Abstract FR:

Au developpement recent de l'automatisation des systemes industriels par des boucles de regulation s'ajoute maintenant une maintenance predictive par une boucle de supervision. Differentes techniques font actuellement l'objet de recherches pour mener a bien cette tache. La contribution originale de cette these reside dans l'association des methodes d'identification parametrique des systemes a temps continu par la methode des moments partiels, et des tests sequentiels d'hypotheses. Cette methodologie a ete utilisee pour la detection et la localisation de defauts sur une machine a courant continu. La premiere partie de ce memoire concerne l'identification parametrique des systemes continus, dont le modele de sortie est obtenu par la methode des moments partiels. Apres un rappel de cete derniere, on presente un estimateur non redondant des systemes multidimensionnels, justifie par un developpement theorique. On aborde aussi l'identification des systemes continus en environnement stochastique par des methodes de filtrage et de variable instrumentale. La deuxieme partie est relative a l'identification d'une machine a courant continu. Une modelisation originale du systeme, associee aux algorithmes definis dans la premiere partie, permet l'estimation des parametres physiques de la machine en presence d'un couple de charge aleatoire. La troisieme partie est consacree a la detection de defauts par les tests de wald et de page hinkley. Ces tests, appliques a un processus pilote, ont permis la detection et la localisation de differents types de defauts ou de pannes d'une machine a courant continu, grace aux parametres physiques estimes par les algorithmes d'identification continue