Academic literature on the topic 'Détection et diagnostic des défauts'

Ce travail concerne la détection et le diagnostic des défauts dans les réacteurs discontinus ou semi-continus à double enveloppe. Une stratégie de détection et de localisation des défauts a été proposée, basée sur l'utilisation d'un modèle de connaissance. La démarche de détection des défauts s'appuie sur l'algorithme du filtre de Kalman étendu adaptatif au sens de l'estimation paramétrique (FKE). Le filtre permet d'estimer à la fois l'état du réacteur et le coefficient d'échange thermique global. A partir de l'algorithme de FKE, une statistique de test global a été calculée dans une fenêtre glissante. Par la suite, une méthode de localisation de défaut a été proposée en utilisant une batterie de FKE où chaque filtre est associé à un modèle de défaut. Afin d'améliorer la robustesse des méthodes développées, un modèle de réseau de neurones permettant l'estimation de la puissance totale dégagée par une réaction chimique a été proposé. Ceci permet également l'application de notre démarche aux cas où la cinétique réactionnelle est difficile à atteindre. L'ensemble de ces travaux a été validé à la fois dans le cas d'un réacteur pilote aussi bien en simulation qu'expérimentalement et dans celui d'un réacteur industriel de 10 000 litres en simulation.

Les travaux présentés dans ce mémoire sont axés sur la détection et la localisation de défauts en utilisant l'analyse en composantes principales (ACP). Dans le premier chapitre les principes fondamentaux de l'analyse en composantes principales linéaire sont présentés. L'ACP est utilisée pour la modélisation des processus en fonctionnement normal. Dans le deuxième chapitre le problème de détection et localisation de défauts par ACP linéaire est abordé. A partir de l'analyse des indices de détection classiques, un nouvel indice de détection de défaut basé sur les dernières composantes principales a été développé. Pour la localisation de défauts, les méthodes classiques, utilisant par exemple le principe de reconstruction ou encore le calcul des contributions à l'indice de détection, ont été adaptées à l'indice de détection proposé. Le troisième chapitre est consacré à l'ACP non-linéaire (ACPNL). Une extension de l'ACP pour des systèmes non-linéaires, combinant l'algorithme des courbes principales et les réseaux RBF, est proposée. Pour la détermination du nombre de composantes à retenir dans le modèle ACPNL, une extension du critère basé sur la variance de l'erreur de reconstruction a été proposée. Une application réalisée dans le cadre d'une collaboration avec le réseau de surveillance de la qualité de l'air en Lorraine AIRLOR fait l'objet du quatrième chapitre. Cette application concerne la détection et la localisation de défauts de capteurs de ce réseau en utilisant la procédure de détection et de localisation développée dans le cas linéaire.

Les systèmes contrôlés en réseau (SCR) ont fait l'objet de nombreux travaux de recherche au cours des dernières années, principalement pour ce qui concerne la synthèse de lois de commande. Les systèmes contrôlés en réseau présentent de nombreux avantages, notamment en terme de flexibilité, mais différent problèmes se posent quand une boucle de contrôle est fermée par un réseau de communication. (ex. retards et des pertes, contraintes de communication). Diagnostic et tolérance aux défauts sont des enjeux importants pour les systèmes de contrôle, particulièrement dans les systèmes de sécurité fondamentaux. La théorie et l'application des approches classiques de diagnostic et tolérance aux défauts doivent être re-visités lorsqu'il s'agit de SCR. L'objectif de cette thèse est de proposer de nouvelles approches de diagnostic pour les systèmes contrôlés en réseau en considérant la perte de paquets et la contrainte de communication. De plus, les algorithmes de l'ordonnancement et de diagnostic proposés sont implémentés dans un mini hélicoptère. Nous considérons d'abord les problèmes de perte de paquets et de contrainte de communication pour ensuite adapter un modèle où la détection des défauts et l'allocation des ressources de communication sont fortement liés. En interprétant ce modèle comme un modèle périodique, nous formalisons et résolvons le problème de détection et localisation de défauts avec un ordonnancement périodique et hors-ligne. L'approche proposée garantit la robustesse des résidus aux perturbations ainsi que perte de paquets sur la commande du système. Il est parfois nécessaire de fournir une séquence de communication prédéfinie avant de concevoir le système de détection de défauts. IL spécifie l'ordre de l'accès des capteurs et des actionneurs au réseau. Cependant, le choix d'une séquence de communication dépend forcément à la structure du système. Un algorithme graphique proposé dans cette thèse garantit la génération de séquences de communication permettant de préserver certaines propriétés structurelles du système. En outre, cet algorithme peut être utilisé sur les systèmes incertains et assez grands. Traditionnellement, allocation des ressources et l'ordonnancement sont basés sur les stratégies hors ligne. Mais la performance du système de diagnostic ne peut pas être garantie sous l'ordonnancement hors-ligne, si le système est objet à des perturbations imprévisibles. En plus, L'ordonnancement en ligne nécessite une grande charge de calcul qui ne peut être toujours possible en cas de système embarqué. Par conséquent, un ordonnancement semi-en ligne qui permet de préserver les avantages de l'ordonnancement en ligne et évite certaines limitations d'ordonnancement hors ligne peut être considéré comme une solution de compromis. Les drones ou UAVs pour Unmanned Aerial Vehicules font actuellement l'objet de beaucoup de recherches en raison de leurs utilités dans des situations qui nécessitent des opérations autonomes ou autopiloté. Ils peuvent être classés comme des systèmes dynamiques rapides. Par conséquent, ils peuvent être banc d'essai idéal pour étudier les effets du réseau sur les performances de contrôle/diagnostique en boucle fermée. Le dernier chapitre de cette thèse est dédié à implémentation d'une stratégie de commande tolérante aux défauts et les approches de détection et localisation des défauts proposées dans les chapitres précédents sur le drone.

Le travail présenté dans ce mémoire aborde les problématiques de détection et de classification pour le diagnostic de défauts. Deux approches différentes sont abordées. La première approche est l'approche de détection et classification simultanées où le problème global à K classes est scindé en sous-problèmes. Chaque sous-problème a en charge la détection d'une ou plusieurs classes de défauts et il est traité par une cellule qui enchaîne les phases de prétraitement des signaux, de choix de l'espace de représentation, de détection, puis de décision. La résolution complète du problème à K classes s'effectue par un agencement séquentiel des cellules selon un arbre de décision hiérarchique ou par une mise en parallèle des cellules avec règles de décision associées.<br />La seconde approche est l'approche de détection et classification successives. Elle consiste à traiter tout<br />d'abord les signaux issus du capteur de manière simple pour la délivrance d'un signal d'alarme indiquant la<br />présence possible d'un défaut. Dans ce cas, et dans ce cas seulement, des traitements haut niveau sont mis en<br />oeuvre dans le but d'analyser plus finement les signatures de ces défauts. Les outils pour la classification - les différents classifieurs linéaires, les classifieurs neuronaux et les machines à vecteurs de support - sont détaillés. L'accent est mis sur le réglage des marges des classifieurs linéaires, sur leurs capacités de généralisation et sur les estimateurs de cette capacité de généralisation.<br />L'ensemble de ces méthodes a été validé sur une application concernant la détection de défauts de surface de rail dans un contexte métro. Un démonstrateur temps réel et opérant en condition d'exploitation a permis de tester les solutions de l'approche détection et classification simultanées, en considérant les taux de bonne détection et de<br />fausse alarme sur 4 classes de défauts de rail. La transformée en ondelettes, le filtrage inverse et la séparation de sources par analyse en composantes indépendantes sont les outils de prétraitement qui ont été particulièrement détaillés dans ce contexte applicatif.<br />Une base de données, constituée à partir de mesures sur site labellisées, a permis de qualifier statistiquement les solutions de l'approche détection et classification successives. Une hiérarchisation des méthodes est proposée en fonction de leur capacité de généralisation, mais aussi de leur complexité et de leur aptitude à traiter le problème avec ou sans optimisation des espaces de représentation.