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Représentations pour la détection d’anomalies : Application aux données vibratoires des moteurs d’avions
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Sayed, Mina Abdel |
| Copyright Year | 2018 |
| Abstract | Les mesures de vibrations sont l'une des donnees les plus pertinentes pour detecter des anomalies sur les moteurs. Les vibrations sont acquises sur banc d'essai en phase d'acceleration et de deceleration pour assurer la fiabilite du moteur a la sortie de la chaine de production. Ces donnees temporelles sont converties en spectrogrammes pour permettre aux experts d'effectuer une analyse visuelle de ces donnees et de detecter les differentes signatures atypiques. Les sources vibratoires correspondent a des raies sur les spectrogrammes. Dans cette these, nous avons mis en place un outil d'aide a la decision automatique pour analyser les spectrogrammes et detecter tout type de signatures atypiques, ces signatures ne proviennent pas necessairement d'un endommagement du moteur. En premier lieu, nous avons construit une base de donnees numerique de spectrogrammes annotes. Il est important de noter que les signatures inusuelles sont variables en forme, intensite et position et se trouvent dans un faible nombre de donnees. Par consequent, pour detecter ces signatures, nous caracterisons les comportements normaux des spectrogrammes, de maniere analogue aux methodes de detection de nouveautes, en representant les patchs des spectrogrammes sur des dictionnaires comme les curvelets et la Non-negative matrix factorization (NMF), ainsi qu'en estimant la distribution de chaque point du spectrogramme a partir de donnees normales dependamment ou non de leur voisinage. La detection des points atypiques est realisee par comparaison des donnees tests au modele de normalite estime sur des donnees d'apprentissage normales. La detection des points atypiques permet la detection des signatures inusuelles composees par ces points. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01849893/file/74984_ABDEL-SAYED_2018_archivage.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
