Détection et diagnostic basés cohérence pour les systèmes à événements discrets : vers la prise en compte des erreurs de modélisation

par Carmen Guadalupe Lopez-Varela

Thèse de doctorat en Systèmes industriels

Sous la direction de Audine Subias et de Michel Combacau.

Soutenue en 2007

à Toulouse, INSA .


  • Résumé

    Cette thèse propose une méthode de détection et diagnostic basée cohérence pour les systèmes à événements discrets. La méthode prend en compte la possibilité d'erreurs dans les modèles utilisés comme référence du bon comportement du système. La détection est réalisée par la vérification de cohérence entre le comportement observé et le comportement décrit par les modèles du système. Dans la mesure où les modèles utilisés ne sont pas exempts d'erreurs, la perte de cohérence détectée peut correspondre à une réelle défaillance au niveau du procédé ou à une erreur dans les modèles. Pour distinguer ces deux cas, il est nécessaire de déterminer les sous-modèles communs. Chaque observation émanant du procédé apporte une information utile pour l'identification de la ou des types de configuration entre les modèles. L'identification est réalisée en ligne et repose sur le parcours d'un graphe décrivant exhaustivement l'ensemble des configurations des modèles. Enfin, le rétablissement de la cohérence avec les observations par modification des modèles constitue le principe du diagnostic

  • Titre traduit

    Consistency-based detection and diagnosis for discrete event systems : towards the consideration of modelling errors


  • Résumé

    This thesis proposes a consistency-based detection and diagnosis rnethod for discrete event systems. The rnethod takes into account the possibility of errors within the modcls that are used as a reference of the correct behaviour of the system. The detection step is carried out by consistency verification between the observed behaviour and the one descrihed in the system rnodels. Since the rnodels may be incorrect, detected inconsistencies can eithor correspond to failures of the process or to modelling errors. To distinguish between these two cases, it is necessarv to determine the joint sub-models. Each observation brings usoful information for the configuration identification between rnodels. The on-lino identification is based on a search in a graph that cxhaustively describes the possible configurations of the modols. Finallv, the diagnosis principle consists in restoring the consistoncy with the observations by modifying the rnodels

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Informations

  • Détails : 1 vol. (168 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 151-158

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Institut national des sciences appliquées. Bibliothèque centrale.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2007/907/LOP
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