Détection et diagnostic des fautes dans des systèmes complexes par approches multi-échelle

Détection et diagnostic des fautes dans des systèmes complexes par approches multi-échelle 4 février 2014 A.KOBI (directeur de thèse) & T.TIPLICA (Co-encadrant) 1/19

Plan 1 Introduction 2 État de l art 3 État d avancement 4 Conclusion

Contexte général Constatation 1 Les systèmes industriels sont de plus en plus complexes. Un grand nombre d entités/variables. Une corrélation entre les variables. 2 Les systèmes industriels sont de plus en plus automatisés. Difficultés de trouver des modèles analytiques. 3/19

Contexte général Conclusion 1 Le contrôle/la surveillance des processus est devenu une préoccupation primordiale dans l entreprise. 2 La nécessité de développer des nouvelles approches de surveillance adaptées aux circonstances actuelles (Complexité, un volume faramineux de données, etc.). 4/19

Les trois grandes approches 5/19

Les trois grandes approches 6/19

Les approches non-supervisées La surveillance des processus? Recueillir les données provenant du système, pour construire des historiques de fonctionnement ainsi établir une procédure de détection et diagnostic des fautes. 7/19

Les approches supervisées Ces techniques tirent profit des données d apprentissage pour modéliser les fautes, ainsi de les catégoriser en classes. Chaque classe définit soit une faute précise soit un état normal du système. 8/19

Les approches statistiques Remarque importante!! Les techniques statistiques présentées omettent une notion très importante dans l analyse de données. C est la notion d échelle qui se manifeste dans le comportement de signaux que ce soit sur le plan temporel ou fréquentiel. Les signaux de données observés aujourd hui sont composés de différents signaux aléatoires (bruits, distorsions, différentes fautes simultanées,etc.), ce qui produit à la fin un signal de données de nature multi-échelle. 9/19

Approches Multi-échelle Outils d analyse multi-échelle Les Ondelettes : A.Haar, J.Morlet, A.Grossmann (1984), M.Yver(1986), S.Mallat(1987) et I.Daubechies (1988). La Décomposition Modale Empirique (N.E.Huang et al. 1998), (S. Meignen et V. Perrier 2007) 10/19

Approches Multi-échelle 11/19

Techniques Multi-échelle + Techniques Statistiques 12/19

Conclusion de l état de l art 1 Le jumelage des approches Multi-échelle (traitement du signal) et celles statistiques permet d augmenter les performances de la surveillance des procédés de manière remarquable et probante. 2 L emergence des techniques Temps-Fréquence Quadratiques ( Distribution de Wigner-Ville, etc.) pour le contrôle des procédés. 13/19

Utilisation d Ondelettes 2D : Méthodologie Une proposition d une technique supervisée pour la détection de fautes, en se basant sur la transformée en Ondelettes 2D. 14/19

Utilisation d Ondelettes 2D : Méthodologie Une proposition d une technique supervisée pour la détection de fautes, en se basant sur la transformée en Ondelettes 2D. 14/19

Utilisation d ondelettes 2D : Application sur TEP Tennessee Eastman Process (Downs et Vogel,1993) 21 Classes => 20 fautes et un état normal. Chaque classe est caractérisée par 480 observations sur 52 variables. 15/19

Utilisation d Ondelettes 1D : Méthodologie Une proposition d une technique de détection et localisation de faute. L objectif est d estimer l instant où la faute survient. Hypothèses H 0 : E[x i ] = µ 0 avec i = 1,..., τ H 1 : E[x i ] = µ 1 avec i = τ + 1,..., N 16/19

Utilisation d Ondelettes 1D : Anaylse de résultat 17/19

Utilisation d Ondelettes 1D : Anaylse de résultat Remarque!! Comparaison avec d autres techniques de localisation ((Samuel et al., 1998),...). Étudier l impact de la position du saut par rapport à la taille du signal. Étudier l impact du nombre d échelle choisi sur les performances de localisation. Étudier les résultats avec différentes amplitudes (0.5 σ, 1 σ,...,3 σ). Observations auto-corrélées. Le cas Non-Gaussien. 17/19

Conclusion Contact L état de l art(90%) Phase d exploration des pistes de recherche. Participation au Congrès International Pluridisciplinaire Qualité et Sûreté de Fonctionnement, QUALITA2013. Monitorat en 2012/2013 et 2013/2014. achraf.cohen@univ-angers.fr / cohenachraf@gmail.com 18/19

Merci de votre attention 19/19