Raisonnement causal pour la supervision de processus basée sur des modèles

par Kouamana Bousson

Thèse de doctorat en Informatique industrielle et automatique

Sous la direction de Louise Travé-Massuyès.

Soutenue en 1993

à Toulouse, INSA , en partenariat avec Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes (Toulouse1968-....) (laboratoire) .


  • Résumé

    L''usage d'un modèle causal dans le cadre de la supervision de processus se justifie si l'on considère que l’être humain appréhende de manière causale les phénomènes physiques. Souvent, la causalité nous permet de focaliser notre attention sur une partie ou sur un composant du système physique, sans avoir forcement recours à une description globale du type équationnel. Le travail de ce mémoire propose un formalisme de raisonnement basé sur une utilisation conjuguée de la causalité et des connaissances profondes s'exprimant sous forme d’équations mathématiques pour la supervision de processus complexes dont il est difficile voire impossible de fournir un modèle complet et précis par des approches classiques. Les constituants de base d'un processus sont des automates qualitatifs. Un automate qualitatif est un système dynamique élémentaire représentant la dynamique d'une variable du processus et les connaissances nécessaires pour raisonner à son propos. Un processus est représenté par deux niveaux de contraintes: un niveau d'influences sous-tendu par un réseau de causalité exprimant les interactions bipartites entre les automates qualitatifs, et le cas échéant, un niveau de contraintes globales spécifiant des relations entre plusieurs automates qualitatifs du processus. Pour représenter les connaissances nécessaires à l’interprétation des comportements, nous introduisons la notion de phase caractéristique qui exprime de façon géométrique les comportements significatifs stables du processus en regard des objectifs de supervision. Le formalisme présenté permet d'automatiser l'acquisition des connaissances sur les influences, de réaliser automatiquement la combinaison de plusieurs influences à partir de la description linguistique des relations causales, de prédire le comportement qualitatif des variables d'un processus, de fournir une interprétation géométrique des comportements d'un processus. L'ensemble des algorithmes proposés a été implémenté comme un moteur de raisonnement causal, appelé CA-EN (causal engine), en Lelisp sous Unix. CA-EN a été utilisé pour réaliser un module de raisonnement à base de modèles pour l'aide à la supervision d'un processus biotechnologique semi-continu pour la production de la protéine amylase. La généricité de ce moteur fait que l'on envisage de l'utiliser pour le diagnostic de turbines à gaz dans le cadre du projet européen Esprit Tiger.

  • Titre traduit

    Causal reasoning for model-based process supervisory control


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  • Bibliothèque : Centre de recherche INRIA Nancy - Grand Est (Villers les Nancy). Service Information et Edition Scientifiques.
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