Diagnostic de fonctionnement de capteurs d'un réseau de surveillance de la qualité de l'air par analyse en composantes principales itérative
Résumé
L'Analyse en Composantes Principales possède des propriétés intéressantes pour la détection et l'isolation de défauts de capteurs. Cependant, dans le cas où le système est perturbé par des bruits de mesure non identiquement distribués, le modèle ACP construit est biaisé. Une variante de l'ACP, nommée ACPI (Analyse en composantes Principales Itérative) développée par Narasimhan et Shah (2004), permet, dans le cas où les variances des bruits de mesure sont inconnues, de déterminer à la fois les paramètres du modèle et la matrice de covariance des bruits de mesure. L'ACPI est une méthode itérative à deux niveaux ce qui rend difficile la démonstration de la convergence et l'absence de biais de cette méthode. Après avoir appliqué l'ACPI aux données d'un réseau de surveillance de la qualité de l'air, nous comparons les résultats obtenus avec ceux de l'ACP en termes de détection de défauts.