Thèse soutenue

Contribution au diagnostic et pronostic des systèmes à évènements discrets temporisés par réseaux de Petri stochastiques

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Auteur / Autrice : Rabah Ammour
Direction : Dimitri LefebvreÉric Sanlaville
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique, signal, productique, robotique
Date : Soutenance le 11/12/2017
Etablissement(s) : Normandie
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences physiques mathématiques et de l'information pour l'ingénieur (Saint-Etienne-du-Rouvray, Seine-Maritime ; ....-2016)
Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université du Havre (1984-....)
Laboratoire : Groupe de Recherche en Electrotechnique et Automatique du Havre (Le Havre, Seine-Maritime ; 1999-....)
Jury : Président / Présidente : Louise Trave
Examinateurs / Examinatrices : Isabel Demongodin, Edouard Leclercq
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Jacques Lesage, Mohamed Ghazel

Résumé

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La complexification des systèmes et la réduction du nombre de capteurs nécessitent l’élaboration de méthodes de surveillance de plus en plus efficaces. Le travail de cette thèse s’inscrit dans ce contexte et porte sur le diagnostic et le pronostic des Systèmes à Événements Discrets (SED) temporisés. Les réseaux de Petri stochastiques partiellement mesurés sont utilisés pour modéliser le système. Le modèle représente à la fois le comportement nominal et le comportement dysfonctionnel du système. Il permet aussi de représenter ses capteurs à travers une mesure partielle des transitions et des places. Notre contribution porte sur l’exploitation de l’information temporelle pour le diagnostic et le pronostic des SED. À partir d’une suite de mesures datées, les comportements du système qui expliqueraient ces mesures sont d’abord déterminés. La probabilité de ces comportements est ensuite évaluée pour fournir un diagnostic du système en termes de probabilité d’occurrence d’un défaut. Dans le cas où une faute est diagnostiquée, une approche permettant d’estimer la distribution de sa date d’occurrence est proposée. L’objectif est de donner plus de détails sur cette faute afin de mieux la caractériser. Par ailleurs, la probabilité des comportements compatibles est exploitée pour estimer l’état actuel du système. Il s’agit de déterminer les marquages compatibles avec les mesures ainsi que leurs probabilités associées. À partir de cette estimation d’état, la prise en considération des évolutions possibles du système permet d’envisager la prédiction de la faute avant son occurrence. Une estimation de la probabilité d’occurrence de la faute sur un horizon de temps futur est ainsi obtenue. Celle-ci est ensuite étendue à l’évaluation de la durée de vie résiduelle du système. Enfin, une application des différentes approches développées sur un cas d’un système de tri est proposée.