Synthèse robuste de filtres de diagnostic pour la surveillance à base de modèle des systèmes multivariables et incertains.

Abstract

Le travail effectué dans ce mémoire concerne la synthèse robuste de filtres DLRD pour la surveillance à base de modèle des systèmes multivariables et incertains. Il se fonde sur la modélisation sous forme LFT qui permet de prendre en compte une large classe d'incertitudes, et sur les outils modernes de synthèse et d'analyse robustes. Nous proposons une méthodologie générale pour l'intégration simultanée des contraintes de robustesse et les spécifications de performances en termes de sensibilité pour la synthèse d'un système DLRD. Nous montrons comment la méthodologie de synthèse proposée peut être étendue au cas des systèmes bouclés. Dans un premier temps, nous présentons une méthodologie de synthèse directe de filtres DLRD, centrée sur la valeur singulière structurée généralisée. L'introduction de l'outil d'analyse mg permet de tester les performances robustes d'un filtre de DLRD. Une démarche d'affinement itérative entre l'étape d'estimation robuste et l'étape de validation par mg-analyse est alors proposée de façon à résoudre la problématique de DLRD. Dans un deuxième temps, une approche plus générale où les objectifs de sensibilité sont inclus dans l'étape même de la synthèse est développée. Le problème d'optimisation, associé aux contraintes de robustesse/sensibilité est résolu à l'aide d'un problème fictif H¥. Cette approche est ensuite étendue au cas des systèmes commandés en boucle fermée, en intégrant le régulateur dans le schéma de synthèse. Ces méthodes sont validées en simulation, sur un procédé hydraulique de laboratoire et sur un simulateur de vol.