Intelligence artificielle et surveillance des processus industriels

L'originalité de ce livre est l'application de différentes approches basées sur l'intelligence artificielle qui permettra de détecter et diagnostiquer par modélisation/classification les différents régimes normal à point de fonctionnement variable et anormal d'une colonne de distillation continue automatisée du méthylcyclohexane, à partir d'un mélange binaire toluène\ méthylcyclohexane. Dans ce livre, les auteurs ont exposé tout d'abord les résultats obtenus lors de l'application des approches qui permettent de détecter les défauts dans une colonne de distillation continue automatisée à savoir : ANN-RBF-BP, ANN-SOM, SWT-ANN-SOM et FCM qui permettront la séparation de deux modes de fonctionnement (normal et anormal) par classification. Ensuite les auteurs ont exposé les résultats obtenus lors de l'application des différentes méthodes de modélisation basées sur l'intelligence artificielle à savoir: SWT-ANN-MLP, ANN-RBF-BP, TMLR et ANN-MLP qui permettront de détecter toute anomalie conduisant à la modification du régime normal d'un système et causera la perturbation de son fonctionnement.

Autorentext

Pr.Dr.Imad Manssouri est fondateur et responsable d une équipe de recherche. Professeur habilité à l ENSAM-Meknès, Université Moulay Ismail, Maroc. Membre du journal American Journal of Neural Networks and Applications. Dr.Bouchra Boudebbouz Docteur en Sciences de l Ingénieur et Ingénieur d Etat de l ENSAM-Meknès, Université Moulay Ismail, Maroc.

Klappentext

L'originalité de ce livre est l'application de différentes approches basées sur l'intelligence artificielle qui permettra de détecter et diagnostiquer par modélisation/classification les différents régimes normal à point de fonctionnement variable et anormal d'une colonne de distillation continue automatisée du méthylcyclohexane, à partir d'un mélange binaire toluène\ méthylcyclohexane. Dans ce livre, les auteurs ont exposé tout d'abord les résultats obtenus lors de l'application des approches qui permettent de détecter les défauts dans une colonne de distillation continue automatisée à savoir : ANN-RBF-BP, ANN-SOM, SWT-ANN-SOM et FCM qui permettront la séparation de deux modes de fonctionnement (normal et anormal) par classification. Ensuite les auteurs ont exposé les résultats obtenus lors de l'application des différentes méthodes de modélisation basées sur l'intelligence artificielle à savoir: SWT-ANN-MLP, ANN-RBF-BP, TMLR et ANN-MLP qui permettront de détecter toute anomalie conduisant à la modification du régime normal d'un système et causera la perturbation de son fonctionnement.