La sûreté de fonctionnement est devenue indispensable pour tous les systèmes critiques où des vies humaines sont en jeu (comme l’aéronautique, le ferroviaire, etc.). Ceci a conduit à la conception et au développement des architectures tolérantes aux fautes, l’objectif de ces architectures étant de maintenir un service correct délivré par le système malgré la présence de fautes, et en particulier de garantir la sécurité-innocuité et la fiabilité du système. La tolérance aux fautes sur les drones aériens multirotors a récemment reçu une attention importante de la part de la communauté scientifique. En particulier, plusieurs travaux ont été développés sur la tolérance aux fautes des quadrirotors suite à des fautes partielles sur les actionneurs, et récemment des recherches ont abordé le problème de panne totale de l’un des actionneurs. D’après ces études, il a été montré qu’une défaillance totale d’un actionneur dans un quadrirotor rend le système non complètement contrôlable. Une solution proposée est de considérer des multirotors avec des actionneurs redondants (hexarotors ou octorotors). La redondance inhérente disponible dans ces véhicules est exploitée, en cas de défaillance sur les actionneurs, pour redistribuer les efforts de commande sur les moteurs sains de façon à garantir la stabilité et la contrôlabilité complète du système. Dans ce travail de thèse, des approches pour la conception de systèmes de commande tolérants aux fautes des drones multirotors sont étudiées et appliquées au contrôle des octorotors. Toutefois, les algorithmes sont conçus de manière à être applicables sur les autres types de multirotors avec des modifications mineures. D’abord, une analyse de contrôlabilité de l’octorotor après l’occurrence de défaillances sur les actionneurs est présentée. Ensuite, un module de détection et d’isolation de pannes moteurs basé sur un observateur non-linéaire et les mesures de la centrale inertielle est proposé. Les mesures des vitesses et des courants de moteurs fournis par les contrôleurs de vitesse sont également utilisées dans un autre algorithme de détection pour détecter les défaillances des actionneurs et distinguer les pannes moteurs des pertes des hélices. Un module de rétablissement basé sur la reconfiguration du multiplexage est proposé pour redistribuer les efforts de commande d’une manière optimale sur les actionneurs sains après l’occurrence de défaillances dans le système. Une architecture complète, comprenant la détection et l’isolation des défauts suivie par le rétablissement du système est validée expérimentalement sur un octorotor coaxial puis elle est comparée à d’autres architectures basées sur l’allocation de commande et la tolérance aux fautes passive par mode glissant. / With growing demands for safety and reliability, and an increasing awareness about the risks associated with system malfunction, dependability has become an essential concern in modern technological systems, particularly safety-critical systems such as aircrafts or railway systems. This has led to the design and development of fault tolerant control systems (FTC). The main objective of a FTC architecture is to maintain the desirable performance of the system in the event of faults and to prevent local faults from causing failures. The last years witnessed many developments in the area of fault detection and diagnosis and fault tolerant control for Unmanned Aerial rotary-wing Vehicles. In particular, there has been extensive work on stability improvements for quadrotors in case of partial failures, and recently, some works addressed the problem of a quadrotor complete propeller failure. However, these studies demonstrated that a complete loss of a quadrotor motor results in a vehicle that is not fully controllable. An alternative is then to consider multirotors with redundant actuators (octorotors or hexarotors). Inherent redundancy available in these vehicles can be exploited, in the event of an actuator failure, to redistribute the control effort among the remaining working actuators such that stability and complete controllability are retained. In this thesis, fault-tolerant control approaches for rotary-wing UAVs are investigated. The work focuses on developing algorithms for a coaxial octorotor UAV. However, these algorithms are designed to be applicable to any redundant multirotor under minor modifications. A nonlinear model-based fault detection and isolation system for motors failures is constructed based on a nonlinear observer and on the outputs of the inertial measurement unit. Motors speeds and currents given by the electronic speed controllers are also used in another fault detection and isolation module to detect actuators failures and distinguish between motors failures and propellers damage. An offline rule-based reconfigurable control mixing is designed in order to redistribute the control effort on the healthy actuators in case of one or more motors failures. A complete architecture including fault detection and isolation followed by system recovery is tested experimentally on a coaxial octorotor and compared to other architectures based on pseudo-inverse control allocation and a robust controller using second order sliding mode.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DanielECRM_DISSERT.pdf: 8738315 bytes, checksum: d256cff68e3707ec5352efefd60cc545 (MD5) Previous issue date: 2014-07-04 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / There is a growing need to develop new tools to help end users in tasks related to the design, monitoring, maintenance and commissioning of critical infrastructures. The complexity of the industrial environment, for example, requires that these tools have flexible features in order to provide valuable data for the designers at the design phases. Furthermore, it is known that industrial processes have stringent requirements for dependability, since failures can cause economic losses, environmental damages and danger to people. The lack of tools that enable the evaluation of faults in critical infrastructures could mitigate these problems. Accordingly, the said work presents developing a framework for analyzing of dependability for critical infrastructures. The proposal allows the modeling of critical infrastructure, mapping its components to a Fault Tree. Then the mathematical model generated is used for dependability analysis of infrastructure, relying on the equipment and its interconnections failures. Finally, typical scenarios of industrial environments are used to validate the proposal / A demanda para o desenvolvimento de novas ferramentas que facilitem o projeto, monitoramento, manuten??o e comissionamento de infraestruturas cr?ticas ? permanente. A complexidade do ambiente industrial, por exemplo, exige que estas ferramentas apresentem funcionalidades bastante flex?veis, informando dados valiosos para os projetistas ainda na fase de pr?-projeto. Adicionado a estes fatores, sabe-se que os processos industriais apresentam requisitos de dependabilidade r?gidos, uma vez que falhas podem provocar perdas econ?micas, danos ambientais e riscos de vida aos oper?rios. A utiliza??o de uma ferramenta que habilite a avalia??o de falhas nas infraestruturas cr?ticas poderia mitigar esses problemas. Nesse sentido, o referido trabalho apresenta o desenvolvimento de uma framework para an?lise da dependabilidade de infraestruturas cr?ticas. A proposta permite a modelagem das infraestruturas cr?ticas, mapeando seus componentes em uma ?rvore de Falha. Em seguida, o modelo matem?tico gerado ? utilizado para an?lise da dependabilidade da infraestrutura, baseando-se nas falhas de equipamentos e suas interliga??es. Finalmente, cen?rios t?picos de ambientes industriais s?o utilizados para a valida??o da proposta

The advent of services such as cloud computing, social networks and e-commerce has led to an increased demand for computer resources from data centers. Prominent issues for data center designers are sustainability, cost, and dependability, which are significantly affected by the redundant architectures required to support these services. Within this context, models are important tools for designers when attempting to quantify these issues before implementing the final architecture. This thesis proposes a set of models for the integrated quantification of the sustainability impact, cost, and dependability of data center power and cooling infrastructures. This is achieved with the support of an evaluation environment which is composed of ASTRO, Mercury and Optimization tools. The approach taken to perform the system dependability evaluation employs a hybrid modeling strategy which recognizes the advantages of both stochastic Petri nets and reliability block diagrams. Besides that, a model is proposed to verify that the energy flow does not exceed the maximum power capacity that each component can provide (considering electrical devices) or extract (assuming cooling equipment). Additionally, an optimization method is proposed for improving the results obtained by Reliability Block Diagrams, Stochastic Petri nets and Energy Flow models through the automatic selection of the appropriate devices from a list of candidate components. This list corresponds to a set of alternative components that may compose the data center architecture. Several case studies are presented that analyze the environmental impact and dependability metrics as well as the operational energy cost of real-world data center power and cooling architectures. / Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-12T18:54:10Z No. of bitstreams: 2 Tese Gustavo Callou.pdf: 4626749 bytes, checksum: 336a34ffc39f6ac623fa1144de2a66bf (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T18:54:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese Gustavo Callou.pdf: 4626749 bytes, checksum: 336a34ffc39f6ac623fa1144de2a66bf (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-11-12 / O surgimento de servi¸cos como computa¸c˜ao nas nuvens, redes sociais e com´ercio eletrˆonico tem aumentado a demanda por recursos computacionais dos data centers. Preocupa¸c˜oes decorrentes para os projetistas de data center s˜ao sustentabilidade, custo, e dependabilidade, os quais s˜ao significativamente afetados pelas arquiteturas redundantes requeridas para suportar tais servi¸cos. Nesse contexto, modelos s˜ao ferramentas importantes para projetistas quanto a tentativa de quantificar esses problemas antes mesmo de implementar a arquitetura final. Nessa tese, um conjunto de modelos ´e proposto para a quantifica¸c˜ao integrada do impacto na sustentabilidade, custo e dependabilidade das infraestruturas de refrigeramento e potˆencia de data centers. Isso ´e obtido com o suporte do ambiente de avalia¸c˜ao que ´e composto pelas ferramentas ASTRO, Mercury e o m´odulo de otimiza¸c˜ao. A avalia¸c˜ao de dependabilidade faz uso de uma estrat´egia de modelagem h´ıbrida que usa as vantagens tanto das redes de Petri estoc´asticas como dos diagramas de blocos de confiabilidade. Al´em disso, um modelo ´e proposto para realizar a verifica¸c˜ao se fluxo de energia n˜ao excede a capacidade m´axima de potˆencia que cada equipamento pode prover (considerando dispositivos el´etricos) ou extrair (assumindo equipamentos de refrigera¸c˜ao). Adicionalmente, um m´etodo de otimiza¸c˜ao ´e proposto para melhorar os resultados obtidos atrav´es dos diagramas de blocos de confiabilidade, das redes de Petri estoc´asticas e do modelo de fluxo de energia pela sele¸c˜ao autom´atica dos dispositivos apropriados a partir da lista de componentes candidatos. Essa lista corrresponde a um conjunto de componentes que podem ser utilizados para compor a arquitetura de data center. V´arios estudos de casos s˜ao apresentados para analisar o impacto ambiental, a dependabilidade e o custo operacional de energia el´etrica de arquiteturas reais de potˆencia e refrigera¸c˜ao de data centers.

Submitted by Rafael Santana (rafael.silvasantana@ufpe.br) on 2017-05-04T17:58:30Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) tese_rubens_digital_biblioteca_08092016.pdf: 4506490 bytes, checksum: 251226257a6b659a6ae047e659147a8a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-04T17:58:30Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) tese_rubens_digital_biblioteca_08092016.pdf: 4506490 bytes, checksum: 251226257a6b659a6ae047e659147a8a (MD5) Previous issue date: 2016-03-01 / CAPES / Cloud computing paradigm is able to reduce costs of acquisition and maintenance of computer systems, and enables the balanced management of resources according to the demand. Hierarchical and composite analytical models are suitable for describing performance and dependability of cloud computing systems in a concise manner, dealing with the huge number of components which constitute such kind of system. That approach uses distinct sub-models for each system level and the measures obtained in each sub-model are integrated to compute the measures for the whole system. Identification of bottlenecks in hierarchical models might be difficult yet, due to the large number of parameters and their distribution among distinct modeling levels and formalisms. This thesis proposes methods for evaluation and detection of bottlenecks of cloud computing systems. The methodology is based on hierarchical modeling and parametric sensitivity analysis techniques tailored for such a scenario. This research introduces methods to build unified sensitivity rankings when distinct modeling formalisms are combined. These methods are embedded in the Mercury software tool, providing an automated sensitivity analysis framework for supporting the process. Distinct case studies helped in testing the methodology, encompassing hardware and software aspects of cloud systems, from basic infrastructure level to applications that are hosted in private clouds. The case studies showed that the proposed approach is helpful for guiding cloud systems designers and administrators in the decision-making process, especially for tune-up and architectural improvements. It is possible to employ the methodology through an optimization algorithm proposed here, called Sensitive GRASP. This algorithm aims at optimizing performance and dependability of computing systems that cannot stand the exploration of all architectural and configuration possibilities to find the best quality of service. This is especially useful for cloud-hosted services and their complex underlying infrastructures. / O paradigma de computação em nuvem é capaz de reduzir os custos de aquisição e manutenção de sistemas computacionais e permitir uma gestão equilibrada dos recursos de acordo com a demanda. Modelos analíticos hierárquicos e compostos são adequados para descrever de forma concisa o desempenho e a confiabilidade de sistemas de computação em nuvem, lidando com o grande número de componentes que constituem esse tipo de sistema. Esta abordagem usa sub-modelos distintos para cada nível do sistema e as medidas obtidas em cada sub-modelo são usadas para calcular as métricas desejadas para o sistema como um todo. A identificação de gargalos em modelos hierárquicos pode ser difícil, no entanto, devido ao grande número de parâmetros e sua distribuição entre os distintos formalismos e níveis de modelagem. Esta tese propõe métodos para a avaliação e detecção de gargalos de sistemas de computação em nuvem. A abordagem baseia-se na modelagem hierárquica e técnicas de análise de sensibilidade paramétrica adaptadas para tal cenário. Esta pesquisa apresenta métodos para construir rankings unificados de sensibilidade quando formalismos de modelagem distintos são combinados. Estes métodos são incorporados no software Mercury, fornecendo uma estrutura automatizada de apoio ao processo. Uma metodologia de suporte a essa abordagem foi proposta e testada ao longo de estudos de casos distintos, abrangendo aspectos de hardware e software de sistemas IaaS (Infraestrutura como um serviço), desde o nível de infraestrutura básica até os aplicativos hospedados em nuvens privadas. Os estudos de caso mostraram que a abordagem proposta é útil para orientar os projetistas e administradores de infraestruturas de nuvem no processo de tomada de decisões, especialmente para ajustes eventuais e melhorias arquiteturais. A metodologia também pode ser aplicada por meio de um algoritmo de otimização proposto aqui, chamado Sensitive GRASP. Este algoritmo tem o objetivo de otimizar o desempenho e a confiabilidade de sistemas em cenários onde não é possível explorar todas as possibilidades arquiteturais e de configuração para encontrar a melhor qualidade de serviço. Isto é especialmente útil para os serviços hospedados na nuvem e suas complexas

Dans ce mémoire de thèse, nous présentons une approche d’exécution auto-corrective (self-healing) de services composites, basée sur des agents capables de prendre, de manière autonome, des décisions pendant l’exécution des services, à partir de leurs connaissances. Dans un premier temps, nous définissons, de manière formelle, en utilisant des réseaux de Petri colorés, les services composites, leur processus d’exécution, et leurs mécanismes de tolérance aux pannes. Notre approche offre plusieurs mécanismes de reprise sur panne alternatifs : la récupération en arrière avec compensation ; la récupération en avant avec ré-exécution et/ou remplacement de service ; et le point de contrôle (checkpointing), à partir duquel il est possible de reprendre l’exécution du service ultérieurement. Dans notre approche, les services sont contrôlés par des agents, i.e. des composants dont le rôle est de s’assurer que l’exécution des services soit tolérante aux pannes. Notre approche est également étendue afin de permettre un auto-recouvrement. Dans cette extension, les agents disposent d’une base de connaissances contenant à la fois des informations sur eux-mêmes et sur le contexte d’exécution. Pour prendre des décisions concernant la sélection des stratégies de récupération, les agents font des déductions en fonction des informations qu’ils ont sur l’ensemble du service composite, sur eux-mêmes, tout en prenant en compte également ce qui est attendu et ce qui se passe réellement lors de l’exécution. Finalement, nous illustrons notre approche par une évaluation expérimentale en utilisant un cas d’étude. / In this thesis, we present a self-healing approach for composite services supported by knowledge-based agents capable of making decisions at runtime. First, we introduce our formal definition of composite services, their execution processes, and their fault tolerance mechanisms using Colored Petri nets. We implement the following recovery mechanisms: backward recovery through compensation; forward recovery through service retry and service replacement; and checkpointing as an alternative strategy. We introduce the concept of Service Agents, which are software components in charge of component services and their fault tolerance execution control. We then extend our approach with self-healing capabilities. In this self-healing extension, Service Agents are knowledge-based agents; that is, they are self- and context-aware. To make decisions about the selection of recovery and proactive fault tolerance strategies, Service Agents make deductions based on the information they have about the whole composite service, about themselves, and about what is expected and what it is really happening at runtime. Finally, we illustrate our approach and evaluate it experimentally using a case study.

La quantité de données stockées dans le monde ne cesse de croître et cela pose des challenges aux fournisseurs de service de stockage qui doivent trouver des moyens de faire face à cette croissance de manière scalable, efficace, tout en optimisant les coûts. Nous nous sommes intéressés aux systèmes de stockage de données dans le nuage qui est une grande tendance dans les solutions de stockage de données. L'International Data Corporation (IDC) prédit notamment que d'ici 2020, environ 40% des données seront stockées et traitées dans le nuage. Cette thèse adresse les challenges liés aux performances d'accès aux données et à la sûreté de fonctionnement dans les systèmes de stockage dans le nuage. Nous avons proposé Mistore, un système de stockage distribué que nous avons conçu pour assurer la disponibilité des données, leur durabilité, ainsi que de faibles latences d'accès aux données en exploitant des zones de stockage dans les box, les Points de Présence (POP), et les centre de données dans une infrastructure Digital Subscriber Line (xDSL) d'un Fournisseur d'Accès à Internet (FAI). Dans Mistore, nous adressons aussi les problèmes de cohérence de données en fournissant plusieurs critères de cohérence des données ainsi qu'un système de versioning. Nous nous sommes aussi intéressés à la sécurité des données dans le contexte de systèmes de stockage appliquant une déduplication des données, qui est l'une des technologies les plus prometteuses pour réduire les coût de stockage et de bande passante réseau. Nous avons conçu une méthode de déduplication en deux phases qui est sécurisée contre des attaques d'utilisateurs malicieux tout en étant efficace en termes d'économie de bande passante réseau et d'espace de stockage. / The quantity of data in the world is steadily increasing bringing challenges to storage system providers to find ways to handle data efficiently in term of dependability and in a cost-effectively manner. We have been interested in cloud storage which is a growing trend in data storage solution. For instance, the International Data Corporation (IDC) predicts that by 2020, nearly 40% of the data in the world will be stored or processed in a cloud. This thesis addressed challenges around data access latency and dependability in cloud storage. We proposed Mistore, a distributed storage system that we designed to ensure data availability, durability, low access latency by leveraging the Digital Subscriber Line (xDSL) infrastructure of an Internet Service Provider (ISP). Mistore uses the available storage resources of a large number of home gateways and Points of Presence for content storage and caching facilities. Mistore also targets data consistency by providing multiple types of consistency criteria on content and a versioning system. We also considered the data security and confidentiality in the context of storage systems applying data deduplication which is becoming one of the most popular data technologies to reduce the storage cost and we design a two-phase data deduplication that is secure against malicious clients while remaining efficient in terms of network bandwidth and storage space savings.

L’objectif de cette thèse est de construire un framework qui représente les incertitudes aléatoires et épistémiques basé sur les approches probabilistes et des théories d’incertain, de comparer les méthodes et de trouver les propres applications sur les grands systèmes avec événement rares. Dans la thèse, une méthode de normalité asymptotique a été proposée avec simulation de Monte Carlo dans les cas binaires ainsi qu'un modèle semi-Markovien dans les cas de systèmes multi-états dynamiques. On a aussi appliqué la théorie d’ensemble aléatoire comme un modèle de base afin d’évaluer la fiabilité et les autres indicateurs de performance dans les systèmes binaires et multi-états avec technique bootstrap. / Our research objective is to build frameworks representing both aleatory and epistemic uncertainties based on probabilistic approach and uncertainty approaches and to compare these methods and find the proper applicatin for these methods in large scale systems with rare event. In this thesis, an asymptotic normality method is proposed with Monte Carlo simulation in case of binary systems as well as semi-Markov model for cases of dynamic multistate system. We also apply random set as a basic model to evaluate system reliability and other performance indices on binary and multistate systems with bootstrap technique.

La perception est une entrée fondamentale des systèmes robotiques, en particulier pour la localisation, la navigation et l'interaction avec l'environnement. Or les données perçues par les systèmes robotiques sont souvent complexes et sujettes à des imprécisions importantes. Pour remédier à ces problèmes, l'approche multi-capteurs utilise soit plusieurs capteurs de même type pour exploiter leur redondance, soit des capteurs de types différents pour exploiter leur complémentarité afin de réduire les imprécisions et les incertitudes sur les capteurs. La validation de cette approche de fusion de données pose deux problèmes majeurs.Tout d'abord, le comportement des algorithmes de fusion est difficile à prédire,ce qui les rend difficilement vérifiables par des approches formelles. De plus, l'environnement ouvert des systèmes robotiques engendre un contexte d'exécution très large, ce qui rend les tests difficiles et coûteux. L'objet de ces travaux de thèse est de proposer une alternative à la validation en mettant en place des mécanismes de tolérance aux fautes : puisqu'il est difficile d'éliminer toutes les fautes du système de perception, on va chercher à limiter leurs impacts sur son fonctionnement. Nous avons étudié la tolérance aux fautes intrinsèquement permise par la fusion de données en analysant formellement les algorithmes de fusion de données, et nous avons proposé des mécanismes de détection et de rétablissement adaptés à la perception multi-capteurs. Nous avons ensuite implémenté les mécanismes proposés pour une application de localisation de véhicules en utilisant la fusion de données par filtrage de Kalman. Nous avons finalement évalué les mécanismes proposés en utilisant le rejeu de données réelles et la technique d'injection de fautes, et démontré leur efficacité face à des fautes matérielles et logicielles. / Perception is a fundamental input for robotic systems, particularly for positioning, navigation and interaction with the environment. But the data perceived by these systems are often complex and subject to significant imprecision. To overcome these problems, the multi-sensor approach uses either multiple sensors of the same type to exploit their redundancy or sensors of different types for exploiting their complementarity to reduce the sensors inaccuracies and uncertainties. The validation of the data fusion approach raises two major problems. First, the behavior of fusion algorithms is difficult to predict, which makes them difficult to verify by formal approaches. In addition, the open environment of robotic systems generates a very large execution context, which makes the tests difficult and costly. The purpose of this work is to propose an alternative to validation by developing fault tolerance mechanisms : since it is difficult to eliminate all the errors of the perceptual system, We will try to limit impact in their operation. We studied the inherently fault tolerance allowed by data fusion by formally analyzing the data fusion algorithms, and we have proposed detection and recovery mechanisms suitable for multi-sensor perception, we implemented the proposed mechanisms on vehicle localization application using Kalman filltering data fusion. We evaluated the proposed mechanims using the real data replay and fault injection technique.

La sûreté de fonctionnement (SdF) des produits, processus et services est une préoccupation permanente de tous les acteurs industriels. C'est le cas notamment dans le secteur automobile à l'exemple des équipementiers confrontés à des clients de plus en plus exigeants en matière de sûreté de fonctionnement. Jusqu'alors uniquement intéressé par les résultats, le client requiert aujourd'hui, dès les négociations couplées à l'appel d'offre (AO), une information précise sur la démarche même que le fournisseur prévoit de mettre en place pour satisfaire aux exigences SdF. Conscients de ces nouveaux besoins, nous nous sommes intéressés à la problématique d'identification de la "dimension SdF" du produit au stade de l'AO et à l'évaluation de l'impact économique de son intégration sur le développement futur du produit. Les conséquences de la prise en compte de la SdF sont doubles puisqu'elles concernent à la fois le produit qui voit sa robustesse optimisée mais aussi la démarche d'analyse permettant de dimensionner les solutions appropriées. Dans l'objectif de répondre à la problématique, nous avons proposé une organisation du processus de réponse à appel d'offre en différentes étapes instrumentées allant de l'identification des éléments relatifs à la SdF dans les documents clients fournis pour l'AO à la définition et à l'évaluation de l'impact SdF. / Products Dependability, process and services is a major and permanent topic for industrial actors and especially in automotive industry, where products suppliers are faced to customers more and more aware about dependability. Until now, Customers was only interested about results, they request today, in bid process timeframe, informations about processes put in place in order to reach dependability objectives. Taking these new requirements into accounts, we have focused our work on dependability identification during bid process and the evaluation its cost impact on development. Taking dependability into account allow to increase product robustness but also to make better design choice in term of dependability. Thus, in order to reach this objective, we propose a step by step process for bid phases from dependability topics identification to cost impact.

This master thesis deals with the vibration diagnostics of machine vibrations during unit tests in industrial company Siemens Electric Machines s.r.o Drásov. In the master thesis is elaborated a design of the diagnostic system which contains selected methods of vibration diagnostics, methology, procedure of measurement and evaluation of measured values. The part of master thesis is also a practical example of measurement on which the mentioned system is tested.