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Auteur(s)
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Moamar SAYED MOUCHAWEH : Université de Reims, Centre de Recherche en STIC (URCA-CReSTIC)
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Un système dynamique 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 défaillances est défini comme l'opération permettant de détecter un défaut et de localiser son origine. Effectuer un diagnostic consiste à comparer l'information instantanée issue du système à une référence ou un modèle représentant le fonctionnement normal et/ou défaillant.
Lorsque l'on ne s'intéresse qu'à des instants particuliers de l'état du système (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.
Dans cet article, différentes méthodes de diagnostic des Systèmes à événements discrets (SED) sont étudiées et classifiées selon différents critères. Leurs avantages, ainsi que leurs limites, sont ensuite présentés afin d'explorer la complémentarité entre ces méthodes.
De multiples exemples sont utilisés pour illustrer le principe de fonctionnement de ces méthodes.
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Méthodes de diagnostic selon les outils de représentation
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1. En résumé
1.1 Principe de fonctionnement du diagnostic et intérêt
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 peut être défini comme l'opération permettant de détecter un défaut, de localiser son origine et, éventuellement, de déterminer ses causes. Un écart du comportement normal du système est la suite de l'apparition d'un défaut. Cet écart est un dysfonctionnement qui n'empêche pas le système de remplir sa fonction. Par contre, cette inaptitude est la conséquence de l'apparition d'une défaillance.
Un défaut est donc une anomalie de comportement qui peut présager d"une défaillance à venir.
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. Cette référence est construite en utilisant une connaissance a priori sur le fonctionnement du système.
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L'intérêt pour le diagnostic s'explique par la complexité croissante des systèmes industriels qui sont de plus en plus exigeants en termes de contraintes de sécurité, de fiabilité, de disponibilité et de performances. En fait, la possibilité qu'un système tombe en panne croît malgré les précautions de manipulation, le développement de techniques de conception de la commande et l'expérience des opérateurs humains.
Un autre avantage du diagnostic est de faciliter aux opérateurs humains la tâche de supervision en ligne des systèmes complexes. En effet, ces opérateurs ont une réelle difficulté à lier un défaut à son origine et à déterminer ses causes en raison du nombre élevé de variables corrélées.
Le diagnostic joue donc un rôle primordial pour contribuer, par une détection précoce et rapide, à améliorer la disponibilité et la productivité des outils de production, ainsi que la sécurité du personnel et la rentabilité des capitaux investis.
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Le diagnostic peut être réalisé, suivant que l"on s"intéresse au système au niveau conception ou au niveau exploitation, hors ligne et/ou en ligne.
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Le diagnostic...
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En résumé
BIBLIOGRAPHIE
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(1) - BORREGO (R.), GOMEZ-LOPEZ (M.T.), GASCA (R.M.) - Diagnosing distributed systems using only structural and qualitative information. - International Transactions on Systems Science and Applications, vol. 4, no 3, p. 270-276 (2008).
-
(2) - GENTIL (S.) - Supervision des procédés complexes. - Traité IC2, Série systèmes automatisés (2007).
-
(3) - LAMPERTI (G.), ZANELLA (M.) - On Processing Temporal Observations in Monitoring of Discrete-Event Systems. - Book Chapter, Enterprise Information Systems, vol. 3, no 3, p. 135-146 (2008).
-
(4) - ZWINGELSTEIN (G.) - Diagnostic des défaillances. - Traité des Nouvelles Technologies, série Diagnostic et Maintenance, Hermès (1995).
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(5) - KULPERS (B.) - Qualitative simulation. - Artificial Intelligence, vol. 29, no 3, p. 289-338 (1986).
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(6) - MANDERS...
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