Application de la théorie des sous-ensembles flous pour le développement d'un algorithme de classification séquentielle non supervisée et non paramétrique pour le suivi en temps réel de l'évolution de l'état d'une structure soumise à des sollicitations extérieures

par Hassan El-Hajjami

Thèse de doctorat en Sciences

Sous la direction de Paul Gaillard.

Soutenue en 1991

à Compiègne .


  • Résumé

    Le but à atteindre est la mise au point d'une méthode de contrôle et surveillance, pour le suivi en ligne de l'évolution de l'état de structures de natures différentes soumises à des cycles de sollicitation, par classification de signaux d'émission acoustique émises par ces dernières, et l'élaboration du logiciel correspondant. Pour l'analyse de ces signaux, la construction d'un ensemble d'apprentissage n'est pas toujours possible, car l'émission acoustique en elle-même correspond à un phénomène irréversible. Ceci nous a amené à développer un algorithme de classification automatique de type adaptatif, séquentiel, non supervisé et non paramétrique. Pour la réalisation de cet algorithme nous avons introduit certains concepts de la théorie des sous-ensembles flous. L'utilisation d'un indice appelé : indice de flou, calculé à partir de l'entropie floue, pour définir la zone frontière délimitant chaque classe créée, nous a semblé intéressante pour les différentes applications que nous avons étudiées. Ainsi pour intégrer une nouvelle observation qui arrive à l'une des classes existantes, son degré d'appartenance est comparé à l'indice de flou de cette classe. Partant de l'hypothèse que les premières observations détectées proviennent d'un seul et même mécanisme (qui reflètent l'état initial de la structure) une première classe de départ est formée pour initialiser l'algorithme. L'évolution de cette classe et l'apparition d'autres nouvelles classes par auto-apprentissage, qui peuvent caractériser des états de fonctionnement différents, vont nous permettre de suivre et contrôler l'évolution de l'état de la structure étudiée. Cet algorithme a été testé sur plusieurs types de données réelles et les résultats obtenus, confrontés à d'autres méthodes d'analyse et de reconnaissance de formes, permettent d'envisager son application pour le suivi et le contrôle en ligne des structures soumises à des sollicitations extérieures

  • Titre traduit

    An algorithm for unsupervised sequential and nonparametric classification of signals based on the fuzzy sets theory


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Informations

  • Détails : 228 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 224-228

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