M2 Automatique et systèmes

Ce cours est destiné aux étudiants de Master 2 en Automatique et Systèmes. Structuré autour de six chapitres, il porte principalement sur la détection et la localisation de défauts (FDI) basées sur le modèle.

Après un rappel des différentes terminologies liées au diagnostic des systèmes, un tour d'horizon des techniques dites « boîtes noires » (ou basées sur les données), telles que les réseaux de neurones, la logique floue et les systèmes experts, sera proposé. Les étudiants apprendront ensuite à synthétiser des observateurs de Luenberger et des filtres de Kalman pour la génération de résidus.

La conception d'un banc d'observateurs à entrées inconnues (UIO) sera abordée pour assurer la détection et la localisation des défauts. La redondance analytique basée sur l'espace de parité sera également étudiée pour le diagnostic des systèmes dans les cas statique et dynamique. Enfin, la technique d'identification paramétrique de modèles ARMA sera implémentée pour la détection de défauts via la méthode des moindres carrés simples. Le module se conclut par l'analyse et l'évaluation des résidus à l'aide de la méthode de Page-Hinkley.