Modélisation et Diagnostic des Systèmes Incertains par Analyse en Composantes Principales

Abstract

Ce travail concerne la modélisation en vue du diagnostic des systèmes incertains en utilisant l’analyse en composantes principales (ACP) intervalle. Le principe de base consiste à étendre les techniques de l’ACP à des données de type intervalle. Les approches utilisées pour la modéliastion des données intervalle sont la méthode des centres (CPCA), la méthode des centres et rayons (MRPCA), et la méthode basée sur l’information complète (ICPCA). L’application de l’ACP intervalle, en utilisant ces trois approches, au diagnostic sera également présentée. Les performances de l’approche intervalle sont illustrées par une application à la detection des défauts de capteurs d’un compresseur à gaz.