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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| Autore principale: | |
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| Altri autori: | , , , , , , , |
| Natura: | Thèse numérique |
| Lingua: | Français |
| Pubblicazione: |
2016.
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | 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 |