Optimisation de la maintenance préventive des systèmes série-parallèle à l'aide de métaheuristiques

par Mohamad El Samrout

Thèse de doctorat en Optimisation et sûreté des systèmes

Sous la direction de Éric Châtelet et de Nazir Chebbo.

Soutenue en 2006

à Troyes .


  • Résumé

    L’optimisation des politiques de maintenance préventive est devenu un sujet d’intérêt qui a fait l’objet de nombreux travaux. Cette thèse propose une nouvelle politique optimisée de la maintenance préventive pour des systèmes série-parallèle. Elle est divisée en deux grandes parties. La première élabore et « contrôle » une nouvelle technique de recherche, et la deuxième propose un nouveau modèle pour calculer la fiabilité/disponibilité où l’effet de la maintenance corrective est intégré. D’abord, on propose des algorithmes basés sur l’optimisation par colonies de fourmis (ACO) comme technique de recherche pour optimiser la détermination des périodes de la maintenance préventive pour chaque composant menant ainsi à la minimisation du coût de cette opération. Une fois appliquée, cette technique montre une performance intéressante vu la comparaison établie entre les ACO et des algorithmes génétiques. Cependant, le paramétrage des ACO demeure un problème critique qui a besoin de plus d’analyse. Une étude détaillée sur l’influence des paramètres sur la performance des ACO est lancée. Un plan expérimental est réalisé. Dans la seconde partie, nous proposons une nouvelle méthode pour intégrer l’effet de la MC lors de la planification de la politique de maintenance préventive. Le taux de défaillance proportionnel est utilisé pour intégrer l’effet de la MC sur la disponibilité du composant et par conséquent comme paramètre décisif dans la politique de maintenance

  • Titre traduit

    Preventive maintenance optimization for series-parallel systems using metaheuristic


  • Résumé

    Optimizing the policy of preliminary planned preventive maintenance (PM) actions is the subject of much research activities. The objective of this thesis is to propose a new optimised maintenance policy for series-parallel systems. It is divided into two parts. The first one elaborates and “controls” a new research technique, and the second one proposes a new model to calculate availability where the effect of corrective maintenance is integrated. First, algorithms based on ant colony optimization (ACO) are proposed as a technique to find the best preventive maintenance periods for each component leading thus to maintenance cost minimization of series-parallel systems. Once applied, this technique gives interesting performance regarding the results of the comparison established between them and of the genetic algorithms. However, the parameter setting’s issue of this technique persists as a critical issue which needs more analysis. A detailed study about the influence of the parameters on the AC operation is launched. An experimental plan design is done. In the second part, we expound a new method to integrate the effect of CM while planning for the preventive maintenance policy. The proportional hazard model is used to introduce the CM factor into the component’s availability and consequently as a decisive parameter in the maintenance planning policy. A new method to estimate B in introduced

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Informations

  • Détails : 1 vol. (147 p.)
  • Annexes : Bibliogr. en fin de chapitres

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  • Bibliothèque : Université de Technologie. Service commun de la documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : THE 06 ELS
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