1.4.2 Les méthodes de traitement de
données
Les méthodes de traitement de données exploitent
des observations quantitatives et/ou qualitatives disponibles sous la forme de
données historiques ou de résultats de traitement en ligne de
signaux issus des capteurs. Ce sont des approches envisageables quand
l'obtention d'un modèle analytique du
procédés'avère difficile, et lorsqu'un raisonnement sur
les comportements dynamiques (variables et relations) du
procédén'est pas utile. Le comportement de
référence d'un signal, en général statistique,
peut être représentatif de l'état normal de
l'installation ou d'un défaut particulier. Les approches de
classification
Classification des approches de diagnostic Introduction au
diagnostic
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de données (reconnaissance de formes) sont
fondées sur l'analyse des données issues des signaux
corrélés entre eux pour la discrimination des différentes
modes de fonctionnement et certains modes de défaut. Toutes ces
approches sont fortement dépendantes d'un grand volume des
données, ce qui les limitent en général à la
détection. Le diagnostic dépend donc de la représentation
et de la discrimination de tous les modes de défaut. Dans le cadre du
suivi de régions transitoires, les méthodes d'AQT sont les plus
utilisées. Le diagnostic cependant est fondésur un
mécanisme d'inférence qui dépend d'une connaissance assez
large des modes de défaut et de la prise en compte des techniques
d'alignement temporel.
1.4.3 Les méthodes à base de
modèles
Les approches à base de modèles
s'appuient sur des modèles comportementaux explicites du
système soumis au diagnostic. Un grand avantage de ces approches par
rapport aux approches relationnelles et de traitement de données,
réside sur le fait que seule l'information du comportement normal du
procédéest prise en compte par l'intermédiaire d'un
modèle de référence. La précision du modèle,
liée aux besoins de la surveillance et aux critères de
performance du diagnostic, définit le choix de l'utilisation de
modèles quantitatifs, qualitatifs ou semi-qualitatifs. Selon, les
méthodes de diagnostic à base de modèles présentent
les avantages suivants :
- La connaissance sur le système est
découplée de la connaissance de diagnostic
- Il s'agit de connaissance de conception plutôt que
d'exploitation
- Les fautes et les symptômes ne doivent pas être
anticipés
- Le coût de développement et de maintenance est
moindre
- Les modèles fournissent un rapport adéquat pour
l'explication (structure du système explicitement
repnésentée).
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