Couplage de modèles physique et paramétrique et analyse de signaux multidimensionnels pour le diagnostic

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Ajouté le: 21/05/2014
Directeur : DELPHA Claude - claude.delpha@u-psud.fr
Titre : Couplage de modèles physique et paramétrique et analyse de signaux multidimensionnels pour le diagnostic
Thèmes : Conversion d’énergie et systèmes électromagnétiques
Automatique, Signal, Télécoms, Systèmes embarqués
Laboratoires : L2S Laboratoire des Signaux et Systèmes UMR 8506
Description :

Contexte de la recherche

Les outils de surveillance des processus industriels, des systèmes de transport ou de conversion d’énergie… sont de plus en plus présents. Ils sont utilisés dans des fonctions sensibles pour lesquelles la sécurité est critique ou dans des fonctions secondaires mais dont la défaillance peut être à l’origine de pertes importantes de productivité ou de dégradations dommageables aux personnes ou au matériel. La surveillance de ces systèmes est donc un enjeu majeur dans le cadre de la sureté de fonctionnement des applications dans lesquels ils sont exploités. Néanmoins, la complexité croissante des systèmes rend difficile l’obtention de modèles physiques complets et fiables suffisamment représentatifs sur toute la plage de fonctionnement et d’un coût de mise en œuvre non prohibitif. Des modèles paramétriques obtenus à partir de modèles numériques ou de données expérimentales peuvent alors apporter des connaissances complémentaires et aider à une surveillance efficace. Cette dernière approche s’appuie sur des techniques de traitement du signal ou d’analyse statistique. L’idée de ce travail est de coupler ces deux approches pour renforcer les performances de diagnostic de ces systèmes complexes.

Expertise: exemples de publications

J. Harmouche, C. Delpha, D. Diallo, “Incipient Fault Detection and Diagnosis Based on Kullback-Leibler Divergence Using Principal Component Analysis: Part I“, Signal Processing, 2014, 1, 94, 278-287.
A. Youssef, J. Harmouche, C. Delpha, D. Diallo, “Capability Evaluation of Incipient Fault Detection in Noisy Environment: A Theoretical Kullback-Leibler Divergence-Based Approach for Diagnosis“, IEEE IECON, 2013, Vienna, Austria.
C. Delpha, C. Hao, D. Diallo, “SVM based diagnosis of inverter fed induction machine drive : a new challenge“ IEEE IECON, 2012, Montréal, Canada.
T. Hacib, H. Acikgoz, Y. Le Bihan, M. Mekideche, O. Meyer, L. Pichon, "Support vector machines for measuring dielectric properties of materials ", COMPEL, 2010, 29, 1081-1089.
C. Delpha, D. Diallo, M.E.H Benbouzid, C. Marchand, “Application of Classification Methods in fault Detection and Diagnosis of Inverter Fed Induction Machine Drive,“ European Journal of Applied Physics, 2008, 43, 245-251.
Y. Le Bihan, J. Pavo, C. Marchand, "Characterization of small cracks in eddy current testing", EPJ-Applied Physics, 2008, 43, 231-237.


Bref descriptif scientifique

Le travail proposé ici va consister à développer une méthodologie et des outils adaptés à la surveillance des systèmes. L’idée principale du travail consiste à combiner judicieusement les modèles physiques (analytiques ou/et numériques) et les modèles de représentation issus des outils de traitement du signal ou d’analyse statistique (méthodes d’analyse de données et/ou de reconnaissance de formes en particulier les approches à noyaux telles que les machines à vecteurs supports ou SVM). L’objectif est de caractériser le(s) défaut(s) existant avec suffisamment de finesse. L’intérêt du couplage est de s’affranchir de la complexité des configurations considérées tout en limitant le nombre de données nécessaires à l’élaboration du modèle paramétrique (propriété de parcimonie) grâce à l’injection à différents niveaux d’informations en provenance du modèle physique (choix du nombre et du type de noyaux, choix des exemples, …). Les applications visées se situent dans des secteurs sensibles; ceux du transport (aérien, automobile) et des énergies (hydrocarbures, photovoltaïque) avec des problématiques de sécurité, disponibilité et performance.

Le travail se décompose en plusieurs étapes :
1. Etude bibliographique sur les méthodes existantes dans les domaines temporel et/ou fréquentiel de représentation, de classification et de discrimination,
2. Analyse et conception de la méthodologie de couplage des modèles, développement des techniques de diagnostic,
3. Conception d’un benchmark représentatif des défauts dans un système électromagnétique (application au Contrôle non destructif, application aux actionneurs électromagnétiques), Application de la méthodologie et évaluation des performances.

Le sujet de thèse associe les compétences du L2S (traitement du signal) et du LGEP (modélisation des systèmes électromagnétiques).

Mots - clés
Détection et diagnostic de défauts, prétraitement, traitement du signal, classification, analyse statistique, systèmes électromagnétiques, modélisation.

Outils matériels et logiciels
Actionneurs électromagnétiques, Banc de caractérisation CND (robot 3 axes + analyseur de signal), Matlab, Mapple


Personnes à contacter
Claude Delpha, 01 69 85 17 64, Laboratoire des Signaux et Systèmes, claude.delpha@lss.supelec.fr
Demba Diallo, 01 69 85 16 39, Laboratoire de Génie Electrique de Paris, demba.diallo@lgep.supelec.fr