Contribution to post-pronostic decision : a new framework based on prongnostic/decision interaction - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2020

Contribution to post-pronostic decision : a new framework based on prongnostic/decision interaction

Contribution aux décisions post-pronostique : nouveau framework basé sur les interactions pronostic-décision

Résumé

With the emergence of prognostics and health management (PHM) methodology, companies are trying to fully exploit the data sources they have to build models for their assets and predict their future behavior. Therefore, the decision-making process is no longer based on only historical and actual data, but it integrates future information. On one hand, decisions in the PHM context are based on future information. On the other hand, the estimation of future conditions of the systems requires a knowledge on its future loads and usage (i.e. future decisions).Several works have studied the decision-making process in the PHM context. However, none of these works have addressed the prognostic-decision interdependency. Moreover, most of the post-prognostic decision-making works present several omissions: 1) How to emphasize the relationship between the prognostic and decision-making modules? 2) How often should the PHM process be launched? 3) How long ahead should the decision-making module plan? 4) How to better/fully use prognostic information in the decision process? 5) How to clarify the applicability of the PHM framework? 6) How to make the PHM framework robust to the system's conditions changes? These questions are addressed along this thesis. They resulted in modifying the existing PHM framework to enhance the decision-making process. The main contributions of this thesis are:• A summary of the PHM challenges followed by a thorough survey on post-prognostics decision-making and its growing interest as a strategy to exploit prognostic information to maintain and manage life cycle of critical machinery.• Some adaptation to the existing PHM framework are proposed to enhance the decision-making process. Three loops are proposed to improve the prognostic accuracy by eliminating uncertainty sources that are caused by unknown future loads and conditions, improve the performance of the decision-making process by dynamically incorporating prognostic information, and improve the reactivity of the overall PHM framework to new operating conditions.• The instantiation and implementation of the proposed post-prognostic decision framework on two different case studies. A first application studies the joint problem of maintenance and production scheduling on a single multi-purpose machine. A second application addresses the joint problem of maintenance planning and mission assignment for a fleet of rolling stock units.• The utility of applying the proposed framework, the duration of the decision horizon, and the frequency of execution are discussed.
Durant la dernière décennie, de nombreux travaux ont été menés dans le domaine du PHM (Prognostics and Health Management). La majorité des résultats publiés concerne l’étape principale du pronostic. Cependant, le but du PHM est de fournir les bonnes informations aux bonnes personnes pour mieux gérer le cycle de vie du composant ou du système. Ainsi l’estimation ou la prédiction du RUL n’est pas l’objectif ultime du PHM. Mais, il est important d’utiliser cette information pour améliorer la qualité de la décision opérationnelle et pour optimiser la politique de maintenance prédictive.D’une part, les décisions prises pour un système modifieront l’évolution de son état de santé et par conséquence son RUL. D’autre part, une nouvelle durée de vie résiduelle engendra de nouvelles décisions à prendre. Ainsi les deux processus de prise de décision et de pronostic sont interdépendants. Le but de cette thèse est de concevoir un framework de PHM qui met l’accent sur cette interaction pronostic-décision. Dans cette thèse, des modifications sur le framework classique de PHM sont proposées pour traiter certaines de ces lacunes. Les verrous scientifiques suivants sont adressés: 1) Comment mettre en valeur les interactions pronostic-décision ? 2) Avec quelle fréquence il faut exécuter le cycle PHM ? 3) Sur quelle durée il faut prendre la décision post-pronostic ? 4) Comment améliorer l’intégration des informations prédites dans la prise de décision ? 5) Comment clarifier l’intégration du framework PHM dans les applications ? 6) Comment améliorer la robustesse du framework PHM vis-à-vis des potentiels changements dans les conditions opératoires du système étudié ? Les questions qui sont abordées dans cette thèse ont conduit à développer un framework de décision post-pronostic. Les principales contributions sont les suivantes:• Les verrous scientifiques du domaine de PHM sont analysés et récapitulés. Les travaux de décisions post-pronostic sont collectés et étudiés dans un état de l'art détaillé pour détecter des lacunes dans ce domaine.• Le schéma classique connu dans la littérature de mise en œuvre du PHM est revue. Une contribution consiste à proposer d'ajouter des boucles de retours d'information à plusieurs niveaux: (i) une boucle de construction de décision, (ii) une boucle d'application de décision et (iii) une boucle d'information. Ces boucles assurent l'intégration des prédictions dans la prise de décision et la prise en considération des futures décisions par le module de pronostic. Elles améliorent la précision des prédictions en éliminant les incertitudes sur les futures décisions, améliorent les performances du module de prise décision en intégrant dynamiquement les nouvelles données présentes et garantissent que le framework PHM soit réactif aux changements de conditions du système.• Le framework de décision post-pronostique est instancié sur deux cas d'étude; une première application sur le problème conjoint de maintenance et de production pour une machine à usage multiple, et une deuxième application qui étudie le problème conjoint de maintenance et d’affectation des missions pour une flotte de matériels roulants.• La pertinence de mise en œuvre de stratégies de PHM est étudié pour différentes configurations de machine et de problème de décision. La mise en œuvre de PHM apparait clairement plus utile dans des contextes de fortes dynamiques des dégradations et des décisions.• L'importance de l’influence de la durée de l’horizon de décision sur les performances des algorithmes de prise de décision est démontrée pour différentes dynamique de dégradation et de configuration de problème de décision. Prouvant ainsi que la durée de l’horizon de décision est un paramètre important de l’implémentation du cycle PHM et nécessite une étude plus approfondie.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03128928 , version 1 (02-02-2021)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03128928 , version 1

Citer

Omar Bougacha. Contribution to post-pronostic decision : a new framework based on prongnostic/decision interaction. Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Bourgogne Franche-Comté, 2020. English. ⟨NNT : 2020UBFCD028⟩. ⟨tel-03128928⟩
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