Thèse soutenue

Validation de données et diagnostic des systèmes incertains à l'aide de l'analyse par intervalles
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Auteur / Autrice : Moustapha Alhaj-Dibo
Direction : José RagotDidier Maquin
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique et traitement du signal
Date : Soutenance en 2005
Etablissement(s) : Vandoeuvre-les-Nancy, INPL
Jury : Président / Présidente : Georges Heyen
Examinateurs / Examinatrices : Philippe Bonnifait, Benoît Celse
Rapporteurs / Rapporteuses : Michel Vergé

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Pour fonctionner correctement, les systèmes de commande et de surveillance des processus ont besoin de recevoir des données cohérentes représentatives de l'état de fonctionnement de ces processus. Malheureusement, l'ensemble des données prélevées sur un processus ne constitue pas une représentation exacte de son fonctionnement parce que les données sont sujettes à des erreurs de différentes natures. Il est donc nécessaire de tester la validité des données acquises avant de les utiliser. Le problème majeur rencontré lors d'une procédure de validation de données ou de diagnostic réside dans le fait qu'un modèle ne définit qu'un comportement approché du processus qu'il est censé représenter. Ces approximations proviennent des erreurs de modélisation qui peuvent être expliquées par l'impossibilité d'identifier exactement les paramètres d'un système réel à cause de la précision limitée de son instrumentation. En outre, le comportement de tout système réel change au cours du temps d'une mamere non previsible en raIson de l'envIronnement des modes opératoires,. . . La représentation d'un système réel par un modèle incertain constitue une bonne solution pour prendre en compte le caractère incertain des paramètres du modèle du système. Plusieurs approches ont été développées pour analyser de tels modèles. Citons notamment l'approche probabiliste et l'approche bornante. L'objectif de cette thèse est de proposer, en utilisant l'approche bornante, des méthodes de validation de données des systèmes incertains