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Article

1 - DIAGNOSTIC DE SYSTÈMES

2 - MÉTHODOLOGIES POUR LE DIAGNOSTIC

3 - APPLICATION À UN SYSTÈME MULTIPHYSIQUE : UNE PILE À COMBUSTIBLE DE TYPE PEMFC

4 - CONCLUSION

Article de référence | Réf : S7219 v1

Méthodologies pour le diagnostic
Méthodes de diagnostic de systèmes multiphysiques

Auteur(s) : Andres HERNANDEZ, Daniel HISSEL, Rachid OUTBIB

Date de publication : 10 déc. 2008

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Auteur(s)

  • Andres HERNANDEZ : Docteur-Ingénieur, Alstom Power Control Systems

  • Daniel HISSEL : Professeur des Universités, université de Franche-Comté

  • Rachid OUTBIB : Professeur des Universités, université d'Aix-Marseille

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INTRODUCTION

De nos jours, dans une logique de compétitivité accrue pour les entreprises, la réduction des coûts de production, l'augmentation de la fiabilité, de la disponibilité et de la sûreté de fonctionnement des systèmes sont devenus indispensables pour augmenter la productivité d'un processus industriel. Dans ce contexte, l'automatique joue un rôle très important. En effet, l'établissement de modèles permettant l'application de techniques d'optimisation pour satisfaire des critères de productions relève directement de ce domaine.

De plus, l'application de techniques de diagnostic visant à fournir l'information nécessaire pour permettre une intervention sur le système, en cas d'apparition d'un fonctionnement anormal, ce dernier risquant de compromettre la fiabilité, la sûreté ou le rendement du système, constitue également une tâche indispensable sur la voie de l'augmentation de la compétitivité.

Ce dossier étudie l'application à un système complexe : les piles à combustible PEMFC (Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell).

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-s7219


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2. Méthodologies pour le diagnostic

2.1 Généralités

  • Le diagnostic est en lui-même l'identification précise des défauts affectant un système ou un processus. Comme il est énoncé précédemment, un défaut dans un processus ou dans un système est défini par l'existence d'un écart entre des valeurs mesurées ou estimées et les valeurs de référence d'un ensemble d'indicateurs choisi. Néanmoins, il est important de noter qu'il peut être intéressant de classer les défauts selon leur degré de gravité, leur origine et leur évolution temporelle, entre autres critères (voir Méthodes de diagnostic de systèmes multi-physiques[18] Méthodes de diagnostic de systèmes multi-physiques[19]).

    Dans le but de clarifier la terminologie à utiliser et en considérant un système présentant une perte de performance mais encore en condition de fonctionner, un défaut peut être classé, soit comme un simple dysfonctionnement, soit comme une détérioration du processus. Si, au contraire, le défaut conduit à l'arrêt du processus, on classera ce dernier dans la catégorie des pannes.

  • Si l'on s'intéresse à l'échelle temporelle d'occurrence des défauts, celle-ci permet un classement en défauts de type transitoires ou de type permanents, selon leur durée de présence au sein du processus. Une autre manière de voir les choses conduit à classer les défauts en défauts « évolutifs » ou en défauts « cataleptiques », selon que leur apparition est respectivement graduelle ou intempestive.

    Finalement, en considérant qu'un système est composé d'un ensemble de capteurs, d'actionneurs, d'éléments du processus et d'unités de commande, les défauts peuvent être également associés à une origine.

    Ces diverses considérations conduisent...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - AJTONYI (I.), TERSTYANSZKY (G.) -   Specification and verification of real-time requirements of fault diagnosis.  -  International Conference on Control '96, UKACC, ISBN : 0-85296-668-7, vol. 1, p. 114-119 (1996).

  • (2) - BEZDEK (J.-C.), PAL (S.-K.) -   Fuzzy models for pattern recognition : methods that search for structures in data.  -  ISBN : 0-7803-0422-5, New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers (1992).

  • (3) - BOUROUINA (T.), GRANDCHAMP (J.-P.) -   Modeling micropumps with electrical equivalent networks, Institut d'Électronique Fondamentale.  -  CNRS URA 22, Université Paris-Sud XI, Micromech. Microeng, 6, p. 398-404 (1996).

  • (4) - BENALLOUCH (M.), OUTBIB (R.), BOUTAYEB (M.), HERNANDEZ (A.) -   State Estimation for a Class of Time-Varying Linear Systems : Application to Fuel Cell Systems.  -  3rd IFAC Symposium on System, Structure and Control SSSC07 (2007).

  • (5) - BRUNET (J.), JAUME (D.), LABARRÈRE (M.), RAULT (A.), VERGE (M.) -   Détection et diagnostic de pannes : approche par modélisation.  -  ISBN : 2-86601-241-0, Hermès...

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