Modélisation d’un parc de machines pour la surveillance. : Application aux composants en centrale nucléaire

Modelling a fleet of machines for their diagnosis. : Application to nuclear power plants components

• Auteur / Autrice : Farah Ankoud
• Direction : José Ragot, Gilles Mourot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, traitement du signal et des images, génie informatique
• Date : Soutenance le 12/12/2011
• Etablissement(s) : Vandoeuvre-les-Nancy, INPL
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche en automatique (Nancy)
• Jury : Président / Présidente : Mustapha Ouladsine
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : José Ragot, Gilles Mourot, Mustapha Ouladsine, Anne Barros, Abdessamad Kobi, Sylvie Charbonnier, Nicolas Paul
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Anne Barros, Abdessamad Kobi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Analyse en composantes principales

Analyse de régression

Systèmes experts (informatique)

Mots clés libres

Apprentissage multi-tâche

Régression linéaire

Analyse en composantes principales

Discernabilité

Multi-task learning

Linear regression

Principal Component Analysis

Discernibility

Résumé

Cette thèse porte sur la conception de méthodes de surveillance de système à partir de données collectées sur des composants de conceptions identiques exploités par plusieurs processus. Nous nous sommes intéressés aux approches de diagnostic sans modèle a priori et plus particulièrement à l'élaboration des modèles de bon fonctionnement des composants à partir des données collectées sur le parc. Nous avons ainsi abordé ce problème comme un problème d'apprentissage multi-tâches qui consiste à élaborer conjointement les modèles de chaque composant, l'hypothèse sous-jacente étant que ces modèles partagent des parties communes. Dans le deuxième chapitre, on considère, dans un premier temps, des modèles linéaires de type multi-entrées/mono-sortie, ayant des structures a priori connues. Dans une première approche, après une phase d'analyse des modèles obtenus par régression linéaire pour les machines prises indépendamment les unes des autres, on identifie leurs parties communes, puis on procède à une nouvelle estimation des coefficients des modèles pour tenir compte des parties communes. Dans une seconde approche, on identifie simultanément les coefficients des modèles ainsi que leurs parties communes. Dans un deuxième temps, on cherche à obtenir directement les relations de redondance existant entre les variables mesurées par l'ACP. On s'affranchit alors des hypothèses sur la connaissance des structures des modèles et on prend en compte la présence d'erreurs sur l'ensemble des variables. Dans un troisième chapitre, une étude de la discernabilité des modèles est réalisée. Il s'agit de déterminer les domaines de variation des variables d'entrée garantissant la discernabilité des sorties des modèles. Ce problème d'inversion ensembliste est résolu soit en utilisant des pavés circonscrits aux différents domaines soit une approximation par pavage de ces domaines. Finalement, une application des approches proposées est réalisée sur des simulateurs d'échangeurs thermiques

This thesis deals with the conception of diagnosis systems using the data collected on identical machines working under different conditions. We are interested in the fault diagnosis method without a priori model and in modelling a fleet of machines using the data collected on all the machines. Hence, the problem can be formulated as a multi-task learning problem where models of the different machines are constructed simultaneously. These models are supposed to share some common parts. In the second chapter, we first consider linear models of type multiple-input/single-output. A first approach consists in analyzing the linear regression models generated using the data of each machine independently from the others in order to identify their common parts. Using this knowledge, new models for the machines are generated. The second approach consists in identifying simultaneously the coefficients of the models and their common parts. Secondly, the redundancy models are searched for using PCA. This way, no hypothesis on the knowledge of the structures of models describing the normal behavior of each machine is needed. In addition, this method allows to take into consideration the errors existing on all the variables since it does not differentiate between input or output variables. In the third chapter, a study on the discernibility of the outputs of the models is realized. The problem consists in identifying the range of variation of the input variables leading to discernible outputs of the models. This problem is solved using either the confined pavements to the different domains or a pavement method. Finally, the multi-task modelling approaches are applied on simulators of heat exchangers