Thèse soutenue

Contribution à la maintenance proactive par la formalisation du processus de pronostic des performances de systèmes industriels
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Auteur / Autrice : Pierre Cocheteux
Direction : Benoît IungEric Levrat
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique, traitement du signal et images
Date : Soutenance le 15/11/2010
Etablissement(s) : Nancy 1
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CRAN - Centre de Recherche en Automatique de Nancy - UMR 7039
Jury : Président / Présidente : Nidhal Rezg
Examinateurs / Examinatrices : Dimitri Kiritsis, Mustapha Ouladsine, François Peres, Liliane Pintelon, Alexandre Voisin

Résumé

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Les contraintes des marchés et les attentes de la société vis-à-vis des systèmes industriels en termes économique, sécuritaire, environnementaux requièrent de considérer les performances de ces derniers de façon globale sur l'ensemble de leur cycle de vie. Cela nécessite de mettre en synergie, par exemple avec des ingénieries couplées dès la conception, le système principal et ses systèmes contributeurs, et notamment celui de soutien avec son processus pivot de maintenance. Cette focalisation intégrative sur la maintenance a conduit à évoluer d'anciennes pratiques de maintenance vers de nouvelles plus proactives faisant émerger des stratégies prévisionnelles dont le processus clé est le pronostic. Cependant ce processus fait l'objet d'un réel manque de formalisation et les travaux existants restent principalement centrés sur les composants, sans prendre en compte les performances des systèmes. Ainsi notre contribution porte sur la proposition d'architectures génériques de pronostic système permettant d'obtenir les évolutions futures des dégradations/défaillances des composants et des performances de niveaux système/sous-systèmes/composants : soit directement par un pronostic adapté, soit par modélisation de la causalité dysfonctionnelle sous forme de relations logiques supportées par un réseau de neurones flou ANFIS. Une méthodologie est associée pour définir les indicateurs de dégradation et de performance, aboutissant à la réalisation des architectures. Enfin la faisabilité de cette approche est démontrée sur un système de déroulage/pressage de la plateforme TELMA