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EnglishRÉSUMÉ
Le diagnostic des systèmes à événements discrets est l'opération permettant de détecter et d'identifier certains événements inobservables représentant des défauts. La majorité des systèmes réels sont de grande taille. Ils sont constitués par des composants interconnectés et décentralisés en termes d'information et de localisation géographique. C'est pourquoi leur diagnostic nécessite une approche de diagnostic décentralisé. Dans cet article, les méthodes à base d'événements discrets les plus connues pour le diagnostic décentralisé sont étudiées et analysées.
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Moamar SAYED MOUCHAWEH : Professeur de l'Institut Mines-Telecom - École des mines de Douai, Département informatique et automatique
INTRODUCTION
Le diagnostic des défauts est l'opération permettant de détecter un défaut, de localiser son origine, et éventuellement de déterminer ses causes. Effectuer un diagnostic consiste à comparer l'information instantanée issue du système à une référence, ou à un modèle, représentant le fonctionnement normal et/ou défaillant. Lorsqu'on ne s'intéresse à l'état du système qu'à des instants particuliers (événements correspondants, par exemple, aux débuts et aux fins d'opérations ou à l'occurrence des défauts), les modèles à base d'événements discrets sont utilisés.
La majorité des systèmes réels sont de grande taille. Ils sont constitués par des composants interconnectés et décentralisés en termes d'information et de localisation géographique. Par conséquent, les méthodes de diagnostic centralisé ne sont pas bien adaptées pour ce type de systèmes. Ces méthodes associent à un modèle global un seul module de diagnostic, appelé « diagnostiqueur ». Ce dernier collecte les différentes informations du système afin de prendre sa décision de diagnostic. Le calcul du diagnostic dans un point central augmente la complexité de raisonnement et engendre des erreurs, des pertes d'information, et des délais de communication pendant la transmission au point central. Une approche de diagnostic décentralisé est donc plus adaptée et plus efficace pour le diagnostic des systèmes réels.
Dans cet article, on trouvera :
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le principe général des méthodes de diagnostic décentralisé des systèmes à événements discrets ;
-
les méthodes de diagnostic décentralisé les plus connues.
MOTS-CLÉS
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3. Notions de codiagnosticabilité
La notion de « diagnosticabilité » permet de vérifier formellement si un ensemble de défauts prédéfinis est diagnosticable dans un délai borné à partir d'un modèle du système et d'un ensemble d'événements observables . La notion de codiagnosticabilité doit permettre de vérifier que tout défaut diagnosticable par un diagnostiqueur centralisé est également diagnosticable par au moins un diagnostiqueur local en utilisant ses propres observations. La notion de codiagnosticabilité permet donc de vérifier la propriété de diagnosticabilité globale d'un système d'une manière décentralisée, en se basant sur l'ensemble des diagnostiqueurs locaux.
Il y a principalement trois notions de codiagnosticabilité pour l'analyse de la propriété de codiagnosticabilité des méthodes de diagnostic décentralisé.
3.1 Notion de diagnosticabilité locale
Un défaut f ayant lieu dans un composant i est localement diagnosticable si son occurrence peut être inférée dans un délai borné en utilisant uniquement l'observation locale de ce composant i. Cela veut dire que l'occurrence d'un défaut dans un composant i peut être inférée par le diagnostiqueur local Di associé à ce composant.
• Définition 1 : un composant i est localement diagnosticable si l'occurrence de tout défaut f pouvant avoir lieu dans ce composant i est inférée par le diagnostiqueur local Di associé à ce composant.
• Définition 2 : un système composé de n composants...
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Notions de codiagnosticabilité
BIBLIOGRAPHIE
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