| Résumé
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Cinquante
pourcents des consommations énergétiques du
bâtiment proviennent
de l'utilisation des systèmes assurant de bonnes conditions
intérieures comme
le chauffage, la ventilation et la climatisation (CVC. Les
dysfonctionnements
des systèmes énergétiques induisent des
gaspillages de consommation
énergétiques allant de 25 % à 50 %, qui peuvent
être réduits considérablement avec
un suivi continu. Ces mauvais fonctionnements sont dus à ce que
l’on appelle
des défauts du système. Ils peuvent prendre des formes
différentes comme la
dérive de capteur, des pannes ou des problèmes de
réglage ou d'entretien. Les
méthodes comme le commissionnement des bâtiments et la
détection de défauts
sont très efficaces pour la réduction des consommations
parasites des systèmes.
Elles permettent de déceler l’apparition d’un défaut dans
un système et d’en
informer les services de maintenance et d’exploitation. L’objectif de
ce
travail de thèse est le développement d’une
méthode de détection de défauts
permettant de lever plusieurs des verrous scientifiques et
technologiques
s’opposant à la diffusion de ce type d’outil. La méthode
de détection de défauts
développée est hybride, basée sur l’expertise
(knowledge-based) et sur les
données relevées (data-based). Ce couplage en fait un
outil efficace et
adaptable, qui permet le suivi et l’estimation de l’état du
système en temps
réel grâce à un traitement en continu des
données par des règles expertes. Les
résultats sont alors présentés sous forme de
cartes de l’état de fonctionnement
du système, obtenues via des méthodes de réduction
de dimension. Cet outil est
testé sur des systèmes de ventilation dans le cas d’un
bâtiment neuf et d’un
bâtiment existant. Pour le premier, des données de
fonctionnement du système
sont générées numériquement afin
d’établir les cartes. La détection de défauts
est ensuite validée grâce à des données
expérimentales de fonctionnement d’un
système réel recueillies en environnement
semi-contrôlé. Les données
expérimentales, correspondant aux fonctionnements du
système en condition
nominale et défectueux, sont projetées sur les cartes
afin de vérifier leur
capacité de détection de défauts. Dans le cas de
bâtiments existants la méthode
est testée sur des données réelles relevées
sur plusieurs années. Ces études
démontrent l’efficacité de la méthode pour
détecter rapidement les défauts du
système.
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