Détection et classification de signatures temporelles CAN pour l'aide à la maintenance de sous-systèmes d'un véhicule de transport collectif

• Main Author: CHEIFETZ, Nicolas
• Language: fra
• Published: Université Paris-Est 2013
• Subjects: [SPI:OTHER] Engineering Sciences/Other; [SPI:OTHER] Sciences de l'ingénieur/Autre; Diagnostic et maintenance préventive; Détection de changement; Tests séquentiels d'hypothèses; Séquence de courbes; Algorithme EM et modèles de mélange; Système de freinage et portes d'autobus
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01066894; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/01/06/68/94/PDF/TH2013PEST1077_complete.pdf

Le problème étudié dans le cadre de cette thèse porte essentiellement sur l'étape de détection de défaut dans un processus de diagnostic industriel. Ces travaux sont motivés par la surveillance de deux sous-systèmes complexes d'un autobus impactant la disponibilité des véhicules et leurs coûts de maintenance : le système de freinage et celui des portes. Cette thèse décrit plusieurs outils dédiés au suivi de fonctionnement de ces deux systèmes. On choisit une approche de diagnostic par reconnaissance des formes qui s'appuie sur l'analyse de données collectées en exploitation à partir d'une nouvelle architecture télématique embarquée dans les autobus. Les méthodes proposées dans ces travaux de thèse permettent de détecter un changement structurel dans un flux de données traité séquentiellement, et intègrent des connaissances disponibles sur les systèmes surveillés. Le détecteur appliqué aux freins s'appuie sur les variables de sortie (liées au freinage) d'un modèle physique dynamique du véhicule qui est validé expérimentalement dans le cadre de nos travaux. L'étape de détection est ensuite réalisée par des cartes de contrôle multivariées à partir de données multidimensionnelles. La stratégie de détection pour l'étude du système porte traite directement les données collectées par des capteurs embarqués pendant des cycles d'ouverture et de fermeture, sans modèle physique a priori. On propose un test séquentiel à base d'hypothèses alimenté par un modèle génératif pour représenter les données fonctionnelles. Ce modèle de régression permet de segmenter des courbes multidimensionnelles en plusieurs régimes. Les paramètres de ce modèle sont estimés par un algorithme de type EM dans un mode semi-supervisé. Les résultats obtenus à partir de données réelles et simulées ont permis de mettre en évidence l'efficacité des méthodes proposées aussi bien pour l'étude des freins que celle des portes