Méthodes avancées pour l’identification, la commande et le diagnostic prédictif des systèmes complexes

The work presented in this thesis can be separated into three distinctparts. The first one uses identification techniques to characterize the behavior ofthe system. This step is crucial and important because the more the model fits thereality, the more effective the control strategy and the diagnosis system are. Then,this manuscript tackles the design of robust and efficient controllers within theframework of industrial constraints. Taking into account the uncertainties due to differencesbetween the model and reality remains a challenge in an industrial context.Finally, the last part deals with the topic of fault diagnosis. This, guarantees thatthe plant runs in nominal operating conditions at all times. Data-driven techniquesor knowledge-based approaches can be used according to whether historical dataand/or a priori knowledge of the process is available.Les travaux présentés dans ce mémoire peuvent être décomposés en trois parties distinctes. La première consiste à utiliser des techniques d’identification qui permettent de caractériser le comportement du système. Cette étape est cruciale et importante car au plus le modèle sera fidèle à la réalité et au plus le contrôle et le diagnostic seront efficaces. Ensuite, ce manuscrit aborde l'élaboration de régulateurs robustes, performants et utilisables dans le cadre des contraintes industrielle. La prise en compte des incertitudes dues à des écarts entre le modèle et la réalité demeure un défi dans un contexte industriel. Enfin, la dernière traite le sujet du diagnostic prédictif. Ce dernier permet de garantir le fonctionnement nominal en tout temps de l’installation. Les techniques basées sur les données ou sur une connaissance a priori du procédé peuvent être pertinentes suivant le nombre de données historiques et le degré d’expertise disponible