Réglage automatique et comparaison de méthodes de diagnostic par krigeage
Abstract
La plupart des méthodes de diagnostic dépendent de paramètres internes, ou hyperparamètres. Le réglage automatique de ces hyperparamètres est un problème important qui conditionne fortement les performances de ces approches. Il est ici traité comme un problème d'optimisation, en supposant qu'il est possible de simuler un cas test numériquement afin d'évaluer les performances des différentes méthodes. La méthodologie proposée substitue à la simulation complexe initiale un modèle de krigeage, associé à une procédure itérative d'optimisation. Ceci permet d'aborder ce problème à un très faible coût de calcul. Deux applications de ce réglage à des méthodes de diagnostic sont présentées. La première concerne la détection de changement de moyenne dans un signal. La seconde a pour objet un schéma complet de détection de défaut, construit sur l'utilisation conjointe d'un générateur de résidus et d'un test statistique. Les performances de ces méthodes de diagnostic peuvent être ainsi comparées objectivement.
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