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Informatique et Télécommunications
Modélisation et diagnostic des systèmes non linéaires par acp à noyaux
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par
Chemse-Eddine DJOUDI
Badji Mokhtar University - Master 2 - Robotique & informatique industrielle 2015
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.emerciementf
?'esum'e
?bstract
Chapitre 1
Introduction au diagnostic
Chapitre 2
Chapitre 3
Annexes
2.8 Évolution de La projection de X sur les premiers (l) et dernièrs (in - l)
2.9 Comparaison entre X et l'estimationXà à partir des composantes principale . 20 2.10 Indice SPE dans le cas sain et le cas défaillant avec un seuil de 95% . . . . 21
ntroduction générale
ntroduction au diagnostic
1.1 Introduction
1.2.1 Principe du diagnostic
1.2.2 Définitions
1.3 Les différentes étapes du diagnostic d'un système
1.4 Classification des approches de diagnostic
1.4.1 Les approches relationnelles
1.4.2 Les méthodes de traitement de données
1.4.3 Les méthodes à base de modèles
?nalyse en composantes principales
2.1 Introduction à l'ACP
2.2 Identification du modèle ACP
2.3 Estimation des paramètres du modèle ACP
2.4 Détermination de la structure du modèle
2.4.1 Pourcentage cumuléde la variance totale (PCV)
2.5.1 Génération de résidus par estimation d'état
2.5.2 Statistique SPE
2.5.3 Statistique T2 de Hotelling
?'ACP à Noyau (Kernel PCA)
3.1 Introduction
3.2.1 Méthodes à noyaux
3.2.2 Kernel PCA
3.3 Détection et localisation en Kernel PCA
3.3.1 Détection en Kernel PCA
3.3.1.1 Statistique Q (SPE)
3.3.1.2 Statistique T2
3.3.2 Localisation de défauts par KPCA partielle
?pplication
4.1 Introduction
4.2 Description du processus
4.3 Identification du modèle Kernel PCA
4.4 Détection et localisation de défauts
4.4.1 Détection de défauts
4.4.2 Localisation de défauts
Conclusion générale
?ibliographie
?'esum'e ?bstract
suivant
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La Rochefoucault