826 research outputs found

    Contribution au pronostic de défaut dans les systèmes complexes par les techniques intelligentes

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    Nous avons présenté une nouvelle approche basée sur l'utilisation d'une méthode guidée par les données pour le pronostic des défauts. Cette méthode requiert des données décrivant le processus de dégradation. Lorsque les données sont insuffisantes, la prédiction des états devient difficile avec les modèles profonds de type mémoire à long terme (LSTM), qui nécessitent une quantité importante de données d'apprentissage. Pour résoudre ce problème de rareté des données dans la prédiction de la durée de vie restante (RUL), nous proposons d'adopter une stratégie d'augmentation des données. Les résultats obtenus sont démontrent que l'application d'une stratégie d'augmentation des données, peut améliorer les performances de prédiction de la RUL en utilisant les techniques LSTM. Nous avons validé cette approche en utilisant les données de la NASA Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation (C-MAPPS)

    Exploration de différentes architectures de réseaux de neurones pour la prédiction de la glace atmosphérique sur les conducteurs des réseaux électriques

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    Dans le but d'établir un modèle informatique empirique visant à prédire l'évolution temporelle des charges mécaniques dues à l'accumulation de la glace atmosphérique sur les conducteurs de transport d'énergie électrique, cinq architectures de réseaux de neurones artificiels ont été étudiées et comparées. Deux réseaux de nature statique, soit le Perceptron multicouches (MLP) et le réseau à fonctions de base radiales (RBF), ainsi que deux réseaux orientés vers le traitement temporel, soit le réseau à réponse impulsionnelle finie (FIR) et le réseau récurrent Elman, ont été comparés à la régression linéaire multiple (ADALINE). Les données utilisées pour faire l'entraînement des modèles basés sur les réseaux de neurones proviennent du site instrumenté du Mont-Bélair qui fait partie du système de surveillance en temps réel SYGIVRE d'Hydro-Québec. On retrouve sur ce site une ligne de 315 kV dotée d'un capteur de force pour la mesure des forces mécaniques, plusieurs instruments météorologiques standards ainsi qu'un givromètre permettant d'évaluer l'intensité des conditions givrantes environnantes. Les modèles créés dans le cadre de cette recherche utilisèrent la température ambiante, la vitesse normale du vent et le signal du givromètre comme paramètres d'entrée et le signal de charge (ou son taux de variation) comme paramètre de sortie. Les résultats indiquent que les réseaux de neurones (le FIR par exemple) constituent un outil prédictif potentiellement avantageux ayant une puissance de représentation supérieure à des techniques statistiques simples comme la régression linéaire multiple. Les réseaux de neurones de nature statique donnent généralement de moins bons résultats que les réseaux orientés vers le traitement temporel et semblent donc moins adéquats. Toutefois, les performances affichées par les modèles montrent bien que la problématique de la prédiction des charges mécaniques de glace atmosphérique est plutôt difficile et qu'il ne faut pas considérer les réseaux de neurones comme une solution magique. L'utilisation de l'historique passé du signal de sortie comme variable d'entrée supplémentaire améliore notablement la situation cependant dans le cadre d'une prédiction en avance. Dans ce cas, les modèles fournissent une prédiction raisonnablement précise

    Classification in pattern recognition. New tools to adapt a system to its environment

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    This paper presents a new theoretic tool based on Information Theory, the main interest of which is to acutely evaluate the classification tools . The particular nature of real-world objects recognition involves us to design systems based on multi-points of view approaches . The fusion stage has to adapt itself to the environment . We show that neural networks allow to learn the fusion function, optimized to the data and the structure of the composite system . The performance of a composite recognition system is closed to the partition of the available information on each classification tools . A Genetic algorithm is designed to adapt the parameters space partition with the set of classification tools among the quality of the composite system, genetic algorithm .Cet article présente un nouvel outil théorique fondé sur la Théorie de l'information afin de réaliser une évaluation d'un outil de classement plus fine que les mesures classiques. Nous travaillons dans le cadre de la Reconnaissance d'objets naturels complexes et compliqués. La nature même du problème incite à travailler à l'aide d'une approche multi-points de vue décisionnels, fusionnés de façon adaptative. Nous montrons que les réseaux connexionnistes permettent l'apprentissage d'une fonction de fusion optimisée selon la nature du problème et la structure du Système de Reconnaissance. Nous montrons aussi que la répartition de l'information sur chaque outil de classement contribue à une meilleure reconnaissance. Une approche de type génétique est alors conçue pour adapter la partition de l'espace des paramètres relativement à l'ensemble des outils disponibles

    L'influence de l'évaluation formative appliquée par les pairs sur l'apprentissage des critères du placement fondamental en danse classique

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    Québec Université Laval, Bibliothèque 201

    Asservissement d’un système de navigation autonime par réseaux de neurones

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    Un système de navigation autonome ou robot mobile autonome doit être capable de percevoir son environnement, générer et exécuter une trajectoire en réaction appropriée à l’information perçue. Il faut pour cela le doter d'un système de navigation robuste. Ce mémoire présente une étude sur le contrôle du cap et de la vitesse d'un véhicule au moyen d'un perceptron multicouche entrainé avec l'algorithme de rétro-propagation du gradient. L'objectif est d’évaluer la capacité de ce type de réseau de neurones à contrôler le cap et la vitesse que doit adopter un robot mobile en fonction de ses entrées perceptives pour éviter d’entrer en collision avec les obstacles présents dans son voisinage. Pour ce faire, une stratégie de perception et de planification du déplacement a été développée et sa capacité à contrôler un mobile autonome a été montrée. Cette stratégie utilise deux réseaux de neurones fonctionnant en parallèle, l'un pour la commande du cap et l'autre pour la commande de la vitesse exploitant les deux le même système perceptif. Les résultats de la simulation sur Matlab sont présentés et analysés au regard de ce qu'est l'apprentissage statistique et de ce qu'on peut en attendre dans le cadre de la navigation autonome. Cette approche a l'avantage d'être simple et d'indiquer avec précision les degrés de rotation et la vitesse nécessaire avec une vision à long terme empêchant les blocages ou divergences de parcours contrairement aux approches habituelles rencontrées dans la littérature

    Génération d'indicateurs de maintenance par une approche semi-paramétrique et par une approche markovienne

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    National audienceLes stratégies de maintenance et leurs évaluations demeurent une préoccupation particulièrement forte au sein des entreprises aujourd'hui. Les enjeux socio-économiques dépendant de la compétitivité de chacune d'entre elles sont de plus en plus étroitement liés à l'activité et à la qualité des interventions de maintenance. Une suite d'évènements particuliers peut, éventuellement, informer l'expert d'une panne prochaine. Notre étude tente d'appréhender "cette signature" à l'aide d'un modèle de Markov caché. Nous proposons à l'expert deux stratégies sur l'estimation du niveau de dégradation du système maintenu. La première stratégie consiste à utiliser des lois de dégradation non paramétriques. La deuxième stratégie consiste à utiliser une approche markovienne
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