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L'introduction de systèmes instrumentés dédiés aux applications de sécurité impose l'évaluation de leur sûreté de fonctionnement. On utilise généralement pour cela les bases de données de fiabilité génériques. Cependant, le retour d'expérience pour ces systèmes qui présentent en général des défaillances rares est insuffisant pour valider les résultats obtenus. En outre, la collecte de données de fiabilité et leur extrapolation à d'autres composants introduisent des incertitudes. Les travaux de cette thèse portent sur la problématique de la prise en compte des incertitudes relatives aux données de fiabilité des composants pour l'évaluation de la sûreté de fonctionnement des systèmes par le formalisme des sous ensembles flous. La méthodologie proposée est appliquée à l'évaluation des probabilités de défaillance des Systèmes Instrumentés de Sécurité (SIS) en présence de données de fiabilité imprécises. Nous introduisons deux nouveaux facteurs d'importance pour aider le concepteur. En outre, nous proposons une méthodologie d'aide à la conception des SIS basée sur la modélisation par réseaux de fiabilité et l'optimisation par des algorithmes génétiques de la structure des SIS pour le respect des niveaux d'intégrité de sécurité (SIL) exigés / The use of safety related systems imposes to evaluate their dependability. Laboratory data and generic data are often used to provide failure data of safety components to evaluate their dependability parameters. However, due to the lower solicitation of safety systems in plant, safety components have not been operating long enough to provide statistical valid failure data. Furthermore, measuring and collecting failure data have uncertainty associated with them, and borrowing data from laboratory and generic data sources involve uncertainty as well. Our contribution is to propose a fuzzy approach to evaluate dependability parameters of safety systems when there is an uncertainty about dependability parameters of systems components. This approach is applied to determine the failure probability on demand of Safety Instrumented Systems (SIS) in presence of uncertainty. Furthermore, we present an optimal design of SIS by using reliability graphs and genetic algorithms to identify the choice of components and design configuration in a SIS to meet the required SIL

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Les travaux proposés dans cette thèse s’intéressent à la commande et la surveillance d’une classe particulière de systèmes de production : les systèmes manufacturiers à contraintes de temps de séjour. Nous supposons dans l'étude que les ressources ont déjà été affectées et que l'ordre des opérations est déjà fixé par le module de planification/ordonnancement. Les hypothèses de fonctionnement répétitif avec et sans postes d'assemblage sont adoptées. De manière assez classique pour ce type de problématique, le formalisme utilisé est celui des Réseaux de Petri P-temporels pour l'étude des instants de débuts et de fins des opérations.Une étude de la robustesse des ateliers manufacturiers à contraintes de temps a été développée. La robustesse est abordée avec et sans modification de la commande relative à la robustesse active et à la robustesse passive respectivement, face aux perturbations temporelles. Un algorithme de calcul d'une borne supérieure de la robustesse passive est présenté. De plus, trois stratégies de commande robuste face aux perturbations temporelles ont été développées.Par ailleurs, l’incertitude dans les systèmes de production manufacturière à été étudié. Notre contribution dans ce cadre porte sur l’intégration des résultats concernant la robustesse dans la génération de symptômes et la classification des comptes rendus associés aux différentes opérations en utilisant la logique floue.Partant d’un système commandé, nous avons présenté en détail une démarche à suivre pour la mise en œuvre d’un modèle de surveillance en se basant sur les chroniques et les arbres de défaillance flous. Cette démarche est appliquée à un atelier de production laitière / The works proposed in this thesis are interested in controlling and monitoring of a particular class of production system : manufacturing job-shops with time constraints. We suppose in the study that the resources are allocated and the operations order is fixed by the module of planning/scheduling. The assumptions of repetitive functioning mode with and without assembling tasks are adopted. For this type of problems, the formalism of P-time Petri nets is used in order to study the operations time constraints.A study of the robustness of the manufacturing workshop to time constraints, has been developed. The robustness is approached with and without control reaction qualified as active robustness and passive robustness respectively, towards time disturbances. A computing algorithm of the upper bound of the passive robustness is presented. In addition, three robust control strategies facing time disturbances were developed.Furthermore, uncertainty in manufacturing systems has been studied. Our contribution in this context is by integration of the analytical knowledge of the robustness in the filtering mechanism of sensors signals that are associated to operations, by using fuzzy logic.Starting from a controlled system, we have presented in detail, a method to be followed for the implementation of a monitoring model based on the chronicles and fuzzy fault tree analysis. This approach is applied to a milk production unit