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La surveillance des systèmes industriels et/ou embarqués constitue une préoccupation majeure en raison de l'accroissement de leur complexité et des exigences sur le respect des profils de mission. La détection d'anomalies tient une place centrale dans ce contexte. Fondamentalement, les procédures de détection à base de modèles consistent à comparer le fonctionnement réel du système avec un fonctionnement de référence établi à l'aide d'un modèle sans défaut. Cependant, les systèmes à surveiller présentent souvent des dynamiques non linéaires (NL) et difficiles à caractériser de manière exacte. L'approche retenue dans ce travail consiste à englober leur influence par des incertitudes bornées (IB). Une part importante du travail porte sur l'extension des classes de modèles dynamiques à IB pour lesquels des observateurs intervalles peuvent être obtenus. En s'appuyant sur des changements de coordonnées variant dans le temps, des dynamiques LTI, LPV et LTV sont considérées graduellement pour déboucher sur des classes de dynamiques (NL-IB) continues. Une étude qui porte sur la détection de défauts d'un système aéronautique en caractérisant explicitement le bruit de mesure est présentée.
About the author
Rihab El Houda THABET est Docteure en Automatique de l'Université de Bordeaux depuis 2014. Elle a obtenu ses diplômes d'Ingénieur et Master en Automatique et techniques intelligentes en 2010 et 2011 de l'Ecole Nationale d'Ingénieurs de Gabès (Tunisie). Sa recherche porte sur les techniques ensemblistes pour la surveillance des systèmes incertains.
