Evaluation de la fiabilité d’un système mécatronique en phase de développement

Reliability analysis of mechatronic systems

• Auteur / Autrice : Nabil Ben Said Amrani
• Direction : Mihaela Barreau, Laurent Saintis, Driss Sarsri
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie mécanique
• Date : Soutenance le 01/07/2019
• Etablissement(s) : Angers en cotutelle avec Ecole Nationale des Sciences Appliquées de Tanger
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences de l'ingénierie et des systèmes (Centrale Nantes)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : 9 - Laboratoire angevin de recherche en ingénierie des systèmes
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LARIS. Laboratoire Angevin de Recherche en Ingénierie des Systèmes (EA7315)
• Jury : Président / Présidente : Abderrahman Sbihi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Abderrazak Boumane, Abdessamad Kobi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Abdelkhalak El Hami, Bouchaïb Radi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Statistique bayésienne

Petri, Réseaux de

Fiabilité

Mécatronique

Mots clés libres

Modélisation fonctionnelle

Modélisation dysfonctionnelle

Interactions multi-Domaines

Facteur d'influence

Réseaux Bayesiens dynamiques

Incertitudes épistèmiques

Fonctions de croyances

Réseau évidentiel

Mechatronics

Reliability

Functional and dysfunctional modeling

Multi-Domain interactions

Petri Nets

Dynamic Bayesian Networks

Epistemic uncertainties

Belief functions

Belief Networks

Résumé

L’étude de la fiabilité des systèmes mécatroniques est un axe de recherche relativement récent. Ces étudesdoivent être menées au plus tôt au cours de la phase de conception, afin de prévoir, modéliser et concevoirdes systèmes fiables, disponibles et sûrs et de réduire les coûts et le nombre de prototypes nécessaires à lavalidation d’un système. Après avoir défini les systèmes mécatroniques et les notions de sûreté de fonc-tionnement et de fiabilité, nous présentons un aperçu des approches existantes (quantitatives et qualitatives)pour la modélisation et l’évaluation de la fiabilité, et nous mettons en évidence les points d’amélioration etles pistes à développer par la suite. Les principales difficultés dans les études de fiabilité des systèmes mé-catroniques sont la combinaison multi-domaines (mécanique, électronique, informatique) et les différentsaspects fonctionnels et dysfonctionnels (hybride, dynamique, reconfigurable et interactif). Il devient néces-saire d’utiliser de nouvelles approches pour l’estimation de la fiabilité. Nous proposons une méthodologied’évaluation de la fiabilité prévisionnelle en phase de conception d’un système mécatronique, en prenanten compte les interactions multi-domaines entre les composants, à l’aide de la modélisation par Réseaux dePétri, Réseaux bayésiens et fonctions de croyance. L’évaluation de la fiabilité en phase de développementdoit être robuste, avec une confiance suffisante et prendre en compte tant les incertitudes épistémiques con-cernant les variables aléatoires d’entrée du modèle utilisé que l’incertitude sur le modèle pris en hypothèse.L’approche proposée a été appliquée à l’«actionneur intelligent» de la société Pack’Aero

Reliability analysis of mechatronic systems is one of the most dynamic fields of research. This analysismust be conducted during the design phase, in order to model and to design safe and reliable systems.After presenting some concepts of mechatronic systems and of dependability and reliability, we presentan overview of existing approaches (quantitatives and qualitatives) for the reliability assessment and wehighlight the perspectives to develop. The criticality of mechatronic systems is due, on one hand, to multi-domain combination (mechanical, electronic, software), and, on the other hand, to their different functionaland dysfunctional aspects (hybrid, dynamic, reconfigurable and interactive). Therefore, new approaches fordependability assessment should be developped. We propose a methodology for reliability assessment inthe design phase of a mechatronic system, by taking into account multi-domain interactions and by usingmodeling tools such as Petri Nets and Dynamic Bayesian Networks. Our approach also takes into accountepistemic uncertainties (uncertainties of model and of parameters) by using an evidential network adaptedto our model. Our methodology was applied to the reliability assessment of an "intelligent actuator" fromPack’Aero