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• W2199101907 abstract "RESUME : Un element cle pour un systeme d'usinage automatise sans surveillance est le developpement de systemes de surveillance et de controle fiables et robustes. Plusieurs modeles mathematiques et statistiques, qui modelisent la relation entre les variables independantes et les variables dependantes d’usinage, sont suggeres dans la litterature, en commencant par le modele de Taylor jusqu’aux modeles de regression les plus sophistiques. Tous ces modeles ne sont pas dynamiques, dans le sens que leurs parametres ne changent pas avec le temps. Des modeles bases sur l'intelligence artificielle ont resolu de nombreux problemes dans ce domaine, mais la recherche continue. Dans la presente these, je propose l'application d'une approche appelee Analyse Logique de Donnees (LAD) pour predire le sortant d’un processus d’usinage. Cette approche a demontre une bonne performance et des capacites additionnelles une fois comparee a la conception traditionnelle des experiences ou a la modelisation mathematique et statistique. Elle est aussi comparee dans cette these a la methode bien connue des reseaux de neurones. Elle est basee sur l'exploitation des donnees saisies par des capteurs et l'extraction des informations utiles a partir de ces dernieres. LAD est utilise pour determiner les meilleures conditions d'usinage, pour detecter l'usure de l'outil, pour identifier le moment optimal de remplacement de l’outil d’usinage, et pour surveiller et controler les processus d'usinage. Etant donne que les capteurs et les technologies de l'information sont tous les deux en expansion rapide et continue, il serait prevu qu'un outil d’analyse tels que LAD aidera a tracer un chemin dans l'amelioration des processus d'usinage en utilisant les techniques de pointe afin de reduire considerablement le cout ces processus. Les resultats de mon travail pourraient avoir un impact important sur l'optimisation de ces processus.----------ABSTRACT : A key issue for an unattended and automated machining system is the development of reliable and robust monitoring and controlling systems. Research in Artificial Intelligence-based monitoring of machining systems covers several issues and has solved many problems, but the search continues for a robust technique that does not depend on a statistical learning background and that does not have ambiguous procedures. In this thesis, I propose the application of an approach called Logical Analysis of Data (LAD) which is based on the exploitation of data captured by sensors, and the extraction of useful information from this data. LAD is used for determining the best machining conditions, detecting the tool wear, identifying the optimal replacement time for machining tools, monitoring, and controlling machining processes. LAD has demonstrated good performance and additional capabilities when it is compared to the famous statistical technique, Proportional Hazard Model (PHM), and the well known machine learning technique, Artificial Neural Network (ANN). Since sensors’ and information technologies are both expanding rapidly and continuously, it is expected that an analysis tool such as LAD will help in blazing a new trail in machining processes by using state of the art techniques in order to significantly reduce the cost of machining process." @default.
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