Diagnostic basé Hinfini/Hmoins et tolérance aux fautes pour l'autonomie des missions spatiales.

Abstract

Le placement des tuyères sur les véhicules spatiaux est un processus coûteux qui demande actuellement aux équipes « architecture système » beaucoup d’itérations, car il existe peu d'outils de conception à l'heure actuelle.Dans la pratique, la démarche est souvent une démarche basée sur l'expérience. Par ailleurs, les besoins en autonomie embarquée des engins spatiaux poussent les industriels à coupler le placement des tuyères avec des « contrôleurs intelligents », équipés de fonctions de diagnostic et d’accommodation de défauts.Partant de ce constat, cette thèse propose deux contributions.La première contribution consiste en la formulation et résolution d'un problème d’optimisation permettant de placer de façon optimale les tuyères sur un engin spatial, en tenant compte des contraintes dites de diagnosticabilité et de reconfigurabilité. Plus précisément, le problème d’optimisation est formulé tel que :- L'existence d'une solution de diagnostic basée modèle est garantie via la formulation de contraintes de détectabilité et d’isolabilité.- L'existence d'une solution au niveau « contrôle» est formulée via une fonction coût quantifiant l’inclusion du polytope de l’espace des commandes nécessaires dans le zonotope de l’espace des commandes possibles du satellite en cas de panne et permet ainsi de garantir le recouvrement des fautes.- Enfin des contraintes géométriques permettent de considérer des contraintes d'architecture telles que la contamination de l’avionique (antenne RF, caméra...)La deuxième contribution est une contribution théorique dans le domaine de la post-analyse Hinfini/Hmoins (donc pire cas) de n'importe quelle solution de diagnostic basée modèle. Elle consiste en une méthode de vérification formelle de la performance de n'importe quel filtre de détection de défauts pour les systèmes linéaires à paramètres variants (LPV) représentés sous la forme d’une transformation linéaire fractionnaire (LFT).La théorie des contraintes quadratiques intégrales (IQC) est utilisée pour formuler une borne supérieure de la fonction µg développée par l'équipe ARIA du laboratoire IMS et ainsi étendre la µg-analyse au cas où les paramètres varient dans le temps. Cette formulation conduit à des problèmes d'optimisation sous contraintes d’inégalités matricielles quasi convexes qui sont résolus par de la programmation semi-définie (SDP). La méthode proposée permet de considérer des incertitudes LTI à dépendance polynomiale rationnelle, constantes ou variables dans le temps (avec une vitesse de variation bornée ou non), ainsi que des délais et certaines non-linéarités. On montre que l'approche développée est valable également pour les filtres de diagnostic LTI et recoupe donc la théorie de la µg-analyse. La théorie IQC développée est illustrée sur un exemple de détection de pannes de tuyères sur un satellite.