Supervision des processus industriels par l'intelligence artificielle
Classification des défauts de fonctionnement dan les processus industriels non linéaire fortement instable
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L'objectif principal de ce livre consiste à la réalisation de différents classifieurs neuronaux (types : MLP, RBF et RBF-BP) qui permettent de détecter et diagnostiquer les différents modes de fonctionnement (Normal et Anormaux) dans une colonne de distillation continue automatisée du méthylcyclohexane à partir d'un mélange binaire toluène méthylcyclohexane. Dans ce livre, l'auteur a proposé tout d'abord un tour d'horizon sur les différentes approches de surveillance et diagnostic de défaillances en ligne et hors ligne développées par les différentes communautés de recherche....
L'objectif principal de ce livre consiste à la réalisation de différents classifieurs neuronaux (types : MLP, RBF et RBF-BP) qui permettent de détecter et diagnostiquer les différents modes de fonctionnement (Normal et Anormaux) dans une colonne de distillation continue automatisée du méthylcyclohexane à partir d'un mélange binaire toluène méthylcyclohexane. Dans ce livre, l'auteur a proposé tout d'abord un tour d'horizon sur les différentes approches de surveillance et diagnostic de défaillances en ligne et hors ligne développées par les différentes communautés de recherche. Ensuite l'auteur a exposé les résultats obtenus lors de l'application des déférents approches qui permettent de détecter et diagnostiquer les différents défauts de fonctionnement dans une colonne de distillation continue automatisée à savoir : ANN-RBF-BP, ANN-MLP et ANN-RBF qui permettront la séparation de deux modes de fonctionnement (normal et anormal) par classification et les comparer à d'autre méthodes de classification (KPPV, ACP, AFD).Mots clés : Colonne de distillation, Classification, Intelligence Artificielle, Défaut de fonctionnement, Détection et diagnostic.
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