Un réseau bayésien pour la détection de fautes dans un procédé multivarié
Résumé
L'objectif de cet article est de présenter une méthode permettant la détection de fautes d'un procédé multivarié. Cette méthode se base sur l'utilisation d'un réseau bayésien afin de suivre l'évolution temporelle du procédé. Le nœud de classe du réseau représente alors l'état de notre procédé (sous contrôle ou hors-contrôle) en terme de probabilité, alors que les autres nœuds sont une représentation des valeurs du procédé pour différents instants. Un seuil probabiliste est fixé par simulation afin de respecter un taux donné de fausses alarmes. Ce seuil permet alors de conclure sur l'état du procédé. La méthode est évaluée par le biais de simulation afin de pouvoir analyser et comparer ses performances à celles des principes de détection usuels que sont les cartes de contrôle multivariées T² de Hotelling et MEWMA.
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