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Diagnostic de systèmes hybrides incertains par génération automatique de relations de redondance analytique symboliques évaluées par approche ensembliste

机译：基于集合论方法的符号解析冗余关系自动生成诊断不确定混合系统

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Les activités industrielles peuvent induire des risques de nature diverse, voire conduire à des événements catastrophiques. De façon à réduire ces risques à des niveaux acceptables, à en limiter les coûts aussi bien humains, matériels que financiers et à respecter la réglementation, il est crucial d en prévenir la survenue (prévention) et à identifier des situations anormales en fonction d informations récupérées sur le terrain. Ceci nécessite de résoudre deux points essentiels : détecter l anomalie et faire un diagnostic, d où l importance des modèles de bon comportement qui modélisent des systèmes physique réels et les méthodes associées permettant d effectuer la surveillance en continu. L approche la plus utilisée dans la communauté FDI est l approche structurelle qui consiste à construire des relations de redondance analytique (RRA). Le principe de l approche structurelle est de prendre en compte seulement l existence des relations entre les variables induites par les équations du modèle. En basant sur cette approche, ma thèse consiste à trouver une réponse qui satisfait un triple objectif :1. Extraire les relations valides à partir du modèle de bon comportement d'un système afin de prendre en compte l'évolution du système en éliminant les relations et des mesures invalides ayant pour but d'effectuer le diagnostic en ligne2. Construire, en utilisant une analyse symbolique couplée avec la théorie des graphes, les relations de redondance analytique symboliques (RRAS) pour la détection des défauts dans le système.3. Evaluer ces RRAS en utilisant le calcul par intervalle, an de prendre en compte les incertitudes présents dans les mesures, lors des tests de cohérence.
机译：工业活动可能引发各种风险，甚至导致灾难性事件。为了将这些风险降低到可接受的水平，以限制其成本以及人力，物力和财力，并遵守法规，至关重要的是要防止其发生（预防）并根据信息识别异常情况在现场恢复。这需要解决两个关键点：检测异常并进行诊断，因此，良好行为模型的重要性，该行为模型对真实的物理系统进行建模，并且相关方法允许进行连续监视。 FDI社区中使用最多的方法是结构方法，该方法包括建立分析冗余关系（RRA）。结构方法的原理是仅考虑由模型方程式引起的变量之间的关系。基于这种方法，我的论文在于找到一个满足三重目标的答案：1。从系统的良好行为模型中提取有效关系，以便通过消除关系和旨在进行在线诊断的无效措施来考虑系统的发展。使用符号分析与图论相结合，构造符号分析冗余关系（RRAS）来检测系统中的故障3。使用间隔计算评估这些RRAS，以便在一致性测试期间考虑测量中存在的不确定性。

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