Bibliographie & annexes
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RÉSUMÉ
La sûreté de fonctionnement consiste en l’analyse quantitative des dangers potentiels de tout système ou appareil. Les aspects majeurs couvrant cette notion, qui sont la fiabilité, la maintenabilité et la disponibilité, sont modélisés par la théorie mathématique. L'évaluation de ces caractéristiques relève essentiellement du calcul des probabilités et de la statistique. Cet article présente d'abord la durée de vie d'un élément, en tant que variable aléatoire positive, avec les notions élémentaires de la théorie des probabilités. Sont ensuite étudiés le composant réparable avant d'aborder la notion de système : la fiabilité de ces systèmes est analysée successivement à partir des processus markoviens et des processus régénératifs.
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The operating safety consists in the quantitative analysis of the potential hazards presented by any system or equipment. The main aspects of this notion i.e. reliability, maintainability and availability, are modeled by the mathematical theory. The assessment of these characteristics essentially involves the calculation of probabilities and statistics. This article presents the lifetime duration of an element, as a positive random variable, and the elementary notions of the theory of probabilities. After having studied the repairable component, it focuses on the notion of system; the reliability of these systems is successively analyzed from the Markov and regenerative processes.
Auteur(s)
-
Jean-Louis BON : Professeur des universités, laboratoire Paul Painlevé (USTL) - Directeur de Polytech'Lille
INTRODUCTION
Etes-vous sûr du bon fonctionnement de ce système ? Qui ne s'est posé cette question avant de monter dans un avion, d'acheter une maison près d'une centrale nucléaire ou, plus simplement, avant d'acheter un appareil ? L'inquiétude est naturelle et nécessite une analyse quantitative des dangers potentiels globalement appelée Sûreté de Fonctionnement (SdF).
La théorie mathématique de fiabilité des systèmes modélise les différents aspects de la sûreté de fonctionnement. Fiabilité si l'on s'intéresse à la date de la panne. Maintenabilité si l'on s'intéresse à la facilité de réparation. Disponibilité si l'on souhaite mesurer le bon fonctionnement à un moment précis.
L'évaluation de ces caractéristiques relève essentiellement du calcul des probabilités et de la statistique. Lorsqu'on observe suffisamment de pannes sur le système, il suffit d'appliquer les méthodes statistiques classiques. C'est le cas des automobiles pour lesquelles il est facile de collecter un grand nombre d'observations de panne. Mais ce n'est heureusement pas le cas pour la plupart des grands systèmes fortement réparables (aéronautique, nucléaire, etc.). Il faut alors pouvoir en modéliser le comportement avec, comme seules informations : la qualité des composants élémentaires, la structure du système et les procédures de réparation. Si la théorie des probabilités élémentaires suffit à l'étude des durées de vie d'un composant, nous devons faire appel à la théorie des processus stochastiques pour analyser la vie d'un système formé de plusieurs composants.
Le plan de cet article suit la même logique. Nous présentons d'abord la durée de vie d'un élément, en tant que variable aléatoire positive avec les notions élémentaires de la théorie des probabilités. Nous étudions ensuite le composant réparable avant d'aborder la notion de système : la fiabilité de ces systèmes est analysée successivement à partir des processus markoviens et des processus régénératifs.
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Durée de vie d'un élément (cas d'un composant non réparable)5. Systèmes régénératifs (composants non exponentiels)
Dans le paragraphe précédent, nous avons mis en évidence l'intérêt de l'hypothèse markovienne pour la facilité des calculs numériques. C'est une modélisation qui est très utilisée par les ingénieurs fiabilistes car elle donne d'excellents résultats et, s'il y a erreur, elle est le plus souvent dans un sens pessimiste. Mais force est de constater que tous les systèmes ne peuvent être modélisés par un processus de Markov.
En particulier, supposer une durée exponentielle pour les lois de réparation est assez contestable. Imaginons être en train de réparer un composant. Pendant ce temps, sur une autre partie du système, survient la panne d'un autre composant. Est-il raisonnable de considérer que la réparation entamée recommence à zéro ?
Que faire quand le modèle markovien est trop éloigné de la réalité ? Dans la pratique, le seul outil efficace dont dispose l'ingénieur aujourd'hui est la simulation de Monte-Carlo. Mais nous verrons qu'il est aussi possible d'obtenir de bonnes approximations de la fiabilité pour des grands systèmes hautement réparables.
5.1 Méthode de Monte-Carlo
S'il est vrai que la simulation de Monte-Carlo posait encore de grosses difficultés, il y a une dizaine d'années, à cause de la longueur des temps de calcul machine, les progrès dans le domaine des ordinateurs sont tels que l'on peut aujourd'hui traiter en un temps raisonnable des systèmes complexes d'une douzaine de composants. Il s'agit souvent d'une description du système sous forme de réseau de Petri, modélisation qui a l'avantage d'être bien adaptée à la simulation de Monte-Carlo (cf. ).
Concrètement chaque composant a une loi de défaillance et une loi de réparation données à priori par le constructeur ou l'exploitant. On simule une suite de variables représentant les défaillances et réparations successives de ce composant. On peut prendre en compte d'autres événements comme le nombre de réparateurs, le changement d'environnement, etc. Il suffit alors de suivre les dates d'arrivée des différents événements : pannes, réparations, environnement, et de constater l'état du système à chacune de ces dates.
La méthode est rustique mais permet d'obtenir un échantillon de temps de défaillance T1, T2, ... , TN à partir duquel on peut obtenir un estimateur du MTTF ou un intervalle de confiance ou...
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Systèmes régénératifs (composants non exponentiels)
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Le congrès λµ se tient en France tous les deux ans. Il est organisé par IMdR (Institut pour la maîtrise des risques).
λµ 16 (16e congrès pour la maîtrise des risques et de sûreté de fonctionnement) s'est tenu à Avignon en 2008. Il avait pour thème « Les nouveaux défis de la maîtrise des risques » et fut l'occasion de fêter les 30 ans de la sûreté de fonctionnement.
Consulter le site :
http//imdr.eu/v2/extranet/index.php?page=1m16_theme
HAUT DE PAGE
http://www.r-project.org/ : logiciel libre pour la statistique
http://www.ieee.org/ : site de l'association IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), qui publie IEEE Reliability
http://www.imdr.eu/ : site de l'association ImdR (Institut pour la Maîtrise des Risques) qui aide les entreprises à adopter une démarche préventive des risques en fournissant des outils quantitatifs
http://portaildurisque.iut.u-bordeaux1.fr/bdSdF.htm regroupe des sites qui peuvent aider à l'analyse de fiabilité des systèmes
http://www.edf.fr > Groupe EDF > RetD permet de tester gratuitement des outils de calcul de fiabilité des systèmes
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