Contribution aux approches probabilistes pour le pronostic et la maintenance des systèmes contrôlés

Contribution to probabilistic approaches for prognosis and maintenance of controlled system

• Auteur / Autrice : Danh Ngoc Nguyen
• Direction : Laurence Dieulle, Antoine Grall
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Optimisation et Sûreté des Systèmes
• Date : Soutenance le 24/03/2015
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Charles Delaunay / ICD
• Jury : Président / Présidente : Frédéric Kratz
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laurence Dieulle, Antoine Grall, Frédéric Kratz, Vincent Cocquempot, Eric Levrat
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Vincent Cocquempot, Eric Levrat

Mots clés

Mots clés contrôlés

Commande automatique

Monte-Carlo, Méthode de

Théorie de la prévision

Markov, Processus de

Fiabilité

Durée de vie (ingénierie)

Modèles mathématiques

Entretien

Mots clés libres

Entretien -- Modèles mathématiques

Durée de vie (ingénierie)

Fiabilité

Markov, Processus de

Prévision, Théorie de la

Monte-Carlo, Méthode de

Commande automatique

Maintenance -- Mathematical models

Service life (Engineering)

Reliability

Marlov processes

Prediction theory

Monte-Carlo method

Automatic control

Résumé

Les systèmes de contrôle-commande jouent un rôle important dans le développement de la civilisation et de la technologie moderne. La perte d’efficacité de l’actionneur agissant sur le système est nocive dans le sens où elle modifie le comportement du système par rapport à celui qui est désiré. Cette thèse est une contribution au pronostic de la durée de vie résiduelle (RUL) et à la maintenance des systèmes de contrôle-commande en boucle fermée avec des actionneurs soumis à dégradation. Dans une première contribution, un cadre de modélisation à l'aide d’un processus markovien déterministe par morceaux est considéré pour modéliser le comportement du système. Dans ce cadre, le comportement du système est représenté par des trajectoires déterministes qui sont intersectées par des sauts d'amplitude aléatoire se produisant à des instants aléatoires et modélisant le phénomène de dégradation discret de l'actionneur. La deuxième contribution est une méthode de pronostic de la RUL du système composée de deux étapes : estimation de la loi de probabilité de l'état du système à l'instant de pronostic par le filtre particulaire et calcul de la RUL qui nécessite l'estimation de la fiabilité du système à partir de cet instant. La troisième contribution correspond à la proposition d’une politique de maintenance à structure paramétrique permettant de prendre en compte dynamiquement les informations disponibles conjointement sur l'état et sur l'environnement courant du système et sous la contrainte de dates d'opportunité

The automatic control systems play an important role in the development of civilization and modern technology. The loss of effectiveness of the actuator acting on the system is harmful in the sense that it modifies the behavior of the system compared to that desired. This thesis is a contribution to the prognosis of the remaining useful life (RUL) and the maintenance of closed loop systems with actuators subjected to degradation. In the first contribution, a modeling framework with piecewise deterministic Markov process is considered in order to model the overall behavior of the system. In this context, the behavior of the system is represented by deterministic trajectories that are intersected by random size jumps occurring at random times and modeling the discrete degradation phenomenon of the actuator. The second contribution is a prognosis method of the system RUL which consists of two steps: the estimation of the probability distribution of the system state at the prognostic instant by particle filtering and the computation of the RUL which requires the estimation of the system reliability starting from the prognostic instant. The third contribution is the proposal of a parametric maintenance policy which dynamically take into account the available information on the state and on the current environment of the system and under the constraint of opportunity dates