Le travail présenté dans ce mémoire traite d'un dispositif embarqué de détection et de reconnaissance des défauts de rail débouchants. Une structure multicapteur à courants de Foucault permettant le contrôle non destructif de l'intégrité des rails en voie, sans contact et en condition d'exploitation commerciale est détaillée dans le premier chapitre. Les principales options de conception (mesures différentielles, bi-fréquences, blindages...) y sont décrites, et validées a posteriori par des essais sur site dans des conditions de mesure réelles. Une liste des classes de défauts détectables par le capteur a été établie (fissures, écaillages...) ainsi qu'une base de données représentative du site pour la mise au point des traitements haut niveau. La première phase des traitements concerne le mode de représentation des signaux complexes issus du capteur. Cette paramétrisation doit posséder un fort potentiel descriptif tout en restant insensible à certaines opérations sur les signaux définies comme des invariants du problème (retournement, homothéties, lift-off). Une procédure originale de paramétrisation des signatures dénommée "Descripteurs de Fourier Modifiés", a été mise au point et comparée à des paramétrisations de type autorégressive. Sur l'ensemble des paramètres d'une signature, une sélection doit ensuite être effectuée en termes de pertinence à la discrimination entre classes. Une méthode d'ordonnancement par orthogonalisation et des méthodes séquentielles constructive et destructive pour le classement des paramètres sont comparées. Différents critères d'arrêt permettent de choisir le nombre réduit de paramètres retenus; des résultats de mise en oeuvre sur la base de données de ces différentes méthodes sont présentés. Le dernier chapitre de ce mémoire traite de la classification neuronale supervisée à l'aide de réseaux de type perceptron multicouche ou de réseaux à fonctions radiales de base. Pour ces deux types de réseaux, des approches globales de classification (discrimination des K classes simultanément) et des approches par partition (problème de classification initial décomposé en sous-problèmes de classification) sont exposées. Des performances de classification sont données pour les deux approches et nous montrons la supériorité de l'approche par partition dans notre application en relation avec la faible dimension de la base de données.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00006600 |
| Date | 04 July 1997 |
| Creators | Oukhellou, Latifa |
| Publisher | Université Paris Sud - Paris XI |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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