Analyse structurelle d'observabilité des systèmes multi-entrées multi-sorties non linéaires: Application au diagnostic des anomalies du système Cardio-Vasculaire.
Structural analysis of the observability of nonlinear MIMO systems: application to the diagnosis and detection of cardiovascular anomalies.
Jury
Directeur de these_DAROUACH_MOHAMED_Université de Lorraine, CRAN
Co-encadrant de these_BOUTAT-BADDAS_LATIFA_Université de Lorraine, CRAN
CoDirecteur de these_ASTORGA ZARAGOZA_CARLOS MANUEL_ Cenidet Tecnologio National de Mexico, Cuernavaca, Mexique.
Rapporteur_CHADLI_MOHAMMED_University Paris-Saclay Evry
Examinateur_GUERRERO RAMíREZ _GERARDO VICENTE_Cenidet Tecnologio National de Mexico, Cuernavaca, Mexique.
Rapporteur_GUERRERO SANCHEZ_MARIA EUSEBIA_National Technological Institute of Mexico, IT, Hermosillo Sonora, Mexico
école doctorale
IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
Laboratoire
CRAN - Centre de Recherche en Automatique de Nancy
Mention de diplôme
Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatique
DIE
Interior Internado Palmira S/N, Palmira, 62493 Cuernavaca, Morelos, Mexico.
Mots clés
Observabilité non linéaire,Forme normale de Poincaré,Singularité d'observabilité,Observateur à mode glissant,Système cardiovasculaire,Diagnostic et détection de défauts
Résumé de la thèse
Cette thèse propose une nouvelle méthodologie pour le diagnostic et la détection des anomalies du système cardiovasculaire (CVS) dans des conditions où l'état est linéairement non observable.
Le premier apport majeur consiste en l'extension de la forme normale d'observabilité quadratique, initialement développée pour les systèmes non linéaires SISO, aux systèmes MIMO. Cette extension est appliquée aussi bien aux cas où la partie linéaire est observable qu'à ceux où elle présente une variété non observable. La forme normale met en évidence la surface des singularités d'observabilité.
Keywords
Nonlinear observability,Poincaré normal form,Observability singularity,Sliding-mode observer,Cardiovascular system,Diagnosis and fault detection
Abstract
This thesis proposes a new methodology for diagnosing and detecting anomalies in the cardiovascular system (CVS) under conditions where the state is linearly unobservable.
The first major contribution consists of extending the quadratic observability normal form, initially developed for nonlinear SISO systems, to MIMO systems. This extension is applied to both cases where the linear part is observable and where it presents an unobservable manifold. The normal form highlights the surface of observability singularities.
