Pick and Freeze estimation for dynamic models with dependent inputs

article retiré par son auteur pour des raisons scientifiques.This article addresses the estimation of the Sobol index for dependent static and dynamic inputs. We study transformations in the input, whose image is an input with independent components. They have the basic property to give the equality of the $\sigma$-algebra between a subset of inputs and their image that allows to compute the Pick and Freeze method.We first focus on the static case. The Gaussian and non Gaussian cases are detailed. In the Gaussian case the dependent variables are separated into two groups of independent variables. In the non Gaussian case we apply the conditional quantile function generally used to simulate random vectors.In the dynamic case the definition of the index has been slightly modified in order to take into account the two dimensions of dependence (temporal and spatial). For Gaussian processes the same method as previously is used. For non Gaussian processes, we propose to use a meta-model copula to get back to Gaussian inputs. Different meta-models are studied in order to focus on the limit, in sensitivity studies, of correlations taken as measures of dependence

Pick and Freeze estimation of sensitivity index for static and dynamic models with dependent inputs

This article addresses the estimation of the Sobol index for static and dynamic inputs. We study transformations in the input, whose image is an input with independent components. They have the basic property to give the equality of the σ-algebra between a subset of inputs and their image that allows to compute the Pick and Freeze method. We first focus on the static case. The Gaussian and non Gaussian cases are detailed. In the Gaussian case the dependent variables are separated into two groups of independent variables. In the non Gaussian case we apply the conditional quantile function generally used to simulate random vectors. In the dynamic case the definition of the index has been slightly modified in order to take into account the two dimensions of dependence (temporal and spatial). For Gaussian processes the same method as previously is used. For non Gaussian processes, we propose to use a meta-model copula to get back to Gaussian inputs. Different meta-models are studied in order to focus on the limit, in sensitivity studies, of correlations taken as measures of dependence

Pick and freeze estimation of sensitivity indices for models with dependent and dynamic input processes

This paper addresses sensitivity analysis for dynamic models, linking dependent inputs to observed outputs. The usual method to estimate Sobol indices are based on the independence of input variables. We present a method to overpass this constraint when inputs are Gaussian processes of high dimension in a time related framework. Our proposition leads to a generalization of Sobol indices when inputs are both dependant and dynamic. The method of estimation is a modification of the Pick and Freeze simulation scheme. First we study the general Gaussian cases and secondly we detail the case of stationary models. We then apply the results to an example of heat exchanges inside a building

Review of Machine Learning Approaches In Fault Diagnosis applied to IoT System

International audienceWith increasing complex systems, low production costs, and changing technologies, for this reason, the automatic fault diagnosis using artificial intelligence (AI) techniques is more in more applied. In addition, with the emergence of the use of reconfigurable systems, AI can assist in self-maintenance of complex systems. The purpose of this article is to summarize the diagnosis research of systems using AI approaches and examine their application particularly in the field of diagnosis of complex systems. It covers articles published from 2002 to 2018 using Machine Learning tools for fault diagnosis in industrial systems

Détection de défauts appliquée à des modèles statiques affectés par des incertitudes structurées

- L'objectif est de présenter une méthode de détection de défauts, permettant la prise en compte, dans un modèle statique, de paramètres incertains définis sous forme de variables bornées. Cette approche ensembliste permet d'expliciter directement les incertitudes portant sur les paramètres du modèle et laisse entrevoir une méthode naturelle pour la génération de seuils de détection. Issues du formalisme de l'Espace de Parité, les formes de calcul et d'évaluation sont générées, puis les tests de cohérence sont présentés. Que les relations de parité soient ou non affines en les paramètres incertains, des techniques permettant de construire les domaines d'information associés, appelés espaces abstraits, sont brièvement décrites, ainsi que les difficultés occasionnées par la présence de variables bornées dépendantes

Diagnostic de systèmes hybrides incertains par génération automatique de relations de redondance analytique symboliques évaluées par approche ensembliste

Les activités industrielles peuvent induire des risques de nature diverse, voire conduire à des événements catastrophiques. De façon à réduire ces risques à des niveaux acceptables, à en limiter les coûts aussi bien humains, matériels que financiers et à respecter la réglementation, il est crucial d en prévenir la survenue (prévention) et à identifier des situations anormales en fonction d informations récupérées sur le terrain. Ceci nécessite de résoudre deux points essentiels : détecter l anomalie et faire un diagnostic, d où l importance des modèles de bon comportement qui modélisent des systèmes physique réels et les méthodes associées permettant d effectuer la surveillance en continu. L approche la plus utilisée dans la communauté FDI est l approche structurelle qui consiste à construire des relations de redondance analytique (RRA). Le principe de l approche structurelle est de prendre en compte seulement l existence des relations entre les variables induites par les équations du modèle. En basant sur cette approche, ma thèse consiste à trouver une réponse qui satisfait un triple objectif :1. Extraire les relations valides à partir du modèle de bon comportement d'un système afin de prendre en compte l'évolution du système en éliminant les relations et des mesures invalides ayant pour but d'effectuer le diagnostic en ligne2. Construire, en utilisant une analyse symbolique couplée avec la théorie des graphes, les relations de redondance analytique symboliques (RRAS) pour la détection des défauts dans le système.3. Evaluer ces RRAS en utilisant le calcul par intervalle, an de prendre en compte les incertitudes présents dans les mesures, lors des tests de cohérence.Large-scale complex process plants are safety-critical systems where the real-time diagnosis is very important. In a model based systems engineering approach, the structured development process from the concept to the production to the operation phase is organized around a coherent model of the system. This model contains, in particular, relations about the behavior of the system that could have been used for simulation in the design phase. The objective of this work is to use this information to design automatically on-line diagnosis algorithms using the hybrid dynamical information part and sensor measurements of the system model. In this thesis, the proposed approach allows:To extract the valid relations of system behavior to take into account system evolution by eliminating invalid constraints and measurements for establishing an on-line diagnosisTo build, using symbolic analysis and graph path search, analytical redundancy relations for the various system configurationsTo evaluate these ARRs in using set valued computations (interval arithmetic) to take into account model and measurements uncertaintiesSAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

Analyse d'un système de mesure à paramètres incertains

- Pour analyser le bon fonctionnement d'un système de mesure, l'une des techniques couramment utilisées consiste à tester la nullité d'équations de redondance entre différentes grandeurs connues caractérisant ce système. Dans ce qui suit, on insiste sur la conception du vecteur parité qui est à la base de nombreuses analyses de diagnostic utilisant un modèle. Lorsque le modèle est connu avec une certaine imprécision, le vecteur parité est lui aussi sensible à cette imprécision ; il semble utile d'en étudier l'influence. On examine donc le cas de systèmes de mesures dont les paramètres sont incertains mais bornés. L'objectif est de construire l'enveloppe du vecteur parité prenant en compte les incertitudes paramétriques

Application de l'outil ensembliste pour la télédétection par radar météorologique.

Séminaire interne laboratoir

Application de l'outil ensembliste pour l'inversion du modèle d'un radar météorologique

Séminaire LTH

Application de l'outil ensembliste pour la télédétection par radar météorologique.

Séminaire interne laboratoir