Contribution à l'étude des méthodes de détection de rupture de modèle : application à la détection d'événements dans les signaux et au diagnostic de défauts de systèmes

A Contribution to the model jump detection problem : application to detection of events in signals and to failure diagnosis in systems

• Auteur / Autrice : Dominique Sauter
• Direction : Michel Aubrun
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 1991
• Etablissement(s) : Nancy 1
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université Henri Poincaré Nancy 1. Faculté des sciences et techniques

Mots clés

Mots clés contrôlés

Redondance (ingénierie)

Maintenance automatisée

Mots clés libres

Rupture de modèle

Détection-localisation

Diagnostic de défauts

Redondance analytique

Génération de résidus

Observateurs d'état

Robustesse

Résidus adaptatifs

Résumé

Le travail présenté dans ce mémoire représente une contribution à l'étude des méthodes de détection de rupture de modèle et a leurs applications à la détection d'événements dans les signaux et au diagnostic de systèmes. Pour mettre en évidence les variations qui existent entre les deux applications le mémoire est volontairement organisé en deux parties. La première partie est consacrée à la détection de rupture de modèle dans les signaux. Le problème est traduit en terme de test d'hypothèses applique aux résidus issus de la comparaison modèle-signal. Après une analyse des travaux dans ce domaine, un modèle de comportement simplifié est tout d'abord considéré pour la détection et la reconnaissance d'événements. Celui-ci est ensuite appliqué à l'amélioration des performances d'un capteur à courants de Foucault. Ce modèle ne permet cependant pas de détecter des changements de caractéristiques spectrales et nous proposons de recourir à un modèle plus complet, celui de processus autorégressifs, qui est appliqué à la résolution de problèmes biomédicaux. La deuxième partie du mémoire traite de défauts de systèmes. Le principe des méthodes de détection qui sont présentées est basé sur une analyse de l'écart modèle-fonctionnement courant et privilégie la notion de redondance analytique. On distingue deux classes de méthodes qui font appel respectivement à l'estimation d'état et à l'estimation paramétrique. La première retient notre attention et est appliquée au diagnostic d'un processus thermique. On s'intéresse ensuite au problème de robustesse des méthodes de diagnostic vis-à-vis des incertitudes ou variations de paramètres du système étudié. Après une présentation des techniques existantes on propose, pour résoudre ce problème, une nouvelle méthodologie consistant à engendrer des résidus qui s'adaptent aux variations de paramètres