LogoLogo

Benkaci, Mourad. Surveillance des systèmes mécatronique d'automobile par des méthodes d'apprentissage

Benkaci, Mourad (2011) Surveillance des systèmes mécatronique d'automobile par des méthodes d'apprentissage.

[img]
Preview
PDF (L'auteur ne souhaite pas la mise en ligne de sa thèse. L'exemplaire papier peut être consulté ou emprunté à la BU Sciences de Toulouse) - nécessite un logiciel de visualisation PDF comme GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
171Kb

Résumé en francais

La surveillance des systèmes mécatroniques, en particulier, ceux intégrés sur les véhicules d'aujourd'hui est de plus en plus difficile. Les interconnexions de ces systèmes en vue de l'accroissement des performances et du confort de véhicule augmentent la complexité de l'information nécessaire à la prise de décision en temps réel. Cette thèse est consacrée à la problématique de détection et d'isolation (FDI, Fault Detection & Isolation) de pannes automobiles en utilisant des systèmes de recherche et d'évaluation de l'information par des approches monocritères. Les variables pertinentes pour la détection rapide des pannes sont sélectionnées d'une manière automatique en utilisant deux approches différentes : I. La première consiste à introduire la notion de conflit entre toutes les variables mesurables du système mécatronique et les analyser à partir des projections dans des espaces de classification hyper-rectangles. II. La deuxième approche consiste à utiliser la complexité de Kolmogorov comme outil de classification des signatures de pannes. L'estimation de la complexité de Kolmogorov par des algorithmes de compression sans perte d'information permet de définir un dictionnaire de pannes et de donner un score de criticité par rapport au bon fonctionnement du véhicule. Les deux approches proposées ont été appliquées avec succès sur plusieurs types de données automobiles dans le cadre du projet ANR-DIAPA.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Doncescu, Andrei
Jammes, Bruno
Ecole doctorale:Systèmes
laboratoire/Unité de recherche :Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes (LAAS) - CNRS
Mots-clés libres :Diagnostic - Détection et isolation de pannes - Fuzzy-ARTMAP - Pertinence de variables - Conflit - Classification et reconnaissance de formes - Clustering - Industrie automobile
Sujets :Sciences de l'ingénieur
Déposé le :19 Mar 2012 12:44