Sujet de thèse IFSTTAR

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Fiche détaillée :

Titre : Prise en compte du vieillissement métrologique et des défaillances des réseaux de capteurs pour la surveillance des structures

Laboratoire principal - Référent principal COSYS - SII  -  LE CAM Vincent      tél. : +33 240845778

Directeur du laboratoire principal LE CAM Vincent  -

Spécialité de la thèse Traitement de signal, mathématiques, statistiques et filtrage, métrologie et instrumentation

Axe 2 - COP2017 - Améliorer l'efficience et la résilience des infrastructures

Site principal Nantes

Etablissement d'inscription UNIVERSITE DE NANTES

Ecole doctorale Mathématiques et Sciences et Technologies du numérique, de l'Information et de la Communication (MaSTIC)

Directeur de thèse prévu MEVEL Laurent  -  Université Gustave Eiffel  -  COSYS - SII

Type de financement prévu Contrat doctoral  - Université Gustave Eiffel

Résumé

Le contrôle de santé des structures, cf « SHM » pour le Structural Health Monitoring, consiste à intégrer des capteurs dans une structure, typiquement un ouvrage d'art, afin de suivre son état de santé sans autre connaissance des chargements, uniquement à partir des mesures via un système comportant un ensemble de capteurs communiquant (avec ou sans fil) avec un superviseur intelligent intégrant les modèles et algorithmes de décision fusionnant et interpretant ces données \textit{terrain}. Ce type de système se développe et donne des exemples d'implémentations commerciales telles le S-lynk de SERCEL ou les solutions de HBK Monitoring etc. Ceux-ci ne tiennent généralement pas compte de la qualité ou de la disponibilité des données capteurs au cours du temps. Cependant, elles sont dépendantes de la qualité du réseau sans fil et du vieillissement du système de mesure. Alors que les gestionnaires des structures critiques (EDF, SNCF,...) attendent, plus que jamais [3], des solutions fiables et de long terme pour le contrôle de structure, le sujet de la prise en compte du vieillement métrologique couplé à la prise en compte de la défaillance locale (dans l'espace et/ou dans le temps) d'une partie du réseau est rarement prise en compte [4].

Après deux thèses ayant respectivement traité de la dérive de la mesure du temps du capteur pour des considérations énergétiques [1] et de l'adaptabilité du système SHM à des défaillances franches des capteurs [2], il est apparu que les approches d'assimilation de données de type Kalman (et ses variantes) sont particulièrement appropriées pour un suivi adaptatif et robuste d'un système capteur/structure.
L'objectif de cette thèse est d'aborder la surveillance du vieillissement capteur par une approche multi-échelle locale et globale. D'une part le capteur devra être capable de s'auto-diagnostiquer, d'autre part le système de surveillance devra être capable de faire de la fusion de données multi-capteurs tenant compte des lois et modèles de vieillissement des capteurs, ainsi que de la disponibilité des données capteurs dans le réseau sans fil (défaillance, conflit et limite de bande passante, par ex). Le diagnostic de pannes de capteurs devra être possible en local (auto-diagnostic) ou en global (utilisation de l'info diagnostic remontée du capteur ou diagnostic global du système détectant par lui même la défaillance capteurs par des approches de vraisemblance). Le but final sera de proposer un concept de système de surveillance SHM détectant, évaluant et intégrant en temps-réel les défauts imputables au vieillissement de la structure tout en étant robuste au vieillissement de l'architecture de capteurs sans fil, en couplant modèle physique , modèle de vieillissement des capteurs et mesures statistiques de vieillissement des structures (modélisation de 2 à 3 phénomènes physique de type vieillissement de quartz, vieillissement d'une jauge voire d'un accéléromètre, intégration de modèle de défaillance type d'un réseau de capteur sans-fil). Les algorithmes seront testés sur un jumeau numérique puis en conditions experimentales sur la plateforme physique PEGASE avec des cas d'applications réelles (Exemples: surveillance vibratoire long terme des structures, surveillance acoustique des câbles de ponts). Les aboutissement de cette thèse pourront être adossés à des projets ayant trait au monitoring des structures critiques (projets: IA2 Pont Connectés du CEREMA, projets PIA4 ferroviaires DIAM et MINERVE).

References
1 David Pallier, Vincent Le Cam, S ́ebastien Pillement. Energy-efficient GPS synchronization for wireless nodes. IEEE Sensors Journal, Institute of
Electrical and Electronics Engineers, 2021, 21 (4), pp.5221 – 5229.
2 Neha Aswal, Subhamoy Sen, Laurent Mevel. Switching Kalman filter for damage estimation in the presence of sensor faults. Mechanical Systems
and Signal Processing, Elsevier, 2022, 175, pp.109116.
3 COFREND Confédération Française sur les Essais Non Destructifs: Le Livre Blanc du SHM 2022.
4 Florentin Delaine (doctorant), Berengère Lebental. Evaluation of In SituCalibration Strategies for Environmental Sensor Networks

Mots-clefs: Filtrage, prédiction, mesure, instrumentation, capteurs, réseaux, SHM

Laboratoire principal - Référent principal	COSYS - SII - LE CAM Vincent tél. : +33 240845778
Directeur du laboratoire principal	LE CAM Vincent -
Spécialité de la thèse	Traitement de signal, mathématiques, statistiques et filtrage, métrologie et instrumentation
Axe	2 - COP2017 - Améliorer l'efficience et la résilience des infrastructures
Site principal	Nantes
Etablissement d'inscription	UNIVERSITE DE NANTES
Ecole doctorale	Mathématiques et Sciences et Technologies du numérique, de l'Information et de la Communication (MaSTIC)
Directeur de thèse prévu	MEVEL Laurent - Université Gustave Eiffel - COSYS - SII
Type de financement prévu	Contrat doctoral - Université Gustave Eiffel
Résumé Le contrôle de santé des structures, cf « SHM » pour le Structural Health Monitoring, consiste à intégrer des capteurs dans une structure, typiquement un ouvrage d'art, afin de suivre son état de santé sans autre connaissance des chargements, uniquement à partir des mesures via un système comportant un ensemble de capteurs communiquant (avec ou sans fil) avec un superviseur intelligent intégrant les modèles et algorithmes de décision fusionnant et interpretant ces données \textit{terrain}. Ce type de système se développe et donne des exemples d'implémentations commerciales telles le S-lynk de SERCEL ou les solutions de HBK Monitoring etc. Ceux-ci ne tiennent généralement pas compte de la qualité ou de la disponibilité des données capteurs au cours du temps. Cependant, elles sont dépendantes de la qualité du réseau sans fil et du vieillissement du système de mesure. Alors que les gestionnaires des structures critiques (EDF, SNCF,...) attendent, plus que jamais [3], des solutions fiables et de long terme pour le contrôle de structure, le sujet de la prise en compte du vieillement métrologique couplé à la prise en compte de la défaillance locale (dans l'espace et/ou dans le temps) d'une partie du réseau est rarement prise en compte [4]. Après deux thèses ayant respectivement traité de la dérive de la mesure du temps du capteur pour des considérations énergétiques [1] et de l'adaptabilité du système SHM à des défaillances franches des capteurs [2], il est apparu que les approches d'assimilation de données de type Kalman (et ses variantes) sont particulièrement appropriées pour un suivi adaptatif et robuste d'un système capteur/structure. L'objectif de cette thèse est d'aborder la surveillance du vieillissement capteur par une approche multi-échelle locale et globale. D'une part le capteur devra être capable de s'auto-diagnostiquer, d'autre part le système de surveillance devra être capable de faire de la fusion de données multi-capteurs tenant compte des lois et modèles de vieillissement des capteurs, ainsi que de la disponibilité des données capteurs dans le réseau sans fil (défaillance, conflit et limite de bande passante, par ex). Le diagnostic de pannes de capteurs devra être possible en local (auto-diagnostic) ou en global (utilisation de l'info diagnostic remontée du capteur ou diagnostic global du système détectant par lui même la défaillance capteurs par des approches de vraisemblance). Le but final sera de proposer un concept de système de surveillance SHM détectant, évaluant et intégrant en temps-réel les défauts imputables au vieillissement de la structure tout en étant robuste au vieillissement de l'architecture de capteurs sans fil, en couplant modèle physique , modèle de vieillissement des capteurs et mesures statistiques de vieillissement des structures (modélisation de 2 à 3 phénomènes physique de type vieillissement de quartz, vieillissement d'une jauge voire d'un accéléromètre, intégration de modèle de défaillance type d'un réseau de capteur sans-fil). Les algorithmes seront testés sur un jumeau numérique puis en conditions experimentales sur la plateforme physique PEGASE avec des cas d'applications réelles (Exemples: surveillance vibratoire long terme des structures, surveillance acoustique des câbles de ponts). Les aboutissement de cette thèse pourront être adossés à des projets ayant trait au monitoring des structures critiques (projets: IA2 Pont Connectés du CEREMA, projets PIA4 ferroviaires DIAM et MINERVE). References 1 David Pallier, Vincent Le Cam, S ́ebastien Pillement. Energy-efficient GPS synchronization for wireless nodes. IEEE Sensors Journal, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2021, 21 (4), pp.5221 – 5229. 2 Neha Aswal, Subhamoy Sen, Laurent Mevel. Switching Kalman filter for damage estimation in the presence of sensor faults. Mechanical Systems and Signal Processing, Elsevier, 2022, 175, pp.109116. 3 COFREND Confédération Française sur les Essais Non Destructifs: Le Livre Blanc du SHM 2022. 4 Florentin Delaine (doctorant), Berengère Lebental. Evaluation of In SituCalibration Strategies for Environmental Sensor Networks
Mots-clefs:	Filtrage, prédiction, mesure, instrumentation, capteurs, réseaux, SHM

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