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Conception d'un système de diagnostic adaptatif en ligne pour la surveillance des systèmes évolutifs
| Auteur / Autrice : | Nassim Boudaoud |
| Direction : | Marie-Hélène Masson |
| Type : | Thèse de doctorat |
| Discipline(s) : | Contrôle des systèmes |
| Date : | Soutenance en 1997 |
| Etablissement(s) : | Compiègne |
| Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale 71, Sciences pour l'ingénieur (Compiègne) |
Résumé
La surveillance des procédés (industriels, environnementaux, etc. ) est devenue un enjeu économique majeur dont le diagnostic est une composante importante. Le diagnostic d'un procédé consiste à déterminer à chaque instant l'état sous lequel il évolue. La conception d'un système de diagnostic suppose une connaissance des modes de fonctionnement du procédé. Cette connaissance est rarement exhaustive. Des procédures d'adaptation permettent d'enrichir cette connaissance au fur et à mesure que de nouveaux modes de fonctionnement apparaissent. L'étude a porté sur la recherche de solutions au problème d'adaptation en ligne d'un système de diagnostic par reconnaissance des formes dans le cadre de systèmes évolutifs. La solution proposée consiste à associer au système de diagnostic une boucle de supervision. Le système de diagnostic ainsi développé est capable de détecter des dérivés à partir d'un mode de fonctionnement connu, de détecter la stabilisation dans un mode connu ou inconnu et d'anticiper l'évolution de l'état de fonctionnement du système. Le diagnostic est généré sous forme symbolique. L'originalité de ce travail réside dans le fait que nous avons fait collaborer une approche par reconnaissance des formes et une approche par modèles pour élaborer un système diagnostic auto-adaptatif en ligne. Les performances de ce système ont été évaluées sur deux applications : - la surveillance du réseau téléphonique francais. - la surveillance de la qualité de l'eau. Les résultats ont montré la capacité du système à détecter des dérivés à partir d'un état de fonctionnement normal et à anticiper le degré de pollution de la rivière.