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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 47/4-8 - 2013  - pp.339-360  - doi:10.3166/jesa.47.339-360
TITRE
Outils d’aide à la décision pour le diagnostic des structures immergées

TITLE
Decision tools for the diagnosis of immersed structures

RÉSUMÉ

La méthode développée dans cet article concerne la détection et le diagnostic des défauts de surface dans les structures immergées. Cette méthode permet la surveillance de systèmes difficilement accessibles comme les hydroliennes dont l’indisponibilité entraîne de graves conséquences économiques. Elle est basée sur un diagnostic actif réalisé grâce à la propagation d’ondes acoustiques de surface. La génération de ces ondes et l’acquisition des signaux se fait par échographie ultrasonore. La méthode proposée comporte un prétraitement des signaux suivi d’une détection et d’un diagnostic par classification. Le prétraitement inclut notamment une analyse en composantes principales pour extraire les caractéristiques les plus significatives. La classification est réalisée par réseaux de neurones à fonction d’activation gaussienne. Ces réseaux sont entraînés selon un algorithme qui adapte la position et la dispersion des fonctions gaussiennes et qui ajoute de nouvelles gaussiennes en fonction des échantillons d’apprentissage obtenus sur des plaques de référence. L’ensemble des contributions est validé par des expérimentations de laboratoire.



ABSTRACT

The proposed method concerns the detection and diagnosis of surface faults in immersed structures. This method is suitable for the monitoring of inaccessible systems as stream turbine systems whose unavailability causes serious economic consequences. It is based on an active diagnosis by surface acoustic wave propagation. The generation and acquisition of these waves is carried out by ultrasonic echography. The proposed method includes a signal processing stage followed and a detection and diagnosis stage with a classification method. The first stage includes as well a principal component analysis to extract the most significant features. The classification is performed by neural networks with Gaussian activation functions. These networks are trained by an algorithm that adapts the Gaussian functions position and dispersion and adds new nodes according to training samples obtained with reference plates. All contributions are validated by laboratory experiments.



AUTEUR(S)
Yaya SIDIBÉ, Fabrice DRUAUX, Dimitri LEFEBVRE, Fernand LEON, Gérard MAZE

MOTS-CLÉS
détection et diagnostic des défauts ; traitement du signal ; réseau de neurones artificiels; décision; système immergé ; échographie ultrasonore.

KEYWORDS
Faults detection and diagnosis; signal processing; artificial neural network; decision; immersed system; ultrasound echography

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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