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Ce travail s´intéresse à la modélisation, à la détection et à la localisation des défauts des machines asynchrones fondées sur l´approche multi-modèle. Etant une phase cruciale dans l´application des algorithmes de diagnostic, la modélisation de la machine asynchrone est proposée. Deux modèles mathématiques ont été développés : un modèle classique, triphasé et un biphasé. Afin de surmonter les limites de ces modèles, un multimodèle est con‡u. Celuici est le produit de quatre étapes consécutives qui sont : l´acquisition d´une base de données, la classification des données en des groupes, l´identification paramétrique et structurelle des différents sous modèles, et finalement, la fusion de ces sous modèles pour la formation du multimodèle. Une étude comparative entre trois méthodes de modélisation à base de trois algorithmes de classification a été réalisée. Cette étude a permis de créer une nouvelle stratégie de classification. L´application de l´approche multi-modèle basée sur la nouvelle stratégie de classification au diagnostic requiert la conception de deux types de multiobservateurs qui sont proposés et validés expérimentalement à la machine asynchrone.

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