Aide à la détection d'anomalies de fonctionnement de systèmes dynamiques PDF Download
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Author: Anne Charles
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ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 165
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Book Description
Raisonner à partir de modèles permet de résoudre certains problèmes posés par les systèmes experts de première génération. Jusqu'à présent, l'utilisation de modèles pour le diagnostic avait surtout été étudiée dans le cadre de systèmes statiques. Afin d'étendre cette étude au cas des systèmes dynamiques continus, nous proposons, dans cette thèse, une méthodologie de diagnostic appelée QDIAG, dont l'idée principale est la suivante : à partir d'un ensemble de modèles qualitatifs du système représentant son fonctionnement normal et ses pannes connues, nous comparons le résultat de la simulation de ces modèles avec les données fournies par les capteurs pour sélectionner les modèles qui produisent les résultats les plus en accord avec les données reçues. L'ensemble des modèles sélectionnés (modèles candidats) à un moment donné constitue le diagnostic évolutif du système. QDIAG a été conçue pour fonctionner en ligne. Pour cela, elle utilise la connaissance de diagnostic qu'elle a acquise et compilée hors-ligne. Elle est donc constituée de deux phases. La phase hors-ligne a pour but de construire les différents modèles du système, de simuler ces modèles avec l'algorithme QSIM, d'analyser les résultats des simulations pour ne prendre en compte que les comportements des variables observées et de classifier les modèles en fonction de leurs prédictions. La phase en ligne se décompose en trois parties : le pré-diagnostic qui consiste à sélectionner les modèles candidats au moyen de la classification accomplie hors-ligne; l'interprétation des mesures qui traduit des séquences de mesures en comportements qualitatifs; le diagnostic proprement dit, qui assure la comparaison entre les interprétations qualitatives et les prédictions pour affiner au cours du temps l'ensemble des modèles candidats. QDIAG a été testée et illustrée avec un système simple : un réservoir dont le niveau est contrôlé par un contrôleur proportionnel.
Author: Anne Charles
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 165
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Book Description
Raisonner à partir de modèles permet de résoudre certains problèmes posés par les systèmes experts de première génération. Jusqu'à présent, l'utilisation de modèles pour le diagnostic avait surtout été étudiée dans le cadre de systèmes statiques. Afin d'étendre cette étude au cas des systèmes dynamiques continus, nous proposons, dans cette thèse, une méthodologie de diagnostic appelée QDIAG, dont l'idée principale est la suivante : à partir d'un ensemble de modèles qualitatifs du système représentant son fonctionnement normal et ses pannes connues, nous comparons le résultat de la simulation de ces modèles avec les données fournies par les capteurs pour sélectionner les modèles qui produisent les résultats les plus en accord avec les données reçues. L'ensemble des modèles sélectionnés (modèles candidats) à un moment donné constitue le diagnostic évolutif du système. QDIAG a été conçue pour fonctionner en ligne. Pour cela, elle utilise la connaissance de diagnostic qu'elle a acquise et compilée hors-ligne. Elle est donc constituée de deux phases. La phase hors-ligne a pour but de construire les différents modèles du système, de simuler ces modèles avec l'algorithme QSIM, d'analyser les résultats des simulations pour ne prendre en compte que les comportements des variables observées et de classifier les modèles en fonction de leurs prédictions. La phase en ligne se décompose en trois parties : le pré-diagnostic qui consiste à sélectionner les modèles candidats au moyen de la classification accomplie hors-ligne; l'interprétation des mesures qui traduit des séquences de mesures en comportements qualitatifs; le diagnostic proprement dit, qui assure la comparaison entre les interprétations qualitatives et les prédictions pour affiner au cours du temps l'ensemble des modèles candidats. QDIAG a été testée et illustrée avec un système simple : un réservoir dont le niveau est contrôlé par un contrôleur proportionnel.
Author: Dimitrios Fragkoulis
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 160
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Dans cette thèse nous nous sommes intéressés à la détection, l'isolation et l'identification de défauts pour une classe de systèmes dynamiques continus non linéaires avec entrées affines. Nous avons focalisé notre étude sur les défauts additifs qui apparaissent au niveau des actionneurs et des capteurs. En supposant que nous disposons de l'état du système, des algorithmes de détection, d'isolation et d'identification de défauts basés sur des observateurs adaptatifs ont été développés. Le premier algorithme proposé traite les défauts actionneurs et est constitué de deux banques d'observateurs adaptatifs ayant une structure particulière qui nous permet d'isoler des défauts simples et multiples. La première banque est dédiée à la détection et l'identification du défaut ; ensuite sur la base des valeurs candidates, issues de l'identification, la deuxième banque isole l'actionneur en défaut. Un deuxième algorithme est proposé pour les défauts capteurs. Avant de traiter le problème, nous avons reformulé le modèle avec l'aide d'un filtre, ce qui a permis d'augmenter l'état du système et ainsi transformer les capteurs du système originel en actionneurs du nouveau système augmenté. Ce deuxième algorithme est basé sur la création d'une banque d'observateurs adaptatifs non linéaires, où chaque observateur isole le défaut associé à chaque capteur. Les avantages de la méthode proposée est qu'il ait possible de détecter, d'isoler et d'identifier les défauts simples, multiples et simultanés. La pertinence de ces deux algorithmes est examinée à partir de résultats de simulation obtenus sur un modèle académique de la littérature et sur un modèle d'un procédé de traitement des eaux usées en présence de bruit de mesure.
Author: Talel Zouari
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Languages : fr
Pages : 0
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Cette thèse concerne le diagnostic des systèmes à commutations (classe particulière de systèmes dynamiques hybrides) à modes non linéaires. Certains modes correspondent au fonctionnement normal, sans défaut ; d'autres modes représentent le comportement du système en présence de défauts capteurs, actionneurs ou composants internes. Une représentation générale multi-mode/multimodèle est proposée. Chaque mode non linéaire est modélisé sous la forme multimodèle de type Takagi-Sugeno. Cette modélisation permet de représenter un système non linéaire par une agrégation de modèles locaux linéaires. Une fonction de pondération est utilisée pour déterminer la contribution de chaque modèle local linéaire. Une conception robuste de résidus, basée sur des techniques de projection matricielle est proposée. Cette méthode utilise uniquement les données d'entrées/sorties et la connaissance des fonctions de pondération. En premier lieu, la méthode de projection des données permet de détecter et de localiser les défauts affectant les capteurs dans un mode non linéaire. En deuxième lieu, elle permet de détecter les défauts actionneurs ou les défauts internes en détectant les commutations et en reconnaissant, à chaque instant, le mode actif. Des conditions de discernabilité entre les modes sont établies et un indice de discernabilité calculé en-ligne est utilisé pour réduire la complexité de la méthode d'identification du mode courant. Des exemples académiques sont traités tout au long de la thèse afin d'illustrer en simulation, les différentes méthodes proposées.
Author: Jean-Marc Paris
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Languages : fr
Pages : 136
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La complexité croissante des processus industriels demande une automatisation de plus en plus développée. La commande et la maintenance de ces processus nécessitent le suivi des mesures pour permettre une bonne détection de défauts capteurs aussi rapidement que possible. Avant l'utilisation des données recueillies sur un processus, il est nécessaire d'implémenter une procédure de validation de données pour réconcilier les données avec le modèle du processus. Ce mémoire propose une méthode de validation de données de systèmes dynamiques non-linéaires. Les résultats obtenus par la validation de données sont ensuite utilisés pour détecter et localiser des défauts capteurs sur un processus. Tout d'abord, nous présentons une méthode de validation de données de systèmes dynamiques non-linéaires basée sur une procédure de linéarisation-estimation associée à une fenêtre glissante. L’évolution du système est observée à travers une fenêtre contenant un nombre fini d'observations. L’estimation consiste alors à résoudre un problème d'optimisation quadratique formule sur la fenêtre d'estimation sous contraintes linéarisées. La procédure linéarisation-estimation est répétée jusqu'à la convergence de l'estimation. Puis, nous présentons différentes méthodes de détection de défauts capteurs. La localisation d'un défaut est ensuite assurée par un banc d'estimateurs pilotes par différents ensembles de mesures. Il est important d'identifier mais aussi de corriger les défauts capteurs. Nous proposons une stratégie d'élimination en série ou la mesure en défaut est éliminée de la procédure de validation de données. L’efficacité des méthodes présentées est mise en évidence sur la simulation d'un processus hydraulique constitué d'un réseau de cuves interconnectées.
Author: Jingwen Yang
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Languages : en
Pages : 0
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This thesis considers the application of nonsmooth optimization approach on several FDI problems. First, to overcome the drawback of classical methods, a nonsmooth optimization approach is proposed to solve a multiobjective fault detection problem in the worst case. An additional constraint of fast transients of residual responses could be added into the design, which could be solved by nonsmooth optimization approach. A framework of designing a unique observer gain and residual weighting matrix is proposed for a system with multiple models. When the exact model is unknown, a new framework of robust fault detection filter and an unchanged threshold are proposed. Second, a method is proposed to design an integrated fault detection observer for general case (unknown l_2 bounded faults and disturbances) and specific case (some specific faults) in frequency and time domain. The lower bound envelope is used to design a fast fault detection observer for the specific faults with a guaranteed ability of fault detection in the worst. By contrast, to decrease false alarms when fault disappearing, a constraint of an upper bound envelope is added into the design. Third, a new framework of active diagnosis with auxiliary signal is proposed. A criterion of peak amplitude is proposed to evaluate the worst effects from the auxiliary signal on the system. The effects of auxiliary signal on the outputs and control signals are considered in the design. The design is firstly shown with a case of two models, which is then extended to multiple models case.
Author: M. H. Hamza
Publisher: Anaheim ; Calgary : Acta Press
ISBN:
Category : Computers
Languages : en
Pages : 356
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Category : Refrigeration and refrigerating machinery
Languages : en
Pages : 656
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Author: Aileen Nielsen
Publisher: O'Reilly Media
ISBN: 1492041629
Category : Computers
Languages : en
Pages : 500
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Time series data analysis is increasingly important due to the massive production of such data through the internet of things, the digitalization of healthcare, and the rise of smart cities. As continuous monitoring and data collection become more common, the need for competent time series analysis with both statistical and machine learning techniques will increase. Covering innovations in time series data analysis and use cases from the real world, this practical guide will help you solve the most common data engineering and analysis challengesin time series, using both traditional statistical and modern machine learning techniques. Author Aileen Nielsen offers an accessible, well-rounded introduction to time series in both R and Python that will have data scientists, software engineers, and researchers up and running quickly. You’ll get the guidance you need to confidently: Find and wrangle time series data Undertake exploratory time series data analysis Store temporal data Simulate time series data Generate and select features for a time series Measure error Forecast and classify time series with machine or deep learning Evaluate accuracy and performance
Author: Mohamed Haddar
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 3642371434
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 653
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The 5th International Congress on Design and Modeling of Mechanical Systems (CMSM) was held in Djerba, Tunisia on March 25-27, 2013 and followed four previous successful editions, which brought together international experts in the fields of design and modeling of mechanical systems, thus contributing to the exchange of information and skills and leading to a considerable progress in research among the participating teams. The fifth edition of the congress (CMSM ́2013), organized by the Unit of Mechanics, Modeling and Manufacturing (U2MP) of the National School of Engineers of Sfax, Tunisia, the Mechanical Engineering Laboratory (MBL) of the National School of Engineers of Monastir, Tunisia and the Mechanics Laboratory of Sousse (LMS) of the National School of Engineers of Sousse, Tunisia, saw a significant increase of the international participation. This edition brought together nearly 300 attendees who exposed their work on the following topics: mechatronics and robotics, dynamics of mechanical systems, fluid structure interaction and vibroacoustics, modeling and analysis of materials and structures, design and manufacturing of mechanical systems. This book is the proceedings of CMSM ́2013 and contains a careful selection of high quality contributions, which were exposed during various sessions of the congress. The original articles presented here provide an overview of recent research advancements accomplished in the field mechanical engineering.
Author: Thierry Bourbié
Publisher: Editions TECHNIP
ISBN: 9782710805168
Category : Science
Languages : en
Pages : 366
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