Supervision des processus industriels par l'intelligence artificielle

Classification des défauts de fonctionnement dan les processus industriels non linéaire fortement instable

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.