Méthodes statistiques de détection de rupture de modèle : application au traitement du signal issu d'un capteur a courants de Foucault

Statistical methods for abrupt change detection : application to eddy-currents signal processing

• Auteur / Autrice : David Brie
• Direction : Michel Aubrun
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : sciences appliquées
• Date : Soutenance en 1992
• 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

Foucault, Courants de

Processus gaussiens

Mots clés libres

Rupture de modèle

Signaux non stationnaires

Modèle arma

Résumé

La première partie du mémoire est consacrée à l'étude de méthodes statistiques de détection de rupture de modèle. Nous nous intéressons notamment à la détection de sauts de moyenne dans des séquences gaussiennes et nous étudions les tests issus de l'approche asymptotique locale pour la détection de rupture dans les modèles ar et arma. Nous présentons alors deux approches pour la construction de tests locaux robustes. La deuxième partie présente deux applications des techniques précédentes au traitement du signal issu d'un capteur a courants de Foucault. La première concerne la détection-reconnaissance de défauts de soudage sur tubes. La seconde montre l'application des tests locaux a la surveillance du capteur a courants de Foucault.