Développement dirigé par les modèles pour la conception du système de commande d’un système cyber-physique de production

Model-driven development for control system design of a cyber-physical production system

• Auteur / Autrice : Alexandre Parant
• Direction : Alexandre Philippot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, signal, productique, robotique
• Date : Soutenance le 04/01/2023
• Etablissement(s) : Reims
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques Physique Sciences du Numérique et de l'Ingénieur (Reims ; 2018-)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Reims, Marne ; 2004-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Equipe ATS-CRESTIC
• Jury : Président / Présidente : Zineb Simeu-Abazi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Alexandre Philippot, Benoît Eynard, Eric Levrat, François Gellot, Damien Zander, Véronique Carré-Ménétrier, Damien Trentesaux
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Benoît Eynard, Eric Levrat

Mots clés

Mots clés contrôlés

Industrie 4.0

Jumeaux numériques

Mots clés libres

Développement dirigé par les modèles

Iec 61499

Conception à base de composants

Système cyber-Physique de production

Système de commande distribué

Jumeau numérique

Model-Driven development

Iec 61499

Component-Based design

Cyber-Physical system

Distributed control system

Digital twin

Résumé

Cette thèse contribue à une approche à base de modèles pour concevoir et implémenter le système de commande d’un système cyber-physique de production (SCPP). Ces travaux de thèse se concentrent autour de la norme IEC 61499, une norme spécifiée pour la conception des systèmes de commande distribués. Cette norme a gagné en intérêt ces dernières années avec l’arrivée de l’Industrie 4.0. En effet, un de ses avantages pour le développement du système de commande d’un SCPP est sa faculté de distribution de la commande sur des contrôleurs de différents constructeurs. Malgré ces avantages, la norme IEC 61499 est confrontée au manque de méthodologies de conception et de spécification du comportement du système pour attirer totalement l’intérêt des industriels par rapport aux langages de la norme IEC 61131-3 qui sont bien implémentés dans les systèmes de production.Pour répondre à ces problématiques, un développement dirigé par les modèles pour la conception d’un système de commande distribué implémenté avec la norme IEC 61499 a été proposé. La conception débute par la modélisation de la production avant de modéliser le système de production et l’ordre de production pour former une base de connaissances. L’application de commande est développée à partir des connaissances de la base et de l’analyse structurée par tâches, une méthode pour spécifier le comportement des systèmes de production. Cette approche est implémentée sur le jumeau numérique d’un système manufacturier réel pour illustrer le passage à l’échelle. Enfin, des actions de reconfiguration sont développées pour adapter le système de commande aux changements de spécifications de la production.

This thesis contributes to a model-based approach for designing and implementing the control system of a cyber-physical production system (CPPS). This thesis work focuses on IEC 61499, a standard specified for the design of distributed control systems. This standard has gained interest in recent years with the advent of Industry 4.0. Indeed, one of its advantages for the development of the control system of a SCPP is its ability to distribute the control to controllers from different manufacturers. Despite these advantages, the IEC 61499 standard is confronted with the lack of design methodologies and specification of the system behavior to fully attract the interest of industrialists compared to the IEC 61131-3 standard languages that are well implemented in production systems.To address these issues, a model-driven development for the design of a distributed control system implemented with IEC 61499 has been proposed. The design starts by modeling the production before modeling the production system and the production order to form a knowledge base. The control application is developed from the knowledge base and the task-based structural analysis, a method to specify the behavior of production systems. This approach is implemented on the digital twin of a real manufacturing system to illustrate the scaling up. Finally, reconfiguration actions are developed to adapt the control system to changes in production specifications.