Contribution à l'intégration du pronostic en supervision homme-machine des systèmes complexes selon l'approche système dynamique hybride

par Olivier Delépine

Thèse de doctorat en Automatique industrielle et humaine

Sous la direction de Frédéric Vanderhaegen.

Soutenue en 2007

à Valenciennes .


  • Résumé

    La supervision des systèmes complexes nécessite la présence de l’opérateur humain. Dans ce contexte, nos travaux explorent deux voies de recherche afin d’optimiser la supervision Homme-Machine. La première part d’un constat : la faculté humaine d’anticipation est sous-exploitée par les environnements de supervision actuels, essentiellement, réactifs et curatifs. Dès lors, doter la supervision d’une capacité davantage anticipative et proactive requiert l’intégration du pronostic. La seconde voie porte sur l’étude approfondie du système à superviser à l’aide des outils de la communauté Système Dynamique Hybride (SDH) et spécifie une approche SDH. L’exploration de ces voies débouche sur une méthodologie de développement du pronostic en supervision selon l’approche SDH intitulée CHRONOSTIQUE. Dans le respect de ses fondements, la définition de modèles et méthodes permet de lever les verrous relatifs à l’intégration du pronostic en supervision. Une première gamme de modèles et méthodes concerne l’aide à la perception du système complexe par l’opérateur humain de supervision destinée à stimuler sa génération d’hypothèses. Une seconde vise l’aide à l’interprétation du système complexe par un processus de génération automatisée d’hypothèses. La mise en œuvre de ces modèles et méthodes débouche sur des outils assistant l’opérateur humain dans son activité de pronostic. Selon la méthodologie CHRONOSTIQUE, ces outils ont fait l’objet d’une campagne expérimentale. Les résultats valident les intérêts du pronostic et de l’approche SDH sur les performances de supervision. Finalement, plusieurs perspectives sont tirées des conclusions encourageantes

  • Titre traduit

    Contribution to prognosis integration according to hybrid dynamical system approach in human-machine supervision of complex systems


  • Résumé

    Supervision of complex systems needs presence of human operator. In this context, our work explores two research ways in order to optimize Human-Machine supervision. The first way gets away from an observation: current supervision environments essentially curative and reactive don’t make the most of anticipation human ability. From that, providing supervision with an ability more anticipatory and proactive requires prognosis integration. The second way relates to detailed system study with the help of tools of the Hybrid Dynamical System (HDS) community and specifies an HDS approach. Exploration of these ways comes to a methodology of prognosis development according to HDS approach in supervision. This methodology is entitled CHRONOSTIQUE. While respecting its basis, models and methods definition allows locks of prognosis integration in supervision to be lifted. A first range of models and methods concerns help human operator of supervision to perceive complex system in order to stimulate its hypotheses generation. A second range sets its sights on help to interpret complex system by means of an automated hypotheses generation process. Carrying out these models and methods comes to tools that assisting human operator in its prognosis activity. In accordance with CHRONOSTIQUE methodology, these tools have been experimentally tested. Results confirm prognosis and HDS approach interests on the supervision performances. Finally, many prospects are drawn from the promising conclusions

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Informations

  • Détails : 1 vol. (229 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 159-173. Lexique

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  • Bibliothèque : Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis. Service commun de la documentation. Site du Mont Houy.
  • Disponible sous forme de reproduction pour le PEB
  • Cote : 900403 TH
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