Méthodologie pour le placement de capteurs à base de méthodes de classification en vue du diagnostic

par Antonio Orantes Molina

Thèse de doctorat en Systèmes automatiques

Sous la direction de Marie-Véronique Le Lann.

Soutenue en 2005

à Toulouse, INSA .


  • Résumé

    Les travaux présentés se situent dans le domaine de l'aide à la décision pour la surveillance et le diagnostic de systèmes complexes tels que les procédés chimiques. Notre travail a permis de concevoir une méthodologie permettant de placer les capteurs les plus pertinents sur un processus en vue de son diagnostic à partir des données d'historiques. Cette méthodologie est basée sur l'association de méthodes de mesure de la quantité d'information (entropie de Shannon) délivrée par des signaux issus d'un système et de la classification de données. A partir des données d'évolution temporelle des capteurs (constituant l'ensemble de tous les possibles) suite à des scénarii de défaillance (par exemple simulés sur un simulateur dynamique), il est possible d'identifier les capteurs les plus pertinents et d'obtenir un modèle de comportement du processus à un niveau d'abstraction tel qu'il soit utilisable pour le diagnostic. Une procédure pour une adaptation du modèle dans le cas de reconnaissance défauts inconnus a été aussi proposée. Des tests de faisabilité sur des cas concrets industriels ont été effectués en simulation tout d'abord en utilisant un simulateur dynamique de procédés mondialement distribué dans l'industrie : HYSYS puis sur un nouveau réacteur chimique développé par le Laboratoire de Génie Chimique de Toulouse. Ces travaux rentrent dans le cadre d'un projet financé par l'Institut pour une Culture de Sécurité Industrielle (ICSI).


  • Résumé

    The presented study is in the field of the decision-making aid for the monitoring and the diagnosis of complex systems such as chemical processes. Our work permitted to design a methodology allowing placing the most relevant sensors on a process for its diagnosis from the analysis of historical data. This methodology is based on the association of methods used for measurement of information quantity (Shannon's entropy) delivered by signals coming from a system and for the classification of data. From time evolution data of sensors (constituting the set of all possible sensors) following scenarios of failure (for example simulated on a dynamic simulator), it is possible to identify the most relevant sensors in the set of the possible sensors and to obtain a model of the process with a level of abstraction such as it is usable for the diagnosis. A procedure for the model adaptation in the case of recognition of unknown failures has also been proposed Tests of feasibility on concrete industrial cases have been carried out in simulation by using first of all a dynamic process simulator universally distributed in industry: HYSYS then on a new chemical reactor developed by the Laboratoire de Génie Chimique of Toulouse. These works are part of a project supported by the “Institut pour une Culture de Sécurité Industrielle” (ICSI).

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Informations

  • Détails : 1 vol. (176 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 143-150

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  • Bibliothèque : Institut national des sciences appliquées. Bibliothèque centrale.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2005/796/ORA
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