Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
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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Many methods in literature are proposed for the fault diagnosis of discrete event systems (DES). When the system is of large scale, a decentralized diagnosis is the most adapted structure to achieve the diagnosis. This paper addresses the problem of fault diagnosis of large scale DES. It provides the basis, techniques and approaches necessary for the design of an efficient decentralized fault diagnosis system for various modern engineering applications.
Auteur(s)
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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 :
-
le principe général des méthodes de diagnostic décentralisé des systèmes à événements discrets ;
-
les méthodes de diagnostic décentralisé les plus connues.
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MOTS-CLÉS
KEYWORDS
defects | diagnostic
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Présentation
Deux types de modèle pour diagnostic décentralisé des SED
En anglais
1. Quelques rappels
1.1 Diagnostic des systèmes à événements discrets
Un système est susceptible d'évoluer entre des modes de fonctionnement normaux et défaillants. Un mode de fonctionnement défaillant est atteint suite à l'occurrence d'un défaut.
Le diagnostic des défauts est défini comme l'opération permettant de détecter un défaut, de localiser son origine, et éventuellement de déterminer ses causes.
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Méthodologie
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.
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Cette référence est construite en utilisant une connaissance a priori sur le fonctionnement du système. Lorsque cette connaissance est suffisante pour construire un modèle mathématique ou analytique du système, les méthodes à base de modèle quantitatif et/ou qualitatif sont privilégiées.
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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. Ces modèles peuvent aussi être une alternative quand la connaissance sur le fonctionnement du système est incomplète pour construire un modèle quantitatif. Cette connaissance peut donc être complétée en appliquant un certain niveau d'abstraction.
Les systèmes de production manufacturière, les systèmes de télécommunication, les systèmes de distribution d'énergie, sont des exemples des Systèmes à événements discrets (SED).
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Quelques rappels
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - BOEL (R.K.), VAN SCHUPPEN (J.H.) - Decentralized failure diagnosis for discrete-event systems with constrained communication between diagnosers. - Proceedings of International Workshop on Discrete Event Systems (WODES'02), Zaragoza, Spain (2002).
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(2) - CASSANDRAS (C.G.), LAFORTUNE (S.) - Introduction to Discrete Event Systems. - Springer-Verlag New York Inc.; Édition : 2nd ed. (2008).
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(3) - CORDIER (M.O.), LE GUILLOU (X.), ROBIN (S.), ROZÉ (L.), VIDAL (T.) - Distributed chronicles for on-line diagnosis of web services. - 18th International Workshop On Principles of Diagnosis (DX"07), Nashville, USA (2007).
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(4) - DEBOUK (R.), LAFORTUNE (S.), TENEKETZIS (D.) - Coordinated decentralized protocols for failure diagnosis of discrete-event systems. - Journal of Discrete Event Dynamic Systems : Theory and Applications, vol. 10/1-2, p. 33-86 (2000).
-
(5) - LAMPERTI (G.), ZANELLA (M.) - Diagnosis of active systems. - Kluwer Academic Publishers (2003).
-
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