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Institut Mines-Télécom 27/11/2014
Techniques d’estimation pour
la modélisation et le suivi des
systèmes environnementaux
Eric DUVIELLA, Stéphane LECOEUCHE
Mines Douai - Informatique & Automatique
1 27/11/2014 ADAPI / DJH - StL / Mines Douai / IA
Institut Mines-Télécom
Présentation de l’URIA – Mines de Douai
URIA – Jeune unité créée en 2008 au sein du DIA
• 13 EC, 4 ITA, 15 doctorants, 4 post-doctorants
Construite sur les interactions entre les domaines de
l’informatique et de l’automatique
• Génie logiciel
• Intelligence Artificielle et Génie Informatique
• Automatique : Identification et surveillance
Dédiée au développement d’outils et de méthodes
permettant de comprendre, concevoir, gérer et
exploiter les systèmes évolutifs, dont
• Systèmes de transport et Robotique
• Espaces intelligents
• Systèmes d’énergie
• Systèmes environnementaux
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ED - StL / Mines Douai / IA
ED - StL / Mines Douai / IA
Institut Mines-Télécom
Objectifs scientifiques de l’URIA – Mines Douai
Centrés sur l’ingénierie des systèmes évolutifs
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Améliorer la
conception
Faciliter l’exploitation
• Faciliter l’auto-gestion
• Doter le système de capacités
d’autonomie et de décision
• Permettre une adaptation de
l’architecture fonctionnelle durant le
fonctionnement
• Modéliser et comprendre le
fonctionnement
• Prédire les évolutions
• Simuler de nouvelles
stratégies de conduite
• Améliorer la performance
ICARE
A3
SUSE
ED - StL / Mines Douai / IA
Institut Mines-Télécom
Domaine d’application privilégié :
Les systèmes environnementaux
Caractéristiques des systèmes environnementaux
• Complexes – dynamique non linéaire et structure en réseau
• Evolutifs – influences internes, externes
• Grandes dimensions, problèmes d’observabilité et d’identifiabilité
• Fortes interactions, perturbations non mesurées
• Usages liés aux activités humaines
Enjeux associés aux systèmes environnementaux
• Meilleure compréhension des comportements dynamiques et évolutifs
─ Modélisation des phénomènes physiques et des interactions
─ Réalisation de simulateurs basés sur des modèles prédictifs
─ Prise en compte des évolutions climatiques et des modifications des usages
• Amélioration de leur conduite dans un contexte d’adaptation
─ Besoin en suivi de fonctionnement et détection de changements
─ Conception de stratégies de conduite adaptative
─ Assistance à la gestion de crises et augmentation de la résilience
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Institut Mines-Télécom
Outils proposés
Développés autour de nos savoir-faire en Automatique et Génie Informatique
Dans le cadre de partenariats avec notamment
• IRSTEA, Agence de l’Eau, DREAL, CADouaisis, Eaux du Nord, VNF, GIS HED2, VEOLIA …
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Institut Mines-Télécom
Techniques d’estimation
Motivations
• Identification des paramètres de modèles caractérisant la
dynamique des systèmes environnementaux à partir des
données entrée-sorties
─ Insensibles aux conditions d’entrée et d’exploitation définies par
les usagers
─ Indépendant d’une connaissance exhaustive des
caractéristiques des systèmes
─ Sensibles aux évolutions de la dynamique, naturelles ou liées à
des influences externes
Approches proposées
• Algorithmes d’identification de modèles d’état commutants
• Algorithmes d’identification récursive
• Techniques basées sur l’optimisation sparse
• Approche ensembliste pour l’estimation paramétrique
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Institut Mines-Télécom
Quelques structures de modèle étudiées
• Linéaire auto-régressif (Auto-Regressive eXogenous - ARX)
avec
• Non-Linéaire auto-régressif (Non-Linear – NARX)
avec une collection non linéaire de fonctions radiales de base
où
• Systèmes affines par morceaux (PWA)
( )
( )
1
T
t
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( ) avec ssi ( ) t it i k
Identification de systèmes dynamiques
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Exemple 1 : Modélisation prédictive de crue
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La Liane
• 35 km de long
• Bassin versant de 244 km²
Modèle ARX prédictif
• Sans connaissance a priori
• Scénarios rejoués (pluies connues)
• Prévisions à 24h
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Exemple 2 : Modélisation de voies navigables
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Bief Cuinchy-Fontinettes
• 42 km de long
• Système dynamique à surface libre
• Phénomènes de résonance
Modèle boîte-grise
• Connaissance a priori des retards
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Cartographies de modes de fonctionnement à partir des données ES
• Extraire les formes se manifestant dans les informations disponibles
─ Caractériser les modes de fonctionnement / les comportements par des
classes
• Disposer d’un espace de décision continuellement mis à jour, associée à
la nature « évolutive » des phénomènes observés
• Apprentissage non supervisé incrémental en environnement multi-classe
─ Modèle paramétrique à base de modèles gaussiens
─ Modèle non paramétrique à base de fonctions noyaux
Approches de classification
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tps
iX
1x
2x
1t
Mode n 2
1x
2x
Mode 1n
1
t1C
2
t1C
1t1
t2C
2
t2C 3
t2C
2t
2t
Mode n 3
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Techniques de suivi et de prédiction
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Basées sur les modèles paramétriques de
régression et de classification
Motivations
• Génération d’indicateurs de dérives – définition de
métriques par rapport aux modèles et classes connues
• Détection et suivi de changements de comportements
• Pronostic de modes / comportements futurs en basant
sur les modèles dynamiques obtenus
Approches proposées
• Métriques exploitant les modèles issus de
l’identification et de la classification dynamique
• Prédiction temporelle fondée sur une modélisation de
séries temporelles et de données fonctionnelles
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Diagnostic et pronostic par Rdf
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Architecture proposée :
Supervision par RdF
Aide à la décision :
Conduite et
Maintenance
Systèmes naturels
évolutifs
Pronostic :
Performance & RUL
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Exemple 3 : Diagnostic de fautes
‘Porte de Garde’
• Vanne bidirectionnelle
• Système à commutations
Approches
• Modèle NARX (identification)
• Indicateurs basés sur les résidus
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Stratégies de conduite
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Motivations
• Optimisation de la gestion des systèmes
environnementaux
• Adaptation des stratégies de gestion
• Prise en compte de modes de fonctionnement
anormaux
• Anticipation des modes de fonctionnement anormaux
Approches proposées
• Architecture de conduite
─ Basée sur les outils conçus : techniques d’estimation,
méthodes de classification, approches de diagnostic, de
suivi et de pronostic
─ Basée sur des algorithmes de régulation
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Architecture de conduite adaptative
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Bief Cuinchy-Fontinettes
• Sujet à des déversements de
rivières naturelles
• Soumis à des phénomènes de
montée des eaux
Approches
• Modèle prédictif – prévision de
l’épisode de montée des eaux
• Adaptation de la gestion du bief
Exemple 4 : Conduite en période de crue des
voies navigables
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Crue
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Conclusion
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Techniques de modélisation et de suivi des systèmes
environnementaux
• Méthodes d’identification de modèles dynamiques évolutifs
• Approches incrémentales pour la classification dynamique
• Indicateurs de changement et pronostic
• Stratégie de conduite anticipatrice et correctrice
Quels avantages ?
• Approches s’affranchissant de connaissances exhaustives
─ Approche guidée par les données d’exploitation
• Suivi des évolutions des systèmes environnementaux
─ Prise en compte et caractérisation de la non-stationnarité des phénomènes
• Anticipation de phénomènes exceptionnels et anormaux
─ Prévision de crues, gestion des changements climatiques
• Adaptation de la conduite des systèmes environnementaux
─ Meilleure résilience face aux changements climatiques
Institut Mines-Télécom
Pour plus de détails
http://ia.ur.mines-douai.fr/fr/accueil/
http://gepeteau.wordpress.com/
Invitation à la présentation de mon HDR, le 9
décembre à l’Ecole des Mines de Douai, intitulée
06/11/2014 ED - StL / Mines Douai / IA 18
Contributions à la modélisation et à la conduite
adaptative des réseaux hydrographiques