Formalisme hmm pour les reseaux de petri partiellement stochastiques : application au diagnostic de pannes dans les systemes repartis

• Auteur / Autrice : ARMEN AGHASARYAN
• Direction : Albert Benveniste
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal et des télécommunications
• Date : Soutenance en 1998
• Etablissement(s) : Rennes 1

Résumé

L'objet de cette these est l'elaboration des procedures de diagnostic de pannes dans les grands systemes repartis. En particulier, nous nous interessons a des problemes actuels de la gestion de pannes et de la correlation d'alarmes poses dans les reseaux de telecommunications. L'idee principale de l'approche que nous developpons consiste a incorporer les aspects conjoints de temps et de causalite dans un cadre qui preserve intrinsequement la nature repartie du probleme. En particulier, un tel formalisme ne doit pas reposer sur une notion d'horloge globale, car elle est souvent impossible de realiser dans les grands systemes repartis. A cette fin, nous proposons l'utilisation des reseaux de petri (rdp) avec leur semantique de concurrence vraie qui donne une notion de temps partiellement ordonne. Etant donnees les observations d'alarmes, le probleme de diagnostic consiste a rechercher la propagation sous-jacente de pannes en depliant le rdp. En associant des probabilites conditionnelles a la production d'alarmes par des transitions, nous nous placons dans un cadre general de hmm (hidden markov models). Nous evitons pourtant la dynamique markovienne de ces modeles en proposant un cadre de probabilisation original : rdp partiellement stochastique qui n'impose pas une interaction stochastique entre les evenements concurrent et correspond parfaitement a la semantique d'ordre partiel du rdp. La raison d'etre principale de ce formalisme est le besoin d'etablir une equivalence entre la concurrence et l'independance stochastique afin de respecter la nature repartie du systeme. En outre, dans l'algorithme de diagnostic cela evite l'exploration explicite de l'espace d'etat car seuls les contextes locaux deviennent decisifs pour une propagation d'evenements et pour l'estimation de sa vraisemblance. Nous avons developpe des procedures de diagnostic reparti sur les capteurs locaux. Les observations d'alarmes sont d'abord traitees localement en utilisant des techniques de programmation dynamique, puis des alarmes intelligentes resumant ces pre-diagnostics sont communiquees a un superviseur central qui fusionne ces informations en proposant des solutions a niveau global.