysis. Finally, a prognostic model based on artificial neural networks was developed, based on the signals generated by the sensors installed on the various subsystems of the bearing, with the aim of acquiring a tool capable of locating the Failure and allows the prediction of its remaining service life. Thus, other methods have been applied such as the comparison of the measured data with the numerically predicted data and the optimization of the error. -- Mot(s) clé(s) en anglais : predictive maintenance, wind turbine, bearing, artificial neural network, prognostic

Diagnostic, reconstruction et identification des défauts capteurs et actionneurs (application aux station d'épurations des eaux usées)

Ce travail de thèse propose une méthode générale de reconstruction de défauts. Cette méthode donne un aperçu sur le problème d observabilité des entrées inconnues. Par la suite, une méthodologie de détection et d isolation de défauts capteurs et actionneurs est proposée. Le schéma de FDI est basé sur une banque d observateurs. L implémentation de cette méthode pour un modèle ASM1 réduit conduit à une table de signature fortement localisante.La deuxième partie porte sur la problématique de l observation des systèmes non linéaires . Le filtre de Kalman étendu (FKE) est l un des observateurs les plus largement utilisé à cette fin. Cependant, la convergence de cet observateur n est pas prouvée. Lorsque le FKE est appliqué à un système mis sous une forme canonique d observabilité, il acquiert, des propriétés de convergence exponentielle globales. Cependant, ce dernier entraine une amplification de bruit. Afin de combiner l efficacité d un FKE en termes de lissage de bruit, et la réactivité d un OKE grand gain face aux larges variations, [Boizot et al., 2010] ont proposé un observateur adaptatif. Ainsi, cet observateur est appliqué au système non-linéaire MIMO d une station d épuration biologique. Une étude comparative entre ces trois observateurs est menée afin de mettre en évidence la pertinence de l observateur adaptatif.This thesis proposes a general methodology for identifying and reconstructing sensor faults on dynamical processes. This identification theory provides a general framework for the problem of "observability with unknown inputs". Next, a framework for fault detection and isolation of sensors and actuators is proposed. The FDI sheme is based on bank of high-gain observers. A simulation study of a waste water treatment plant shows the effectiveness of the proposed approach.The second point evoked in the thesis is the observability of nonlinear dynamic systems and state estimation. The Extended Kalman Filter (EKF) is a widely used observer for such nonlinear systems. However, it suffers from the lack of theoretical justifications. The EKF, when applied to a system put in a normal form of observability, it acquires the property of global exponential convergence. Unfortunately, this latter observer (HG-EKF) is very sensitive to measurement noise. In order to combine the behaviors of the EKF (efficiency with respect to noise smoothing) and of the HG-EKF (reactivity to large estimation errors), (Boizot et al, 2010) proposed an adaptive high gain observer. This observer is applied to a MIMO nonlinear system of an Activated Sludge Process. A comparison study of the performances of the three observers under consideration is carried out. Results show a clearly better state estimation for the adaptive observer.TOULON-Bibliotheque electronique (830629901) / SudocSudocFranceF