DIAGNOSTIC DES DEFAUTS POUR LA SURVEILLANCE DES PROCESSUS NON LINEAIRE PAR KARNAEL PCA

Abstract

L’analyse en composantes principales (ACP) est un outil très puissant pour extraire de l’information utile lorsque nous avons une grande quantité de données à traiter et à interpréter. Au cours des dernières années, l’émergence de programmes de plus en plus efficaces et conviviaux a rendu cette forme d’analyse des données accessible à tous les chercheurs scientifiques, pas seulement aux spécialistes. Le but de la question du diagnostic des erreurs dans le contrôle non linéaire des processus est de développer de nouvelles méthodes analytiques. Il est important de noter que la plupart des systèmes sont en fait non linéaires, tandis que la technologie ACP est linéaire. Ainsi, Kernel ACP est une extension de l’analyse linéaire ACP, utilisant les grains pour détecter les défaillances dans les processus non linéaires. L’analyse de ces processus est un défi majeur en raison de leur nature non linéaire et de la complexité connexe. Le noyau de l’ACP est le principal outil pour atteindre cet objectif, offrant une approche robuste de l’analyse des données non linéaires. Des méthodes améliorées ont été développées pour améliorer la capacité de diagnostic et accroître la précision du contrôle non linéaire des processus. L’importance de cette thèse est de présenter les résultats d’expériences et d’études expérimentales montrant l’efficacité et l’efficience des méthodes proposées pour diagnostiquer les échecs et contrôler les processus non linéaires. Ce document vise à contribuer au développement du domaine du suivi et du diagnostic des processus non linéaires, ainsi qu’à améliorer l’efficacité et la durabilité dans ce domaine.