Applications des modeles autoregressifs mono et multivariables pour la surveillance des processus industriels

La modélisation dans le domaine temporel des signaux aléatoires par des modèles autorégressifs mono ou multivariables est devenue depuis quelques années une technique classique du traitement du signal. En particulier, cette technique a trouvé de nombreuses applications dans la surveillance des processus industriels. En effet, l'utilisation des modèles autorégressifs permet soit par examen direct des valeurs des paramètres du modèle, soit par déduction des densités spectrales de détecter une modification des caractéristiques des bruits naturels du processus par rapport à un état de référence correspondant à un état normal. Dans la première partie de cette communication, après un rappel théorique sur la modélisation mono et multivariables des signaux aléatoires, une description des algorithmes de détermination des modèles autorégressifs est fournie. Dans la seconde partie, pour le cas monovariable, une application à la détermination en place du temps de réponse de capteurs de température est fournie. Dans la troisième partie, pour le cas multivariable, une application est faite pour l'analyse du bruit neutronique d'un réacteur nucléaire à eau pressurisée. Une comparaison des autospectres, interspectres et fonctions de cohérence obtenues avec des algorithmes classiques de transformée de Fourier est ensuite effectuée

L’action de la pénicilline et de la cortisone sur la croissance du Poulet

Ferrando Raymond, Jouanneteau J., Zwingelstein G. L’action de la pénicilline et de la cortisone sur la croissance du Poulet. In: Bulletin de l'Académie Vétérinaire de France tome 109 n°3, 1956. pp. 147-149