Thèse soutenue

Diagnostic de systèmes non linéaires par analyse en composantes principales à noyau
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Auteur / Autrice : Kwami Dodzivi Anani
Direction : Didier MaquinMaya Kallas
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatique
Date : Soutenance le 21/03/2019
Etablissement(s) : Université de Lorraine
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche en automatique (Nancy)
Jury : Président / Présidente : Abdelouahab Aitouche
Examinateurs / Examinatrices : Ghaleb Hoblos, Pierre Beauseroy, Gilles Mourot
Rapporteurs / Rapporteuses : Ghaleb Hoblos, Pierre Beauseroy

Résumé

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Dans cette thèse, le diagnostic d'un système non linéaire a été réalisé par une analyse de données. Initialement conçue pour analyser les données liées par des relations linéaires, l'Analyse en Composantes Principales (ACP) est couplée aux méthodes à noyau pour détecter, localiser et estimer l'amplitude des défauts sur des systèmes non linéaires. L'ACP à noyau consiste à projeter les données par l'intermédiaire d'une application non linéaire dans un espace de dimension élevée dénommé espace des caractéristiques où l'ACP linéaire est appliquée. Ayant fait la projection à l'aide de noyaux, la détection peut facilement être réalisée dans l'espace des caractéristiques. Cependant, l'estimation de l'amplitude du défaut nécessite la résolution d'un problème d'optimisation non linéaire. Une étude de contributions permet de localiser et d'estimer ces amplitudes. La variable ayant la plus grande contribution est susceptible d'être affectée par un défaut. Dans notre travail, nous avons proposé de nouvelles méthodes pour les phases de localisation et d'estimation des défauts pour lesquelles les travaux existants ont des limites. La nouvelle méthode proposée est basée sur les contributions sous contraintes permettant d'obtenir une reconstruction parcimonieuse des variables. L'efficacité des méthodes proposées est montrée sur un réacteur à agitation continue (CSTR).