Résumé
Le travail présenté propose une méthodologie de classification par apprentissage qui permet l’identification des états fonctionnels sur une unité de coagulation impliquée dans le traitement des eaux de surface. La supervision et le diagnostic de ce procédé ont été réalisés en utilisant la méthode de classification LAMDA (Learning Algorithm for Multivariate Data Analysis). Cette méthodologie d’apprentissage et d’expertise permet d’exploiter et d’agréger toutes les informations provenant du procédé et de son environnement ainsi que les connaissances de l’expert. L’étude montre qu’il est possible d’ajouter aux informations issues des capteurs classiques (température, matières en suspension, pH, conductivité, oxygène dissous), la valeur de la dose de coagulant calculée par un capteur logiciel développé dans une étude antérieure afin d’affiner le diagnostic. Le site d’application choisi pour l’identification des états fonctionnels est la station de production d’eau potable Rocade de la ville de Marrakech, Maroc.
Search Algorithm for Image Recognition Based on Learning Algorithm for Multivariate Data Analysis
