dc.contributor.author |
Boudjellal, Mustapha |
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dc.contributor.other |
Illoul, Rachid, Directeur de thèse |
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dc.date.accessioned |
2024-11-28T10:41:22Z |
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dc.date.available |
2024-11-28T10:41:22Z |
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dc.date.issued |
2021 |
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dc.identifier.other |
T000445 |
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dc.identifier.uri |
http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11151 |
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dc.description |
Thèse de Doctorat : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021 |
fr_FR |
dc.description.abstract |
Le contexte de cette thèse s’inscrit dans le domaine du diagnostic et la commande tolérante aux défauts, l’objectif principale de ce travail est la contribution aux techniques de diagnostic et plus spécifiques celles à base d’observateurs non linéaires grâce aux performances qu’ils garantissent. Après présentation d’un état de l’art sur quelques types d’observateurs utilisé dans le domaine du diagnostic ainsi qu’exposer quelques notions fondamentales sur les théories de mode glissant et la logique floue.
En première partie, nous avons synthétisé une approche d’estimation et de détection des défauts à base d’observateurs à grand gain conjointement avec l’estimation par mode glissant pour une classe de système non linéaire multi-variable d’une part, d’autre part, nous avons généralisé cette technique pour une large classe de systèmes non linéaires avec incertitudes en utilisant un approximateur universel des dynamiques inconnues via la logique flou type-2. En deuxième partie, pour valoriser l’étude, nous avons appliqué certains techniques proposées pour le diagnostic du CSTR afin de prouver les performances des techniques développées. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.subject |
Diagnostic à base d’observateurs |
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dc.subject |
Reconstruction des défauts |
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dc.subject |
Observateur à grand gain |
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dc.subject |
Mode glissant d’ordre-supérieur |
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dc.subject |
Logique flou type-2 |
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dc.subject |
Commande tolérante aux défauts |
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dc.subject |
CSTR |
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dc.title |
Contribution aux méthodes de diagnostic à base d’observateurs non linéaires : application à un CSTR |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |