Browsing by Author "ELAGGOUNE HOCINE"

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    Modélisation et diagnostic de défauts par des multi-modèles entrées/sorties
    (2010) ELAGGOUNE HOCINE
    Vu l’importance de l’étude des variations climatique, et comme la pollution atmosphérique constitue un des problèmes environnementaux les plus complexes et les plus difficiles qui se posent au monde aujourd’hui. À peu près n’importe quelle forme d’activité humaine risque de détériorer, d’une façon ou d’une autre, l’air propre et l’atmosphère protectrice de la Terre. Tous les jours, les activités humaines, qu'elles soient industrielles, agricoles ou résidentielles, ont pour résultat le rejet dans l'atmosphère de grandes quantités de produits chimiques naturels et synthétiques. Dans le cas de la pollution atmosphérique, un des pires problèmes tient au fait que, même si les causes premières des émissions toxiques sont locales ou nationales, les particules dégagées font fi des frontières. Les vents dominants transportent ces substances polluantes dans le monde entier, ce qui provoque de graves dégâts environnementaux dans des endroits éloignés et contribue à la dégradation générale de l’atmosphère terrestre. [VPPC 00]. Pour cela on va mener un travail qui relève de la détection de pannes et de défauts de capteurs dédiés à la surveillance des données climatiques et ou de pollution atmosphérique. La stratégie étudiée dans ce mémoire représente une contribution à l’étude des méthodes de détection et de localisation de défauts par redondance analytique. En effet, Il s’agit d’un réseau virtuel de capteurs installés dans une agglomération, mesurant et observant en permanence les changements climatique et de pollution . La défaillance ou la panne d’un ou de plusieurs de ces capteurs à des instants donnés va entraîner inévitablement une analyse erronée de la situation. La technique préconisée est basée sur la modélisation non linéaire en utilisant entre autres les Multi-modèles, on se basant sur la structure nommée « structure multi-modèle à état découplé ».Il s’agit de trouver des modèles non linéaires en combinant plusieurs modèles linéaires. Chaque modèle linéaire est actif dans une zone de fonctionnement bien particulière. Les zones de fonctionnement des modèles linéaires doivent être déterminées par classification. Ces modèles seront utilisés pour la génération de résidus en vue du diagnostic
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    Modélisation et diagnostic de défauts par des multi-modèles entrées/sorties
    (2010) ELAGGOUNE HOCINE
    Vu l’importance de l’étude des variations climatique, et comme la pollution atmosphérique constitue un des problèmes environnementaux les plus complexes et les plus difficiles qui se posent au monde aujourd’hui. À peu près n’importe quelle forme d’activité humaine risque de détériorer, d’une façon ou d’une autre, l’air propre et l’atmosphère protectrice de la Terre. Tous les jours, les activités humaines, qu'elles soient industrielles, agricoles ou résidentielles, ont pour résultat le rejet dans l'atmosphère de grandes quantités de produits chimiques naturels et synthétiques. Dans le cas de la pollution atmosphérique, un des pires problèmes tient au fait que, même si les causes premières des émissions toxiques sont locales ou nationales, les particules dégagées font fi des frontières. Les vents dominants transportent ces substances polluantes dans le monde entier, ce qui provoque de graves dégâts environnementaux dans des endroits éloignés et contribue à la dégradation générale de l’atmosphère terrestre. [VPPC 00]. Pour cela on va mener un travail qui relève de la détection de pannes et de défauts de capteurs dédiés à la surveillance des données climatiques et ou de pollution atmosphérique. La stratégie étudiée dans ce mémoire représente une contribution à l’étude des méthodes de détection et de localisation de défauts par redondance analytique. En effet, Il s’agit d’un réseau virtuel de capteurs installés dans une agglomération, mesurant et observant en permanence les changements climatique et de pollution . La défaillance ou la panne d’un ou de plusieurs de ces capteurs à des instants donnés va entraîner inévitablement une analyse erronée de la situation. La technique préconisée est basée sur la modélisation non linéaire en utilisant entre autres les Multi-modèles, on se basant sur la structure nommée « structure multi-modèle à état découplé ».Il s’agit de trouver des modèles non linéaires en combinant plusieurs modèles linéaires. Chaque modèle linéaire est actif dans une zone de fonctionnement bien particulière. Les zones de fonctionnement des modèles linéaires doivent être déterminées par classification. Ces modèles seront utilisés pour la génération de résidus en vue du diagnostic.