Thèse soutenue

Kernel methods for flight data monitoring
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Auteur / Autrice : Nicolas Chrysanthos
Direction : Hichem SnoussiPierre Beauseroy
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Optimisation et Sûreté des Systèmes
Date : Soutenance le 24/10/2014
Etablissement(s) : Troyes
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
Partenaire(s) de recherche : Entreprise : SAFRAN Sagem
Laboratoire : Institut Charles Delaunay / ICD
Jury : Président / Présidente : Stéphane Canu
Examinateurs / Examinatrices : Hichem Snoussi, Pierre Beauseroy, Stéphane Canu, Robert Jenssen, Edith Grall Maës
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Philippe Vert, Robert Jenssen

Résumé

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L'analyse de données de vols appliquée aux opérations aériennes ou "Flight Data Monitoring" (FDM), est le processus par lequel une compagnie aérienne recueille, analyse et traite de façon régulière les données enregistrées dans les avions, dans le but d'améliorer de façon globale la sécurité.L'objectif de cette thèse est d'élaborer dans le cadre des méthodes à noyau, des techniques pour la détection des vols atypiques qui présentent potentiellement des problèmes qui ne peuvent être trouvés en utilisant les méthodes classiques. Dans la première partie, nous proposons une nouvelle méthode pour la détection d'anomalies.Nous utilisons une nouvelle technique de réduction de dimension appelée analyse en entropie principale par noyau afin de concevoir une méthode qui est à la fois non supervisée et robuste.Dans la deuxième partie, nous résolvons le problème de la structure des données dans le domaine FDM.Tout d'abord, nous étendons la méthode pour prendre en compte les paramètres de différents types tels que continus, discrets ou angulaires.Ensuite, nous explorons des techniques permettant de prendre en compte l'aspect temporel des vols et proposons un nouveau noyau dans la famille des techniques de déformation de temps dynamique, et démontrons qu'il est plus rapide à calculer que les techniques concurrentes et est de plus défini positif.Nous illustrons notre approche avec des résultats prometteurs sur des données réelles des compagnies aériennes TAP et Transavia comprenant plusieurs centaines de vols