Contribution au traitement des signaux de sortie des chaines de capteurs de gaz par reseaux de neurones formels

Signal processing for gas sensor arrays with formal neural networks

• Auteur / Autrice : BRUNO HIVERT
• Direction : Jean-Michel Henrioud
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Chimie
• Date : Soutenance en 1996
• Etablissement(s) : Besançon

Résumé

Nous nous sommes interesses aux avantages et aux inconvenients que peuvent apporter les reseaux de neurones formels au traitement du signal des chaines de capteurs de gaz. Dans cette optique, nous avons essaye de determiner quels etaient les obstacles qui empechent l'application des chaines de capteurs dans un milieu industriel, ou ces dispositifs possedent des applications potentielles interessantes. Notre travail s'est donc articule autour de deux axes de recherche. Dans un premier temps, nous avons montre que l'utilisation de methodes implicites telles que les reseaux de neurones formels implique la collecte d'une grande masse de donnees. Celle-ci constitue un facteur limitant pour les applications. Mais le principal inconvenient presente par les capteurs tient aux derives de leurs reponses, qui limitent leur utilisation. Pour compenser ces derives, nous avons donc propose une methode experimentale basee sur une comparaison avec la chromatographie en phase gazeuse. Nous utilisons celle-ci comme un etalon, qui nous permet d'obtenir une caracterisation dynamique des capteurs de gaz a l'air libre. Ensuite, grace aux capacites d'adaptation des reseaux de neurones formels, le phenomene de derive des capteurs peut etre corrige au jour le jour. Par ce que nous appelons un processus de reetalonnage progressif, nous avons donc demontre la faisabilite d'une methode de compensation des derives, qui fait l'objet principal de ce memoire