Le but de la thèse est de développer une nouvelle approche de surveillance des systèmes à événements discrets. La méthode proposée est basée sur la surveillance du temps de service en utilisant l'automate temporisé comme outil de modélisation.<br />Partant d'un système commandé, le premier objectif est la surveillance des différentes activités de ce système afin d'améliorer sa disponibilité. Ceci se traduit par la minimisation du nombre d'arrêts qui pénalisent la production, en suivant en temps réel, l'état de fonctionnement des différents capteurs du système. Ainsi pour chaque tâche, la surveillance du temps écoulé entre deux événements (l'instant où la commande a donné l'ordre de démarrer une tâche et l'instant où le capteur indique la fin d'exécution de la tâche) permet de détecter au plutôt d'éventuelles défaillances. La deuxième phase correspond au diagnostic qui consiste en la détermination des causes du problème observé.<br />Jusqu'à présent les approches de surveillance utilisent un modèle de référence basé sur la connaissance à priori de toutes les situations interdites du système. Le modèle de surveillance proposé présente un réel avantage. En effet, la détection d'éventuelles défaillances ne nécessite pas une liste exhaustive de toutes les défaillances possibles du système. En fonction de la catégorie du système de production et de la nature des tâches à surveiller nous introduisons une tolérance sur la durée de la tâche à surveiller. Ainsi, la notion de fonctionnement en ‘ mode dégradé' est introduite. Au-delà de cette tolérance, le système sera effectivement dans un état de ‘défaillance'. Différents exemples illustrent la démarche proposée. Ils permettent de montrer la puissance d'une telle approche. De plus, un algorithme permettant le calcul du seuil optimal de tolérance est proposé, ainsi que l'évaluation des performances du système de surveillance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00169988 |
| Date | 02 July 2004 |
| Creators | Rayhane, Hassan |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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