Les systèmes d'énergie solaire et éolienne sont omniprésents, librement disponibles, respectueux de l'environnement et sont considérés comme des sources d'énergie prometteuses en raison de leur disponibilité et de leurs avantages topologiques pour les générations d’énergies locales. Les systèmes hybrides d'énergie solaire-éolienne, utilisant deux sources d'énergie renouvelables, permettent d'améliorer l'efficacité du système, la fiabilité de l'alimentation et la réduction des besoins en stockage d'énergie pour les applications autonomes. Les systèmes hybrides solaires-éoliens deviennent populaires dans les applications de production d'électricité dans les régions éloignées en raison des progrès réalisés dans les technologies d'énergie renouvelable et de la hausse substantielle des prix des produits pétroliers. Dans cette thèse, nous nous proposons d'étudier une variété d'outils méthodologiques pour la simulation, l'optimisation et le contrôle des systèmes d'énergies solaire-éolienne hybrides autonomes avec stockage de batterie. On constate que les efforts continus de recherche et de développement dans ce domaine sont encore nécessaires pour améliorer la performance de ces systèmes, établir des techniques pour prédire avec précision leur production et les intégrer de manière fiable à d'autres sources de production d'énergie renouvelable ou conventionnelle.

Dans ce travail de thèse, nous avons proposé un système de supervision appliqué sur un robot manipulateur à deux degrés de liberté. La supervision est utilisée pour assurer la reconfiguration en temps réel du robot. Dans ce système nous avons utilisé une nouvelle méthode de détection de défaut (FD) de frottement visqueux du robot supervisé combinée avec un module de commande tolérante aux défauts (FTC).Le premier module, basé sur une méthode de traitement appliquée sur des résidus, va permettre la détection de défaut pour bien estimer les corrections nécessaires du deuxième module. Une évaluation de l’effet de défaut durant la supervision a été faite. Par ailleurs, le protocole TCP pour le transfert des données entre le robot superviseur et le robot supervisé a été utilisé. Les résultats de simulation montrent que la méthode proposée corrige l’effet de défaut en utilisant les données qui arrivent d’un robot superviseur à distance. Ensuite, nous avons proposé une implémentation matérielle sur cible FPGA de l’algorithme de supervision dont le but est de valider notre contribution et d’assurer un traitement en temps réel dans le cas où il y a des robots réels. Par ailleurs, une étude comparative entre les performances des deux implémentations a été effectuée

Le diagnostic est une composante principale du module de supervision. Il consiste à déterminer à chaque instant le mode de fonctionnement dans lequel le système se trouve. Il s‟appuie sur une connaissance à priori des modes de fonctionnement et sur une connaissance instantanée matériellement par une nouvelle observation de l‟état du système. Il existe plusieurs approches pour réaliser le diagnostic, le choix d‟une approche est lié au mode de représentation de la connaissance. Dans une première étape, nous allons essayer de faire la distinction entre les systèmes, les systèmes compliqués et les systèmes complexes, les différents types de systèmes. Nous introduisons ensuite la fonction de supervision, des systèmes industriels et des ses fonctions surveillance, détection et diagnostic, et les différentes approches de diagnostic