Séminaire de Probabilités et Statistique :

Le 29 janvier 2007 à 10:30 - AgroM, salle 11/104 château

Présentée par Verdier Ghislain - ENSAM-INRA - UMR ASB

" Estimation non paramétrique et détection d'anomalie dans les systèmes à modélisation incertaine"

La détection de pannes ou d'anomalies a une importance cruciale dans les procédés biotechnologiques pour assurer, d'une part, la sécurité matérielle et humaine, et d'autre part la bonne satisfaction de l'objectif de conduite. La règle de décision du CUSUM est un des algorithmes les plus connus de détection de rupture. Cependant, il nécessite la connaissance exacte de la modélisation du système, ce qui le rend difficilement applicable sur les processus biotechnologiques où il y a généralement une incertitude au niveau de la modélisation, par exemple pour le taux de croissance des bactéries. Nous présentons une extension du test CUSUM au cas où le modèle considéré possède une partie peu ou pas connue. A partir d'une estimation non paramétrique de cette partie, nous construisons un test « CUSUM non paramétrique ». Nous établissons l'optimalité asymptotique de notre approche et étudions son comportement en simulations.