L’objectif de cette thèse est de développer un observateur non linéaire pour un outil de diagnostic pour des systèmes non linéaires à temps continu et à mesures discrètes. Ce mémoire débute par l’étude de notions d’observabilité faisant le point sur l’observation de ces systèmes. Nous enchaînons ensuite par l’analyse d’observateurs non linéaires obtenu par optimisation, puis nous présentons les méthodes de diagnostic à l'aide d'observateurs. Un observateur à mémoire finie est ensuite synthétisé pour détecter et localiser les défauts capteurs et actionneurs d’une classe de systèmes non linéaires en présence à la fois de bruit de processus et de bruit de mesures. De plus, un observateur non linéaire est également construit sur un modèle augmenté pour estimer simultanément les états du système et les entrées inconnues. Une étude de robustesse vis à vis des divers bruits a été menée, ainsi que l'étude de la définition des défaut d'amplitude minimale pour la détection. L'utilisation de l'algorithme EWMA a également été introduit pour ses performance en détection. Le cas de multiple défauts simultanés ont été détectés et identifiés dans cette partie. À la fin de cette thèse, un observateur à mémoire finie est développé pour les systèmes non linéaires à temps variants.

The aim of this thesis is to design a nonlinear observer as a diagnostic tool for continuous-time nonlinear systems with discrete-time measurements. We begin with the study of some observability notions concerning the considered nonlinear systems, following by the presents of three typical optimization-based nonlinear observers and observer-based diagnostic methods. Inspired by the existing approaches, a finite memory observer is then designed for a class of nonlinear systems in the presence of both process and measurement noises in order to perform fault detection and isolation of sensor and actuator faults. In the second part, a nonlinear observer based on augmented model is then designed to simultaneously estimate both system states and unknown inputs. The robustness with respect to the diverse noises is studied, as well as the study of the minimum amplitude of fault for the detection. The EWMA algorithm was also introduced and analyzed for its performance in detection. Multiple simultaneous faults are also detected and identified in this part. At the end of this thesis, a finite memory observer is designed for the nonlinear time-varying systems on the basis of the fundamental synthesis for linear time-varying systems.