Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Modélisation et diagnostic industriel de systèmes complexes : détection d'anomalies en grande dimension.
Directeur de thèse:
Francois ROUEFF (LTCI (EDMH))
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
L’objectif premier de cette thèse est d’introduire des méthodes et outils logiciels de diagnostic dans la production de radars aéroportés de pointe avant. Les possibilités nouvelles d’accéder à de grandes quantités de données internes aux radars sur de longues durées (plusieurs heures) et à haute densité (quelques millisecondes entre deux instants de mesures), et de stocker ces données, permettent d’envisager l’utilisation de méthodes modernes de « fouille de données » pour modéliser les systèmes et optimiser les performances de production. Compte tenu de la complexité toujours croissante des capteurs considérés, leur modélisation par apprentissage automatique (non ou semi supervisé) avec un recours limité aux connaissances expertes présente un intérêt industriel fort dans un contexte nouveau.
Aux problématiques d’optimisation de production s’ajoutent celles liées au développement industriel des radars. Les systèmes produits pouvant être mis en service pendant plusieurs décennies, des changements plus ou moins importants de standards logiciels et matériels interviennent tout au long de leur cycle de vie. A chaque changement de configuration, des moyens importants et parfois coûteux sont déployés pour assurer la non régression des performances du capteur. Les problématiques de production et de développement présentant des similarités fortes, la thèse devra être à même d’apporter des réponses permettant de réduire les coûts, aussi bien en phase de production qu’en phase de développement.
Enfin, un autre enjeu de la thèse consistera à étendre les solutions de modélisation et de diagnostic au problème de la maintenance préventive en utilisation opérationnelle. Après chaque utilisation des dispositions sont prévues pour pouvoir restituer l’historique des données caractérisant le fonctionnement interne d’un radar. Celles-ci contiennent les informations permettant d’anticiper des pannes futures. Les signaux de dérive en fréquence de filtres analogiques, ou de composants en fin de vie, sont des exemples de telles informations noyées dans la masse de données enregistrées en opération. Du point de vue des utilisateurs sur site, une exploitation intelligente et automatisée des données, qui permettrait de prédire les opérations de maintenance voire d’estimer la durée de vie résiduelle des éléments concernés, présenterait un intérêt considérable que la thèse tentera de servir.
Doctorant.e: Laby Romain