Résumé: Deux approches différentes sont abordées pour résoudre les problématiques de détection et de classification pour le diagnostic de défauts. La première approche est l'approche de détection et classification simultanées où le problème global à K classes est scindé en sous-problèmes. Chaque sous-problème est traité par une cellule de détection et classification. La résolution du problème global s'effectue par un agencement séquentiel ou par une mise en parallèle des cellules. La seconde approche est l'approche de détection et classification successives qui consiste à traiter tout d'abord les signaux issus du capteur de manière simple pour décider présence ou non d'un défaut. Si défaut détecté, des traitements haut niveau sont mis en œuvre pour identifier le défaut. Des classificateurs linéaires (Ho-Kashyap et SVM) et neuronaux (RBF) sont utilisés. L'ensemble de ces méthodes a été validé sur une application concernant la détection de défauts de surface de rail dans un contexte métro.

Nancy:
Langue: Français
Collation: 142 p. ill. ;30 cm
Diplôme: Doctorat
Etablissement de soutenance: Nancy, Université Henri Poincare
Spécialité: Automatique

Note: Annexe pp.133-136; Bibliogr.pp.137-142