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Une méthode statistique de détection d'anomalie pour les modèles à espace d'état non linéaires

Authors :
Verdier, Ghislain
Hilgert, Nadine
Vila, Jean-Pierre
Rapaport, Alain
Analyse des Systèmes et Biométrie (ASB)
Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Source :
e-STA Sciences et Technologies de l’Automatique, e-STA Sciences et Technologies de l’Automatique, SEE-Société de l'Electricité, de l'Electronique et des Technologies de l'Information et de la Communication 2008, 5 (2 Spécial STIC\&Environnement'07), pp.13-16
Publication Year :
2008
Publisher :
HAL CCSD, 2008.

Abstract

aeres : ACL; National audience; Le test CUSUM est un des tests statistiques les plus efficaces pour la détection d'anomalie dans les systèmes dynamiques. Ce test repose sur la connaissance de la forme analytique de la densité conditionnelle des observations par rapport à leurs valeurs passées. Cette forme n'est généralement pas connue pour toute une classe de modèles largement rencontrés dans l'industrie : les modèles à espace d'état non linéaires. Nous proposons ici une règle de décision de type CUSUM construite à partir d'estimations des vraisemblances conditionnelles inconnues. Ces estimations sont obtenues en utilisant un filtre particulaire à noyaux de convolution, plus efficace qu'un filtre de Kalman étendu. La règle obtenue est appliquée sur un procédé de dépollution biologique en vue de détecter un biais sur un capteur de concentration en biomasse.

Details

Language :
French
ISSN :
19543522
Database :
OpenAIRE
Journal :
e-STA Sciences et Technologies de l’Automatique, e-STA Sciences et Technologies de l’Automatique, SEE-Société de l'Electricité, de l'Electronique et des Technologies de l'Information et de la Communication 2008, 5 (2 Spécial STIC\&Environnement'07), pp.13-16
Accession number :
edsair.dedup.wf.001..993221815f6302b3d611555cf6708391