Génération D’algorithmes De Diagnostic À L’aide D’observateurs À Entrées Inconnues.

Résumé: Les enjeux actuels de l’automatique sont essentiellement l’optimisation de performances et la surveillance des processus qui répondent respectivement aux demandes croissantes en termes de rendement, d’exploitation et de sécurité des installations et des opérateurs. L’enjeu est très important pour la surveillance des systèmes complexes critiques où le déterminisme des tâches de diagnostic et de contrôle de cohérence est une condition sine qua non. Ces objectifs se traduisent par le besoin de lois de commande plus efficaces et par l’intégration de modules de surveillance sophistiqués. L’un comme l’autre requiert la collecte d’une information précise et complète quant à l’état du processus à commander et à surveiller. Les travaux développés dans le cadre de cette thématique concernent la surveillance et le diagnostic des systèmes à base de modèles dynamiques très perturbés par l’utilisation d’observateurs à entrées inconnues. Notre contribution porte sur le problème de la sensibilité des indicateurs de défauts (actionneurs-capteurs) par rapport à ces entrées inconnues (bruis de mesure-défauts de modélisation et perturbations). Les applications et la mise en œuvre de ces méthodes sont testées sur des processus hydrauliques du fait de l’existence réelle de ces systèmes, de la simplicité de leurs modélisations mais aussi qu’ils sont très didactiques.

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