Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Dans les bases de données spatiales actuellement mises en oeuvre, les phénomènes naturels sont généralement représentés par des géométries ayant des frontières bien délimitées. Une telle description de la réalité ignore le vague qui caractérise la forme de certains objets spatiaux (zones d'inondation, lacs, peuplements forestiers, etc.). La qualité des données enregistrées est donc dégradée du fait de ce décalage entre la réalité et sa description. Cette thèse s'attaque à ce problème en proposant une nouvelle approche pour représenter des objets spatiaux ayant des formes vagues et caractériser leurs relations topologiques. Le modèle proposé, appelé QMM model (acronyme de Qualitative Min-Max model), utilise les notions d'extensions minimale et maximale pour représenter la partie incertaine d'un objet. Un ensemble d'adverbes permet d'exprimer la forme vague d'un objet (ex: a region with a partially broad boundary), ainsi que l'incertitude des relations topologiques entre deux objets (ex: weakly Contains, fairly Contains, etc.). Cette approche est moins fine que d'autres approches concurrentes (modélisation par sous-ensembles flous ou modélisation probabiliste). Mais elle ne nécessite pas un processus d'acquisition complexe des données. De plus elle est relativement simple à mettre en oeuvre avec les systèmes existants de gestion de bases de données. Cette approche est ensuite utilisée pour contrôler la qualité des données dans les bases de données spatiales et les entrepôts de données spatiales en spécifiant des contraintes d'intégrité par l'intermédiaire des concepts du modèle QMM. Une extension du langage de contraintes OCL (Object Constraint Language) a été étudiée pour spécifier des contraintes topologiques impliquant des objets ayant des formes vagues. Un logiciel existant (outil OCLtoSQL développé à l'Université de Dresden) a été étendu pour permettre la génération automatique du code SQL d'une contrainte lorsque la base de données est gérée par un système relationnel. Une expérimentation de cet outil a été réalisée avec une base de données utilisée pour la gestion des épandages agrico'les. Pour cette application, l'approche et l'outil sont apparus très efficients. Cette thèse comprend aussi une étude de l'intégration de bases de données spatiales hétérogènes lorsque les objets sont représentés avec le modèle QMM. Des résultats nouveaux ont été produits et des exemples d'application ont été explicités.

La reconnaissance automatique de cibles non coopératives est d’une grande importance dans divers domaines. C’est le cas pour les applications en environnement incertain aérien et maritime. Il s’avère donc nécessaire d’introduire des méthodes originales pour le traitement et l’identification des cibles radar. C’est dans ce contexte que s’inscrit notre travail. La méthodologie proposée est fondée sur le processus d’extraction de connaissance à partir de données (ECD) pour l’élaboration d’une chaine complète de reconnaissance à partir des images radar en essayant d’optimiser chaque étape de cette chaine de traitement. Les expérimentations réalisées pour constituer une base de données d’images ISAR ont été effectuées dans la chambre anéchoïque de l’ENSTA de Bretagne. Ce dispositif de mesures utilisé a l’avantage de disposer d’une maîtrise de la qualité des données représentants les entrées dans le processus de reconnaissance (ECD). Nous avons ainsi étudié les étapes composites de ce processus de l’acquisition jusqu’à l’interprétation et l’évaluation de résultats de reconnaissance. En particulier, nous nous sommes concentrés sur l’étape centrale dédiée à la fouille de données considérée comme le cœur du processus développé. Cette étape est composée de deux phases principales : une porte sur la classification et l’autre sur la fusion des résultats des classifieurs, cette dernière est nommée fusion décisionnelle. Dans ce cadre, nous avons montré que cette dernière phase joue un rôle important dans l’amélioration des résultats pour la prise de décision tout en prenant en compte les imperfections liées aux données radar, notamment l’incertitude et l’imprécision. Les résultats obtenus en utilisant d’une part les différentes techniques de classification (kppv, SVM et PMC), et d’autre part celles de de fusion décisionnelle (Bayes, vote, théorie de croyance, fusion floue) font l’objet d’une étude analytique et comparative en termes de performances. / The automatic recognition of non-cooperative targets is very important in various fields. This is the case for applications in aviation and maritime uncertain environment. Therefore, it’s necessary to introduce innovative methods for radar targets treatment and identification.The proposed methodology is based on the Knowledge Discovery from Data process (KDD) for a complete chain development of radar images recognition by trying to optimize every step of the processing chain.The experimental system used is based on an ISAR image acquisition system in the anechoic chamber of ENSTA Bretagne. This system has allowed controlling the quality of the entries in the recognition process (KDD). We studied the stages of the composite system from acquisition to interpretation and evaluation of results. We focused on the center stage; data mining considered as the heart of the system. This step is composed of two main phases: classification and the results of classifiers combination called decisional fusion. We have shown that this last phase improves results for decision making by taking into account the imperfections related to radar data, including uncertainty and imprecision.The results across different classification techniques as a first step (kNN, SVM and MCP) and decision fusion in a second time (Bayes, majority vote, belief theory, fuzzy fusion) are subject of an analytical and comparative study in terms of performance.

Nous présentons dans cette thèse une nouvelle méthode pour la conception de moteurs de reconnaissance personnalisables et auto-évolutifs. La contribution majeure de cette thèse consiste à proposer une approche incrémentale pour l'apprentissage de classifieurs basés sur les systèmes d'inférence floue de type Takagi-Sugeno d'ordre 1. Cette approche comprend, d'une part, une adaptation des paramètres linéaires associés aux conclusions des règles en utilisant la méthode des moindres carrés récursive, et, d'autre part, un apprentissage incrémental des prémisses de ces règles afin de modifier les fonctions d'appartenance suivant l'évolution de la densité des données dans l'espace de classification. La méthode proposée, Evolve++, résout les problèmes d'instabilité d'apprentissage incrémental de ce type de systèmes grâce à un paradigme global d'apprentissage où les prémisses et les conclusions sont apprises en synergie et non de façon indépendante. La performance de ce système a été démontrée sur des bancs d'essai connus, en mettant en évidence notamment sa capacité d'apprentissage à la volée de nouvelles classes. Dans le contexte applicatif de la reconnaissance de gestes manuscrits, ce système permet de s'adapter en continue aux styles d'écriture (personnalisation des symboles) et aux nouveaux besoins des utilisateurs (introduction à la volée des nouveaux symboles). Dans ce domaine, une autre contribution a été d'accélérer l'apprentissage de nouveaux symboles par la synthèse automatique de données artificielles. La technique de synthèse repose sur la théorie Sigma-lognormal qui propose un nouvel espace de représentation des tracés manuscrits basé sur un modèle neuromusculaire du mécanisme d'écriture. L'application de déformations sur le profil Sigma-lognormal permet d'obtenir des tracés manuscrits synthétiques qui sont réalistes et proches de la déformation humaine. L'utilisation de ces tracés synthétiques dans notre système accélère l'apprentissage et améliore de façon significative sa performance globale.

Depuis sa création, la projection thermique ne cesse d'étendre son champ d'application en raison de ses potentialités à projeter des matériaux bien différents (métallique, céramique, plastique,...) sous des formes bien différentes aussi (poudre, fil, suspension, solution,...). Plusieurs types de procédés ont été développés afin de satisfaire les applications industrielles, par exemple, le procédé HVOF (High Velocity Oxygen Fuel), le procédé APS (Atmospheric Plasma Spraying), le procédé VLPPS (Very Low Pressure Plasma Spray). Parmi ces procédés, le procédé APS est aujourd'hui bien implanté dans l'industrie et en laboratoire réussissant à élaborer des revêtements de bonne qualité à coût intéressant. Néanmoins, cette technologie pâtit des incidences des instabilités du procédé sur la qualité du produit obtenu et souffre d'un manque de compréhension des relations entre les paramètres opératoires et les caractéristiques des particules en vol.Pour rappel, pendant la projection APS, les phénomènes d'instabilité du pied d'arc, d'érosion des électrodes, d'instabilité des paramètres opératoires ne peuvent pas être complètement éliminés. Et, il est encore aujourd'hui difficile de mesurer et de bien contrôler ces paramètres.Compte tenu des progrès réalisés sur les moyens de diagnostic qui peuvent être utilisés en milieu hostile (comme dans le cas de la projection APS), un contrôle efficace de ce procédé en boucle fermée peut être maintenant envisagé et requiert le développement d'un système expert qui se compose des réseaux de neurones artificiels et de logique floue. Les réseaux de neurones artificiels sont développés dans plusieurs domaines d'application et aussi maintenant au cas de la projection thermique. La logique floue quant à elle est une extension de la logique booléenne basée sur la théorie mathématique des ensembles flous. Nous nous sommes intéressés dans ce travail à bâtir le modèle de contrôle en ligne du procédé de projection basé sur des éléments d'Intelligence Artificielle et à construire un émulateur qui reproduise aussi fidèlement que possible le comportement dynamique du procédé.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Nous examinons la possibilité de déployer un service Lower-than-Best-Effort(LBE)sur des liens à long délai tels que des liens satellites. L'objectif estde fournir une deuxième classe de priorité dédiée à un trafic en tâche defond ou un trafic de signalisation. Dans le contexte des liens à long délai, unservice LBE peut aider à optimiser l'utilisation de la capacité du lien. Enoutre, un service de LBE peut permettre un accès à Internet à faible coût oumême gratuit dans les collectivités éloignées via la communication parsatellite. Il existe deux niveaux de déploiement possible d'une approche de LBE: soit àla couche MAC ou soità la couche de transport. Dans cette thèse, nous nousintéressons à une approche de bout-en-bout et donc nous nousconcentrons spécifiquement sur les solutions de la couche transport. Nousproposons tout d'abord d'étudier LEDBAT (Low Extra Delay BackgroundTransport)en raison de son potentiel. En effet, LEDBAT a été normalisé parl'IETF et est largement déployé dans le client BitTorrent officiel.Malheureusement, le réglage des paramètres de LEDBAT dépend fortement desconditions du réseau. Dans le pire des cas, les flux LEDBAT peuvent prendretoute la bande passante d'autre trafic tels que le trafic commercial sur lelien satellite. LEDBAT souffre également d'un problème intra-inéquité, appelélatecomer advantage. Toutes ces raisons empêchent souvent les opérateursde permettre l'utilisation de ce protocole sur le lien sans fil et à longdélai puisqu'une mauvaise configuration peut surcharger la capacité du lien.Pour répondre à l'ensemble de ces problèmes, nous proposons FLOWER, un nouveauprotocole de transport, qui se positionne comme alternative à LEDBAT. Enutilisant un contrôleur de logique floue pour réguler le débit des données,FLOWER vise à résoudre les problèmes de LEDBAT tout en remplissant le rôle d'unprotocole de LBE. Dans cette thèse, nous montrons que FLOWER peut transporter letrafic deLBE non seulement dans le contexte à long délai, mais dansplusieurs conditions du réseau où LEDBAT se trouve en échec. / In this thesis, we look at the possibility to deploy a Lower-than-Best-Effort(LBE) service over long delay links such as satellite links. The objective isto provide a second priority class dedicated to background or signalingtraffic. In the context of long delay links, an LBE service might also help tooptimize the use of the link capacity. In addition, an LBE service can enablea low-cost or even free Internet access in remote communities via satellitecommunication. There exists two possible deployment level of an LBE approach: either at MAClayer or at transport layer. In this thesis, we are interested in anend-to-end approach and thusspecifically focus on the transport layersolutions. We first propose to study LEDBAT (Low Extra Delay BackgroundTransport) because of its potential. Indeed, LEDBAT has been standardized byIETF and is widely deployed within the official BitTorrent client.Unfortunately, the tuning of LEDBAT parameters is revealed to highly depend onthe network conditions. In the worst case scenario, LEDBAT flows can starveother traffic such as commercial traffic performing over a satellite link.LEDBAT also suffers from an intra-unfairness issue, called the latecomeradvantage. All these reasons often prevent operators to allow the use of suchprotocol over wireless and long-delay link as a misconfiguration can overloadthe link capacity. Therefore, we design FLOWER, a new delay-based transportprotocol, as an alternative to LEDBAT. By using a fuzzy controller to modulatethe sending rate, FLOWER aims to solve LEDBAT issues while fulfilling the roleof an LBE protocol. Our simulation results show that FLOWER can carry LBEtraffic not only in the long delay context, but in a wide range of networkconditions where LEDBAT usually fails.

L’objectif de ce mémoire de thèse est de valider les mesures débimétriques issues des réseaux d’assainissement. Des défaillances techniques dans les capteurs de mesure ou l’existence des phénomènes perturbateurs produisent des anomalies sur ces mesures. Notre travail consiste à proposer une procédure de diagnostic hors ligne capable de détecter et de localiser les défauts de mesures. Cette procédure est à base de modèles analytiques. Nous avons établi dans un premier temps, un ensemble de modèles linéaires pour générer des résidus. Ces derniers ont permis d’établir la matrice des signatures des défauts expérimentales. Ensuite, une première technique de diagnostic a été considérée. Elle consiste à combiner le test de Page pour la détection des défauts et le calcul de distance Euclidienne entre les signatures des défauts théoriques et la signature expérimentale de chaque défaut pour la localisation des capteurs en défauts. Puis, deux autres techniques ont été proposées. Elles sont basées sur l’analyse conjointe des résidus générés et des symptômes des défauts. L’une est appelée DMP (Model Diagnostic Processor) et l’autre est à base de concepts de la logique floue. A la fin, les performances de ces techniques ont été calculées pour pouvoir les comparer. Nous avons amélioré les performances de la dernière technique en proposant un nouvel opérateur d’agrégation et en considérant la persistance des défauts. / The objective of this thesis is to validate flow rate measurements collected from the sewer networks. Technical failures in the sensors or the existence of the disturbing phenomena produce anomalies to these measures. Our work consists in proposing a procedure of diagnosis off line able to detect and isolate the defects of measurements. This procedure is based on analytical models. We first established, a set of linear models used to generate faults indicators called residuals. These last ones allowed us to establish the experimental faults signatures matrix. Then, a first technique of diagnosis was considered. It consists in combining the test of Page for faults detection and on the calculation of Euclidean distance between the theoretical faults signatures and the experimental fault signature of each defect for the isolation of the faulty sensor. Two other techniques suggested, are based on the joint analysis of the generated residuals and the symptoms of the defects. One is called DMP (Model Diagnostic Processor) and the other is based on the fuzzy logic concepts. In the end, the performances of these techniques were calculated to be able to compare them. We improved the performances of the last considered technique by proposing a new operator of aggregation and by considering the persistence of the defects.

Malgré leur fort développement en assainissement domestique urbain, les bioréacteurs à membranes (BaM) pâtissent de phénomènes de colmatage, induisant des coûts énergétiques et de maintenance importants. L’aération séquencée des membranes par des grosses bulles est l’une des stratégies pour limiter le colmatage ; son impact a fait l’objet de plusieurs études mais reste globalement mal compris, notamment du fait de la complexité de ces systèmes, multiphasiques et opaques. L’hydrodynamique des réacteurs reste mal caractérisée en présence de boues. Pour apporter des éléments de compréhension aux mécanismes de limitation du colmatage par injection d’air, un pilote de filtration membranaire semi-industriel (2 m3, 3 sous modules fibres creuses Puron®) a été conçu, dimensionné et installé sur l’unité de traitement des jus (TDJ) de la station d’épuration Seine Aval (SIAAP), afin d’être alimenté en boues biologiques dans des conditions réelles de fonctionnement. Le suivi des paramètres opératoires du pilote et de ses performances de filtration sur une période de 5 mois avait un double objectif : (i) mieux caractériser la dispersion du gaz pour différentes conditions de fonctionnement (paramètres de l’aération, concentration en boues de l’alimentation), (ii) hiérarchiser les facteurs qui limitent le colmatage des membranes. Il s’agit in fine de proposer des stratégies d’aération adaptées et efficaces pour limiter le colmatage. Afin de caractériser la dispersion du gaz dans le réacteur, une méthodologie innovante basée sur la tomographie de résistivité électrique (ERT) a été adaptée au pilote. Les conditions d’utilisation de l’ERT (nombre d’électrodes de mesure, séquence de quadripôles) ont été sélectionnées à travers une étude numérique, de même que les paramètres d’inversion nécessaires pour reconstituer la cartographie des résistivités à partir des mesures expérimentales. Cette étude numérique poussée, réalisée sous COMSOL, a permis de conclure à l’intérêt de la méthode pour représenter la distribution des phases dans la géométrie considérée. L’ERT a donc été appliquée au pilote alimenté en boues, pour différentes conditions d’aération. Le jeu de données de filtration a par ailleurs été analysé par logique floue, à l’aide du logiciel FisPro. Les arbres de décision obtenus, en analysant les résultats de manière globale et en les regroupant par conditions opératoires similaires, ont mis en évidence l’impact prépondérant des variables suivantes sur la dérive de perméabilité observée (comprise entre - 9 et 2 LMH/bar) : la différence de DCO entre le surnageant des boues et le perméat (DDCO) traduisant une phase colloïdale complexe, et la concentration en matières en suspension (MES), ayant toutes deux un impact négatif sur les performances de filtration. Une augmentation du débit d’air conduirait à une limitation de la dérive de perméabilité, sauf lorsque la variable DCO est élevée (> à 500 mg/L), cette hypothèse restant cependant à vérifier sur une base de données plus conséquente. Le modèle ainsi obtenu par logique floue permet de mieux simuler les évolutions de perméabilité que les modèles obtenus par régression linéaire multivariée (erreurs de 0,61 et de 0,70 respectivement), et ce malgré une incertitude relative importante sur la mesure de perméabilité (jusqu’à 16 %). Ces résultats sont cohérents avec la dispersion du gaz observée par ERT : son homogénéité dépend de la concentration en MES et du débit d’air injecté. A forte concentration en MES (6 – 10 g/L), des zones préférentielles de passage des bulles ont été observées, en particulier à faible débit d’air, expliquant ainsi un colmatage plus important. L’utilisation nouvelle dans ce contexte de ces techniques, ERT et logique floue, donne des résultats qui confortent l’intérêt d’adapter l’aération (débit, séquençage) aux caractéristiques des boues notamment leurs concentrations, et qui permettent d’envisager des stratégies de contrôle de ces paramètres / Membrane bioreactors (MBRs) are widely used in the wastewater treatment sector. However, membrane fouling mitigation remains challenging, and leads to important maintenance and energy costs. Several strategies have been developed industrially to enhance MBR productivity, including coarse bubble sequenced aeration for fouling mitigation. The way such aeration participates in sludge hydrodynamic patterns is an important research topic. However, the methods currently used for hydrodynamic characterisation suffer from several drawbacks, mainly due to the system’s complexity (three phases with opaque deformable solids). More research is needed to characterize hydrodynamics in MBRs filled with activated sludge. A semi-industrial reactor (2.0 m3) was designed and equipped with three hollow fiber membrane modules (KMS Puron) to contribute to fill this knowledge gap. The reactor was continuously fed with activated sludge from one of the reactors of the Seine Aval (SIAAP) wastewater treatment plant. Operating parameters, activated sludge properties as well as process performances were monitored for five months with two objectives: (i) to characterize gas dispersion for different operating conditions (aeration strategy, activated sludge concentrations), (ii) to rank activated sludge properties and operating conditions, according to their impact on fouling mitigation. The ultimate goal is to propose adapted aeration strategies allowing sustainable filtration performance. In order to characterize the gas dispersion in a complex geometry such as MBR membrane tanks, an innovative approach based on electrical resistivity tomography was adapted to the pilot conditions. A numerical approach was used to define the experimental design in terms of electrode positions, quadripole sequences but also inversion parameters, used to reconstruct resistivity maps from experimental datasets. This numerical study, performed on COMSOL, demonstrated the ability of the ERT method to observe different patterns in the membrane zone. ERT was therefore applied to characterise bubble dispersion in the semi-industrial membrane bioreactor filled with activated sludge and operated using different aeration conditions. The dataset obtained from filtration monitoring was analysed using fuzzy logic. The resulting fuzzy decision trees, constructed from the whole dataset or from subsets clustering similar operating conditions, pointed out the impact on the permeability evolution of two main factors: the COD difference between activated sludge supernatant and permeate (COD), standing for complex colloidal phase, and Mixed Liquor Suspended Solid (MLSS) concentration. Both variables emphasizing fouling at high values. Also, an air flow rate augmentation seemed to mitigate fouling, except at high COD concentrations (> 500 mg/L), where its impact was reversed. This last observation needs further investigation, on a larger dataset. The model obtained from fuzzy logic allows a better simulation of permeability evolutions compared to multivariate linear regression (errors of 0.61 and 0.70, respectively), despite a relatively high measurement uncertainty of permeability (up to 16 %). Those results are consistent with the gas dispersion observed with ERT measurements: homogeneity of gas dispersion depends on MLSS concentration and air flow rate. At high concentrations of MLSS (6 g/L and 10 g/L), a high air flow rate is required for the bubbles to be distributed on the whole membrane zone and preferential flow paths have been observed, especially at low air flow rate. This gas dispersion heterogeneity explains worsened filtration performance. In this context, the new use of these technics, ERT and fuzzy logic, provided results that reinforce the interest to link aeration parameters to sludge properties, their MLSS concentration in particular, leading to consider control strategies for these operating parameters.

Le travail présenté dans ce mémoire concerne l'élaboration d'une stratégie complète d'identification et de commande neuronale d'un filtre actif parallèle (FAP). L'objectif visé est l'amélioration des performances par rapport aux systèmes classiques de dépollution des installations électriques basse tension. Basée sur l'utilisation des techniques neuromimétiques, notre approche de compensation des harmoniques se fait en trois étapes. Les deux premières étapes identifient respectivement les composantes de la tension et les courants harmoniques à l'aide de réseaux de neurones du type Adaline. La troisième étape injecte les courants harmoniques dans le réseau électrique par un module de commande à base de réseaux de neurones multicouches. Plusieurs architectures neuronales ont été développées et comparées pour chacune des étapes. La structure proposée s'adapte automatiquement aux variations de la charge du réseau et donc aux fluctuations du contenu harmonique des perturbations. Elle permet également la compensation sélective des harmoniques et la correction du facteur de charge. Finalement, ces stratégies ont été validées sur un banc expérimental et leur aptitude à l'intégration matérielle a été testée en simulation.