Thèse soutenue

Détection d'anomalies à la volée dans des signaux vibratoires

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Anastasios Bellas
Direction : Marie CottrellCharles Bouveyron
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques
Date : Soutenance le 28/01/2014
Etablissement(s) : Paris 1
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mathématiques de Paris centre (Paris ; 2000-....)
Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Statistique, analyse, modélisation multidisciplinaire (Paris ; 2010-....)
Jury : Président / Présidente : Jean-Bernard Baillon
Examinateurs / Examinatrices : Marie Cottrell, Charles Bouveyron, Jérôme Lacaille, Julie Josse, Etienne Côme
Rapporteurs / Rapporteuses : Julien Jacques, Michel Verleysen

Résumé

FR  |  
EN

Le thème principal de cette thèse est d’étudier la détection d’anomalies dans des flux de données de grande dimension avec une application spécifique au Health Monitoring des moteurs d’avion. Dans ce travail, on considère que le problème de la détection d’anomalies est un problème d’apprentissage non supervisée. Les données modernes, notamment celles issues de la surveillance des systèmes industriels sont souvent des flux d’observations de grande dimension, puisque plusieurs mesures sont prises à de hautes fréquences et à un horizon de temps qui peut être infini. De plus, les données peuvent contenir des anomalies (pannes) du système surveillé. La plupart des algorithmes existants ne peuvent pas traiter des données qui ont ces caractéristiques. Nous introduisons d’abord un algorithme de clustering probabiliste offline dans des sous-espaces pour des données de grande dimension qui repose sur l’algorithme d’espérance-maximisation (EM) et qui est, en plus, robuste aux anomalies grâce à la technique du trimming. Ensuite, nous nous intéressons à la question du clustering probabiliste online de flux de données de grande dimension en développant l’inférence online du modèle de mélange d’analyse en composantes principales probabiliste. Pour les deux méthodes proposées, nous montrons leur efficacité sur des données simulées et réelles, issues par exemple des moteurs d’avion. Enfin, nous développons une application intégrée pour le Health Monitoring des moteurs d’avion dans le but de détecter des anomalies de façon dynamique. Le système proposé introduit des techniques originales de détection et de visualisation d’anomalies reposant sur les cartes auto-organisatrices. Des résultats de détection sont présentés et la question de l’identification des anomalies est aussi discutée.