Komi Midzodzi PEKPE LAGIS UMR 8146 : Laboratoire d'Automatique, de

Présentation au sujet: "Komi Midzodzi PEKPE LAGIS UMR 8146 : Laboratoire d'Automatique, de"— Transcription de la présentation:

1 Méthode de détection et isolation de défauts de capteurs à base de données
Komi Midzodzi PEKPE LAGIS UMR 8146 : Laboratoire d'Automatique, de Génie Informatique et Signal Université de Lille 1 Polytech’Lille

2 Plan position du problème méthode proposée fondement de la méthode
- relations matricielles - génération de résidus - sensibilité des résidus - détermination de la taille des matrices exemple d’application conclusion et extension de la méthode 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

3 Position du problème Système Calculateur 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

4 Motivation incertitude liée à l’utilisation des modèles mathématiques
les paramètres peuvent évoluer lentement le modèle mathématique n’est pas toujours disponible 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

5 Description de la méthode
déterminer i 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

6 Cas système linéaire Objectif
Détecter et isoler les défauts de capteurs, connaissant uniquement : - les entrées (uk) - les sorties ( yk) Objectif 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

7 Fondements de la méthode :
relation matricielle 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

8 Fondements de la méthode :
relation matricielle Pour i suffisamment grand : 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

9 s’il n’y a pas apparition de défaut :
Fondements de la méthode : matrice de résidu s’il n’y a pas apparition de défaut : 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

10 s’il y a apparition d’un défaut système à l’instant k :
Fondements de la méthode : défaut système s’il y a apparition d’un défaut système à l’instant k : 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

11 s’il y a apparition d’un défaut actionneur :
Fondements de la méthode : défaut d’actionneur s’il y a apparition d’un défaut actionneur : 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

12 s’il y a apparition d’un défaut sur le capteur « h » à l’instant k :
Fondements de la méthode : défaut de capteur s’il y a apparition d’un défaut sur le capteur « h » à l’instant k : 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

13 Fondements de la méthode :
condition de sensibilité sensibilité aux défauts : span(M) désigne le sous-espace engendré par les lignes de la matrice M 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

14 Fondements de la méthode :
condition de sensibilité span(M) désigne le sous-espace engendré par les lignes de la matrice M sensibilité maximale aux défauts : 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

15 sélection du vecteur résidu
Fondements de la méthode : sélection du vecteur résidu 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

16 détermination de la taille des matrices
Fondements de la méthode : détermination de la taille des matrices 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

17 Détermination de la taille des matrices
Fondements de la méthode : Détermination de la taille des matrices 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

18 Détermination de la taille des matrices
Fondements de la méthode : Détermination de la taille des matrices 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

19 Comparaison avec l’espace de parité
Méthode proposée Connues Le modèle (A, B, C, D) Les entrées uk Les sorties yk Connues Les entrées uk Les sorties yk Suppression de l’influence de l’état Choisir i tel que : Suppression de l’influence de l’état ki( Yk – HdiUk) Suppression de l’influence de Hi 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

20 Complémentarité avec l’espace de parité
Méthode proposée 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

21 Exemple d’application
Wk  bruit blanc RSB(yk1,wk1) = 19db, RSB(yk2,wk2) = 19db, RSB(yk3,wk3) = 19db, Vk  bruit blanc var(vk) = 10-3 I3 amplitude(fk)=10% y 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

22 Les entrées et les sorties du système
Figure 2 : entrées du système Figure 3 : sorties du système 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

23 Détermination de la taille des matrices
Figure 1 : évolution du critère J(i) en fonction de la taille de la matrice de Hankel 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

24 Les résidus Figure 4 : les défauts (amplitude(fk)=10%y)
Figure 5 : les résidus (obtenus pour i=17, j=68) 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

25 Conclusion et extension de la méthode
basée uniquement sur la connaissance des entrées et des sorties génère un résidu structuré par construction s’affranchit des incertitudes paramétriques - résultat prouvé dans le cadre des systèmes dynamiques linéaires Extension aux systèmes non linéaires (décomposition en série de Taylor) Application au moteur asynchrone dans ses plages de non linéarité Application aux bio-réacteurs : détection des changements d’état 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

26 Extension de la méthode
Systèmes non linéaires (décomposition en série de Taylor) la fonction h(u) est indéfiniment dérivable dans un ouvert O de l’espace des ūk 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

27 Extension de la méthode
Systèmes non linéaires (décomposition en série de Taylor) 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

28 Application au moteur asynchrone
modèle en abc commandé par trois tensions alternatives : va, vb, vc quatre sorties : - trois courants : ia, ib, ic - une vitesse :  système non linéaire à vitesse variable linéaire en vitesse constante 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

29 Application au moteur asynchrone
amplitude(fk)=10%y Figure 6 : entrées du système Figure 7 : sorties du système 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

30 Application au moteur asynchrone
amplitude(fk)=10%y Figure 8 : les instants d’apparition des défauts Figure 9 : résidus obtenus à l’aide d’un polynôme d’ordre 1 (i=12, j=72) 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

31 Application au moteur asynchrone
amplitude(fk)=10%y Figure 10 : résidus obtenus à l’aide d’un polynôme d’ordre 1 (i=12, j=72) Figure 8 bis : les instants d’apparition des défauts Figure 11 : résidus obtenus à l’aide d’un polynôme d’ordre 1 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

32 Application au bioréacteur
15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

33 Application au bioréacteur
Figure 12 : les entrées in et D 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

34 Application au bioréacteur
Figure 13 : les sorties  15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

35 Application au bioréacteur
Figure 14 : résidu obtenu par approximation polynomiale d’ordre 1 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

36 Application au bioréacteur
Figure 15 : résidu obtenu par approximation polynomiale d’ordre 2 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

37 Application au bioréacteur
Figure 16 : résidu obtenu par approximation polynomiale d’ordre 3 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

38 Méthode de détection et isolation de défauts de capteurs à base de données
Komi Midzodzi PEKPE LAGIS UMR 8146 : Laboratoire d'Automatique, de Génie Informatique et Signal Université de Lille 1 Polytech’Lille

39 Détection de défauts Figure 3 (bis) : les défauts (amplitude(fk)= 10%  y) Figure 5 : détection de défauts (i=17, j=68) par FMA 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

40 Application au moteur asynchrone
amplitude(fk)=10%y Figure 8 : les instants d’apparition des défauts Figure 9 : détection de défauts (i=12, j=72) par FMA 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE

41 Application au bioréacteur
Figure 30 : résidu obtenu par approximation polynomiale d’ordre 7 15/03/2006 K. Midzodzi PEKPE