Méthode de projection des données pour le diagnostic
Diagnostic des systèmes linéaires et bilinéaires
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Dans ce travail nous nous sommes intéressés à la détection, la localisation et l'estimation de défauts (défauts de capteurs, d'actionneurs et défauts internes) dans les systèmes modélisés sous forme d'état linéaire et bilinéaire. La méthode que nous proposons, appelée Méthode par Projection des Données, nécessite de connaître la structure du modèle comportemental mais ne nécessite pas de connaître les valeurs des paramètres de ce modèle. Les indicateurs de défauts sont générés par des techniques de projection matricielle en utilisant uniquement les données d'entré...
Dans ce travail nous nous sommes intéressés à la détection, la localisation et l'estimation de défauts (défauts de capteurs, d'actionneurs et défauts internes) dans les systèmes modélisés sous forme d'état linéaire et bilinéaire. La méthode que nous proposons, appelée Méthode par Projection des Données, nécessite de connaître la structure du modèle comportemental mais ne nécessite pas de connaître les valeurs des paramètres de ce modèle. Les indicateurs de défauts sont générés par des techniques de projection matricielle en utilisant uniquement les données d'entrées et de sorties mesurées. Les défauts internes, supposés abrupts et invariants, entraînent des dynamiques différentes qui correspondent à des modes de fonctionnement défaillant. Le problème de diagnostic se ramène alors à un problème d'estimation des instants de commutation et de reconnaissance du mode actif à chaque instant. Les propriétés de détectabilité de commutation (détectabilité du défaut) et de discernabilité entre modes (identifiabilité du défaut) sont caractérisées. Cette méthode peut être directement implantée sur des applications de même type sans que les paramètres de chaque système soient identifiés.
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