Détection et caractérisation de signaux transitoires - méthodologie et application en surveillance et en diagnostic

Directeur de thèse :     Nadine MARTIN

Co-encadrant :     Florent CHATELAIN

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (eeats)

Spécialité : Signal, image, parole, télécoms

Structure de rattachement : Université Grenoble Alpes

Établissement d'origine : SUPELEC

Financement(s) : CIFRE

Date d'entrée en thèse : 01/12/2009

Date de soutenance : 15/03/2013

Composition du jury :
Olivier GAUDOUIN, PR à Grenoble-INP, Président
Cédric RICHARD, PR à l''Université de Nice-Sophia Antipolis, Rapporteur
Jean-Yves TOURNERET, PR à l''INP Toulouse, Rapporteur
Pierre BORGNAT, CR au laboratoire de physique de l''ENS Lyon, Examinateur
Nadine MARTIN, DR à Gipsa-Lab, Directeur de thèse
Florent CHATELAIN, MCF à Gipsa-Lab, Co-encadrant

Résumé : Le sujet de cette thèse est la détection, la caractérisation et la classification de signaux transitoires électro-domestiques. L’étude de ces signaux, générés par la mise sous tension d’appareils électriques, est importante dans le cadre du développement de réseaux électriques ”intelligents” (smart grid). Un modèle original est proposé pour représenter l’évolution temporelle de la puissance active de ces signaux. Ce modèle repose sur une méthode de régression par morceaux munie de fonctions de transition modélisant les changements de régime des appareils étudiés. A partir de ce modèle, une méthode d’apprentissage bayésienne hiérarchique est mise en oeuvre afin de conjointement, extraire les paramètres du modéle proposé et classifier les signaux transitoires parmi 5 classes étudiées. La méthodologie proposée est testée sur une base de données de signaux réels, fournie par EDF R&D.