Une approche d’optimisation pour un problème de classification de défauts dans le cas binaire et multi-classes

Session : SS19 / SS19 : Simulation et optimisation des systèmes industriels
Jeudi 11 février 15:00 - 16:40 Salle : Amphi-CI
Imene Djelloul, Zaki Sari et Mehdi Souier

Ce travail traite le problème de classification de défauts dans le cas binaire et multi-classes. L'architecture proposée du système de surveillance intègre un module de détection et un module de diagnostic afin de surveiller et d’analyser l’état actuel du système pour aider à la prise de décisions d’actions de maintenance. Le module de diagnostic, quant à lui, permet d’identifier les équipements en panne à remplacer. Cependant, un ensemble de données avec un grand nombre de règles floues ne diminuent plus seulement la vitesse d'apprentissage, mais permettent toutefois de confondre le classifieur à cause des règles inutilisables ou redondantes. Pour traiter ce problème, la méthode de sélection est proposée pour identifier les règles pertinentes et éliminer les éléments redondants. Une décision de maintenance devrait alors être prise sur la base de résultat du diagnostic. Dans notre travail, nous avons utilisé des données qui représentent deux systèmes industriels: le premier est un processus de pasteurisation de lait et le deuxième est un four rotatif.

Mots clés : Diagnostic, optimisation, algorithmes génétiques