Dreibine, Mahieddine2018-12-252018-12-252014http://hdl.handle.net/123456789/7496Dans ce travail, nous avons étudié le diagnostic des systèmes à base de l’Analyse en Composantes Principales qui est une technique de control statistique multi-varié. Nous avons introduit en premier les différentes notions et définitions liées aux diagnostics des systèmes, puis la présentation de l’ACP dans ces deux versions linéaires et Non linéaires (ACPNL) à base d’un réseau de neurones auto associatif à étranglement (Bottleneck) pour la détection et la localisation des défauts. Des exemples de simulations sont présentés, et pour vérifier l’efficacité des techniques étudiées, une base de données réelle d’une station de traitement d’eau potable est prise comme exemplefrDiagnosticControl Statistique Multi-variéACPACPNLDétection et Localisation des DéfautsOther