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Parametrisation et classification des signaux en controle non destructif. Application a la reconnaissance des defauts de rails par courants de foucault
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Oukhellou, Latifa |
| Copyright Year | 1997 |
| Abstract | Le travail presente dans ce memoire traite d'un dispositif embarque de detection et de reconnaissance des defauts de rail debouchants. Une structure multicapteur a courants de Foucault permettant le controle non destructif de l'integrite des rails en voie, sans contact et en condition d'exploitation commerciale est detaillee dans le premier chapitre. Les principales options de conception (mesures differentielles, bi-frequences, blindages...) y sont decrites, et validees a posteriori par des essais sur site dans des conditions de mesure reelles. Une liste des classes de defauts detectables par le capteur a ete etablie (fissures, ecaillages...) ainsi qu'une base de donnees representative du site pour la mise au point des traitements haut niveau. La premiere phase des traitements concerne le mode de representation des signaux complexes issus du capteur. Cette parametrisation doit posseder un fort potentiel descriptif tout en restant insensible a certaines operations sur les signaux definies comme des invariants du probleme (retournement, homotheties, lift-off). Une procedure originale de parametrisation des signatures denommee "Descripteurs de Fourier Modifies", a ete mise au point et comparee a des parametrisations de type autoregressive. Sur l'ensemble des parametres d'une signature, une selection doit ensuite etre effectuee en termes de pertinence a la discrimination entre classes. Une methode d'ordonnancement par orthogonalisation et des methodes sequentielles constructive et destructive pour le classement des parametres sont comparees. Differents criteres d'arret permettent de choisir le nombre reduit de parametres retenus; des resultats de mise en oeuvre sur la base de donnees de ces differentes methodes sont presentes. Le dernier chapitre de ce memoire traite de la classification neuronale supervisee a l'aide de reseaux de type perceptron multicouche ou de reseaux a fonctions radiales de base. Pour ces deux types de reseaux, des approches globales de classification (discrimination des K classes simultanement) et des approches par partition (probleme de classification initial decompose en sous-problemes de classification) sont exposees. Des performances de classification sont donnees pour les deux approches et nous montrons la superiorite de l'approche par partition dans notre application en relation avec la faible dimension de la base de donnees. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00006600/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
