Pronostic des systèmes complexes par l'utilisation conjointe de modèle de Markov caché et d'observateur

Cette thèse porte sur le diagnostic et le pronostic pour l aide à la maintenance de systèmes complexes. Elle présente deux approches de diagnostic/pronostic qui permettent de générer les indicateurs utiles pour l optimisation de la stratégie de maintenance. Plus précisément, ces approches permettent...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Aggab, Toufik, 1986-
Outros Autores: Kratz, Frédéric, 1962-...., chercheur en automatique (Directeur de thèse, Membre du jury), Thiriet, Jean-Marc, 1962-...., chercheur en automatique (Membre du jury), Cherfi-Boulanger, Zohra, 19..- (Membre du jury), Levrat, Eric (Membre du jury), Poisson, Gérard, 19..- (Membre du jury), Avila-Gomez, Manuel, 19..- (Membre du jury), Malasse, Olaf, 19..- (Membre du jury), Vrignat, Pascal, 1966-...., professeur d'automatisme (Membre du jury)
Formato: Thèse numérique
Idioma:Français
Publicado em: 2016.
Assuntos:
Acesso em linha:Accès au texte intégral
https://theses.univ-orleans.fr/public/2016ORLE2051_va.pdf
http://www.theses.fr/2016ORLE2051/abes
https://theses.hal.science/tel-01674253
Nota: Titre provenant de l'écran-titre
Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire Pluridisciplinaire de recherche en ingénierie des systèmes, mécanique et énergétique (Orléans ; 2008-....) (Laboratoire)
Autre(s) contribution(s) : Jean-Marc Thiriet (Président du jury) ; Frédéric Kratz, Jean-Marc Thiriet, Zohra Cherfi-Boulanger, Eric Levrat, Gérard Poisson, Manuel Avila-Gomez, Olaf Malasse, Pascal Vrignat (Membre(s) du jury) ; Zohra Cherfi-Boulanger, Eric Levrat (Rapporteur(s))
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Variante du titre:Prognosis of complex systems based on the joint use of an observer and a hidden Markov model
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100 1 |a Aggab, Toufik,  |d 1986- 
240 1 0 |a Prognosis of complex systems based on the joint use of an observer and a hidden Markov model 
245 1 0 |a Pronostic des systèmes complexes par l'utilisation conjointe de modèle de Markov caché et d'observateur   |c Toufik Aggab ; sous la direction de Frédéric Kratz. 
256 |a Données textuelles 
260 |c 2016. 
500 |a Titre provenant de l'écran-titre 
500 |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....) 
500 |a Partenaire(s) de recherche : Laboratoire Pluridisciplinaire de recherche en ingénierie des systèmes, mécanique et énergétique (Orléans ; 2008-....) (Laboratoire) 
500 |a Autre(s) contribution(s) : Jean-Marc Thiriet (Président du jury) ; Frédéric Kratz, Jean-Marc Thiriet, Zohra Cherfi-Boulanger, Eric Levrat, Gérard Poisson, Manuel Avila-Gomez, Olaf Malasse, Pascal Vrignat (Membre(s) du jury) ; Zohra Cherfi-Boulanger, Eric Levrat (Rapporteur(s)) 
502 |a Thèse de doctorat. Sciences et technologies industrielles. Orléans. 2016 
506 |a Thèse soumise à l'embargo de l'auteur jusqu'au 01 janvier 2018 
520 |a Cette thèse porte sur le diagnostic et le pronostic pour l aide à la maintenance de systèmes complexes. Elle présente deux approches de diagnostic/pronostic qui permettent de générer les indicateurs utiles pour l optimisation de la stratégie de maintenance. Plus précisément, ces approches permettent d évaluer l état de santé et de prédire la durée de vie résiduelle du système. Les approches présentées visent en particulier à pallier le problème d absence d indicateurs de dégradation. Les développements sont fondés sur l utilisation d observateurs, de formalisme de Modèle de Markov Caché, des méthodes d inférences statistiques et des méthodes de prédiction de séries temporelles à base d apprentissage afin de caractériser et prédire les modes de fonctionnement du système. Les deux approches sont illustrées sur des exemples de dégradation d un système de régulation de niveau d eau, d une machine asynchrone et d une batterie Li-Ion. 
520 |a The research presented in this thesis deals of diagnosis and prognosis of complex systems. It presents two approaches that generate useful indicators for optimizing maintenance strategies. Specifically, these approaches are used to assess the level of degradation and estimate the Remaining Useful Life of the system. The aim of these approaches is to overcome for the lack of degradation indicators. The developments are based on observers, Hidden Markov Model formalism, statistical inference methods and learning-based methods in order to characterize and predict the system operating modes. To illustrate the proposed failure diagnosis/prognosis approaches, a simulated tank level control system, an induction motor and a Li-Ion battery were used. 
538 |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF 
650 |a Maintenance conditionnelle 
650 |a Durée de vie (ingénierie) 
650 |a Ingénierie des systèmes 
650 |a Observateurs d'états (mathématiques) 
650 |a Markov, processus de 
650 |a Thèses et écrits académiques 
700 1 |a Kratz, Frédéric,  |d 1962-....,  |c chercheur en automatique.  |4 ths  |4 opn 
700 1 |a Thiriet, Jean-Marc,  |d 1962-....,  |c chercheur en automatique.  |4 opn 
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710 2 |a Université d'Orléans.  |4 dgg 
856 4 |q PDF  |s 6820498  |u http://www.theses.fr/2016ORLE2051/document  |z Accès au texte intégral 
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