Validation de Données

Manipuler avec maîtrise les principes et techniques de validation des données (détection du régime permanent, calcul d’un jeu cohérent de mesures, détection de capteurs défaillants, analyse d’observabilité et de la redondance).

Être capable de valider des données sur des systèmes incomplètement observés : observabilité, redondance.

Analyser des systèmes linéaires, linéarisables et non-linéaires

Cette matière est construite en deux parties:

1) Maîtrise statistique des procédés (MSP) : conformité, capabilité, cartes de contrôle, période opérationnelle

2) Réconciliation de données (principes)

oral

Evaluation commune avec la matière "analyse statistique de données"

1) Maîtrise statistique des procédés (conformité, capabilité, cartes de contrôle, période opérationnelle)

2) Réconciliation de données (principes)

Pas de livrable

Matière qui ouvre vers la maîtrise des outils analytiques appliqués aux procédés

Maitriser et utiliser les techniques de validation de données

Développer les méthodes de recherche, de recueil et d'analyse de données

Définir les méthodes et les outils de traitement de l'information 

S. Narasimhan and C. Jordache, Data Reconciliation and Gross Error Detection: An Intelligent Use of Process Data, Gulf Publishing Company, Houston, 2000.