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Modèles Probabilistes de Séquences Temporelles et Fusion de Décisions.<br>Application à la Classification de Défauts de Rails et à leur Maintenance

Au-delà des performances économiques classiques, les entreprises sont confrontées aussi aujourd'hui à des exigences plus sociétales liés à la sécurité des hommes et des matériels, à la protection de l'environnement et à la réduction des nuisances ... afin de faire face efficacement aux impératifs du marché et des réglementations, aux besoins des clients mais aussi aux nécessités du développement durable. La maîtrise simultanée des ces performances considérées comme contradictoires et donc très difficiles à gérer, est ainsi devenue un enjeu stratégique pour améliorer la performance globale de l'entreprise. Cet enjeu se décline concrètement au niveau opérationnel du système industriel par le concept de maintien en condition opérationnelle (MCO) dont la finalité est d'assurer principalement le bon fonctionnement du système tout au long de la phase d'exploitation.<br />Par rapport aux différentes composantes du MCO, notamment le soutien technique et le soutien logistique, ces travaux de thèse, initiés dans le cadre d'un partenariat avec l'INRETS, se restreignent au contexte du processus pivot du soutien technique: le processus de maintenance. Ce processus est considéré actuellement comme l'un des principaux leviers d'action sur la performance globale des systèmes industriels avec cependant encore de nombreuses problématiques scientifiques à résoudre pour en garantir son optimisation.<br />Par conséquent les propositions défendues scientifiquement dans cette thèse, et qui s'adossent au contexte industriel du MCO des rails à la RATP, portent globalement sur une contribution au processus de maintenance en se focalisant plus précisément sur les sous processus complémentaires de diagnostic et d'aide à la décision. En effet, une première contribution a pour objet de proposer le développement d'un système de diagnostic (de détection de rail cassé) basé sur une nouvelle approche permettant de fusionner des connaissances a priori avec des résultats du traitement des mesures réelles issues de capteurs. Une deuxième contribution propose deux approches originales d'aide la décision en maintenance des systèmes à n-composants permettant de réduire le coût global de possession (Life Cycle Cost: LCC) d'un système complexe à partir d'une modélisation de la dégradation des composants, et en intégrant simultanément plusieurs types de dépendances telles que les dépendances fonctionnelles et économiques. Ces deux dernières approches portent sur les politiques de maintenance préventive, et plus particulièrement sur la maintenance conditionnelle et prévisionnelle.<br /><br />Contexte et problématique industriels de la thèse<br />Le rail est un organe vital dans le transport ferroviaire. Sa sûreté et sa maintenance conditionnent le bon fonctionnement de tout le réseau de transport. Les exploitants ferroviaires, ayant pour priorité d'assurer la sécurité et le bien-être des passagers, accordent un intérêt de plus en plus particulier à cet organe de l'infrastructure. En effet, l'accroissement de la vitesse des trains, de la densité du trafic, des charges par essieux et de la puissance des engins moteurs ont pour conséquence d'exercer sur les voies ferroviaires des sollicitations toujours plus grandes qui peuvent, à la longue, mettre en cause l'intégrité des rails. Le maintien en conditions opérationnelles de cet organe est devenu donc une préoccupation majeure des exploitants ferroviaire.<br />Par exemple bien que l'occurrence des fissures soit rare sur le métro parisien, la RATP a étudié de près les effets de ces ruptures sur plusieurs plans: mécanique, électrique, économique et sécuritaire, et a mis en évidence la nécessité de concevoir un nouveau système automatique de détection qui permet de remplacer la fonction de détection de rail cassé assurée auparavant par le circuit de voie (CdV).<br />Dans ce cadre, un capteur à courants de Foucault a été développé par l'INRETS en partenariat avec la RATP dans le cadre du programme national de recherche et d'innovation dans les transports terrestres. Ce dispositif doit assurer une détection de défauts de rails sans contact avec des contraintes électrique, mécanique, de positionnement, de pollution, etc. Ce système avait pour but initial la détection des fissures débouchantes. Étant capable de détecter aussi toute modification de la géométrie de la surface de rail, ou de ses caractéristiques magnétiques, le capteur permet en plus de relever quelques irrégularités sur la voie autre que les ruptures. Un étiquetage de ces points a été mis en œuvre ce qui offre au système de diagnostic, lors du passage du véhicule auquel il est adjoint, la possibilité d'identifier des points singuliers tels que les joints ou les écailles qui sont une source d'information très utile pour la mise en œuvre d'une maintenance plus dynamique et donc plus optimale. <br />En effet à l'heure actuelle, les actions de maintenance des voies ferrées sont essentiellement correctives ou sont exécutées à intervalles de temps prédéterminés. Dans ses études, la RATP a conclu que ces deux types de politiques sont trop coûteux et peu sûrs, et a mis en évidence le besoin d'évoluer vers de nouvelles stratégies de maintenance pour assurer à la fois la sécurité et la disponibilité des installations à moindre coût. Par ailleurs, des études récentes ont montré que la prise en compte d'un certain nombre de paramètres significatifs de la dégradation de rails devait permettre d'affiner les politiques de maintenance et, ainsi, d'améliorer la qualité de service, la disponibilité, la sécurité et les coûts. Pour aboutir à cette finalité, la maintenance des rails ne doit plus être limitée à la seule vision du composant (portion de rail) siège de la défaillance, mais à l'étude du système dans sa globalité (système à n-composants). Les décisions relatives à la maintenance ne peuvent donc plus être isolées de leur contexte et doivent s'inscrire dans un lien plus fort entre surveillance – diagnostic et aide à la décision. <br />Sur la base de ce double constat industriel en diagnostic et décision, les travaux de recherche menés dans cette thèse ont pour objet, relativement au contexte RATP, d'investiguer de nouvelles orientations pour les politiques de maintenance des rails permettant à la fois de corriger efficacement les défauts (maintenance corrective), et de les anticiper (maintenance préventive) en suivant des prévisions extrapolées de l'analyse et de l'évaluation des paramètres significatifs de la dégradation des rails (informations issues du diagnostic). Ces approches doivent se baser essentiellement sur les aspects d'optimisation des coûts liés à la maintenance et à ses conséquences.<br /><br />Approche proposée<br />Face à la problématique industrielle RATP genèse de cette thèse, la démarche scientifique mise en œuvre se décline naturellement en deux phases complémentaires. Tout d'abord, il s'agit d'améliorer le système de diagnostic existant (capteur à courants de Foucault) pour la détection des défauts afin de garantir des résultats fiables sur l'état de dégradation des rails. Dans ce cadre, nous proposons une méthode de diagnostic originale se basant sur une fusion de deux sources d'informations de natures différentes : Approche Locale et Approche Globale. La deuxième phase de cette étude consiste ensuite à donner deux nouvelles approches pour contribuer à l'optimisation de la maintenance conditionnelle et prévisionnelle des systèmes formés par plusieurs composants en tenant compte de certains type de dépendances, notamment économique et fonctionnelles<br />Organisation du Rapport<br />Cette démarche se développe dans le mémoire sous la forme de 4 chapitres :<br />- Le premier chapitre permet de définir globalement le processus de maintenance à la fois d'un point de vue général mais aussi relativement au contexte industriel. A partir de l'état de l'art sur les différentes politiques de maintenance, sont isolés de façon plus précise les processus clés de diagnostic et d'aide à la décision. Un premier constat est fait aussi sur les insuffisances des politiques de maintenance utilisées actuellement par l'exploitant ferroviaire RATP et la nécessité de proposer des nouvelles politiques qui sont plus efficaces et moins coûteuses. Ce constat permet de positionner le contexte de nos contributions et de les justifier.<br />- le deuxième chapitre est consacré à l'étude du sous processus de diagnostic. Son objectif est d'expliquer la procédure de mise en œuvre de l'approche locale que nous proposons. En ce sens ce chapitre est structuré en trois grandes parties. La première partie est consacrée à présenter et analyser les données fournies par la RTAP décrivant la structure des voies. A l'issue de cette étape, un état de l'art des méthodes d'analyse et de traitement de ces données est réalisé dans l'optique de choisir la meilleure alternative. La mise en œuvre de la méthode choisie est décrite ensuite en fin du chapitre 2.<br />- Le troisième chapitre complète le deuxième et présente une généralisation des outils utilisés pour la mise en œuvre de l'approche locale, puis il explique la procédure de fusion entre l'approche locale et l'approche globale.<br />- Enfin, le dernier chapitre est consacré au développement d'une démarche générique, basée sur une combinaison des réseaux bayésiens dynamiques et des processus décisionnels de Markov, pour l'optimisation de la maintenance conditionnelle et prévisionnelle des systèmes à N-composants.<br /><br />En synthèse, notre proposition fournit un cadre de modélisation théorique contribuant à l'optimisation du LCC d'un système tout en intégrant différents types de dépendances entre ses composants. La mise en œuvre de notre proposition est déroulée, dans un premier temps, sur un exemple illustratif puis appliquée en dernière étape dans le cadre de la maintenance des rails.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00325011
Date07 March 2008
CreatorsBen Salem, Abdeljabbar
PublisherUniversité Henri Poincaré - Nancy I
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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