This paper presents a robust nonlinear asymptotic observer with adjustable convergence rate with a great potential of applicability for biological systems in which the main state variables are difficult and expensive to measure or such measurements do not exist. This observer scheme is based on the classical asymptotic observer, which is modified to allow the tuning of the convergence rate. It is shown that the proposed observer provides fast and satisfactory estimates when facing load disturbances, system failures and parameter uncertainty while maintaining the excellent robustness and stability properties of the classical asymptotic observer. The implementation of the tunable observer is carried out by numerical simulations of a mathematical model of an anaerobic digestion process used for wastewater treatment. The key results are examined and further developed. To cite this article: V. Alcaraz-González et al., C. R. Biologies 328 (2005).

Cet article présente un observateur non-linéaire à vitesse de convergence réglable pour les systèmes biologiques, dont les principales variables dʼétat sont difficilement mesurables. Cet observateur est fondé sur le principe de lʼobservateur asymptotique, dont lʼintérêt a déjà été largement démontré dans la littérature, mais il est modifié pour permettre à lʼutilisateur dʼen régler la vitesse de convergence. Il est en particulier démontré au sein de cet article que lʼobservateur proposé fourni des estimations rapides et satisfaisantes vis-à-vis de perturbations affectant le procédé, de défaillances du système et dʼincertitudes paramétriques liées au modèle utilisé, alors que les bonnes propriétés de stabilité et de robustesse de lʼobservateur asymptotique classique sont préservées. Cet observateur est par ailleurs testé en simulations numériques en utilisant un modèle mathématique dʼun procédé biologique utilisé pour le traitement des eaux usées par digestion anaérobie. Les résultats sont examinés et discutés pour illustrer les bénéfices dʼun tel observateur et son applicabilité à de nombreux procédés biologiques. Pour citer cet article : V. Alcaraz-González et al., C. R. Biologies 328 (2005).