SALSA
SALSA, est un outil d'aide pour la détection et le diagnostic de défaillances qui peut être utilisé pour la surveillance de processus industriels. Il se base sur les mesures en ligne issues du procédé afin d’identifier les situations ou ses états fonctionnels. Les données issues du procédé peuvent être des mesures quantitatives et/ou des interprétations qualitatives des variables.
SALSA s’appuie sur la méthode LAMDA (Learning Algorithm for Multivariable Data Analysis) qui est une méthode de classification floue avec apprentissage, proposée par Joseph Aguilar-Martin, en collaboration avec plusieurs chercheurs (López de Mántaras, Piera, …) (Aguilar-Martin et al., 82).
L'objectif de SALSA est double :
- Une phase hors ligne qui permet la construction d'un modèle de référence du comportement du système surveillé (sous la forme de classes) appelée aussi phase d’apprentissage. Ce modèle est mis en place à partir de données historiques et en coopération avec les experts du procédé pour obtenir une représentation interprétable des états fonctionnels.
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Une phase en ligne qui est la phase de reconnaissance ou de détection proprement dite. Le modèle de comportement issu des classes identifiées lors de la phase d’apprentissage permet alors de suivre l'évolution temporelle des modes de fonctionnement de l'unité et de détecter des déviations de comportement. Dans le cas de l’observation d’une situation nouvelle (non présente lors de l’apprentissage), SALSA offre la possibilité d’alerter l’opérateur sur cette situation inconnue en l’affectant à une classe particulière appelée NIC (Non-Informative Class). Ceci offre un double avantage :
- la détection d’un état inconnu (plutôt qu’une affectation erronée à une classe existante),
- une évolution du modèle de comportement (par apprentissage actif) au fur et à mesure de l’apparition de ces nouvelles situations sans avoir a refaire complètement la phase d’apprentissage.
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Possibilités offertes par SALSA :
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2 Modes d’apprentissage :
- Apprentissage Non Supervisé:
- Il n’y a pas d’information (classes connues) à priori
- Seulement la classe NIC existe (classes générées au fur et à mesure de l’apprentissage).
- Apprentissage Supervisé:
- Chaque individu de la base d’apprentissage est affecté à une classe définie.
- Apprentissage Non Supervisé:
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2 Modes de reconnaissance :
- Reconnaissance Passive: les individus sont :
- soit assignés à une des classes définies.
- Soit déclarés « non reconnus. »
- Apprentissage Actif:
- Création des classes
- ou évolution des classes existantes
- Reconnaissance Passive: les individus sont :
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2 Modes d’apprentissage :
SALSA a été programmé sous ANSI-C, avec cependant une philosophie orientée objet. La plateforme de développement est LabWindows/CVI 6. Il s'agit d'un outil "standalone", qui ne nécessite donc aucun autre logiciel.