Black-Box identification of automated discrete event systems

par Ana Paula Estrada Vargas

Thèse de doctorat en Électronique Électrotechnique Automatique

Sous la direction de Jean-Jacques Lesage et de Luis Ernesto Lopez Mellado.

Le président du jury était Antonio Ramirez Treviño.

Le jury était composé de Luis Ernesto Lopez Mellado.

Les rapporteurs étaient Hassane Lotfi Alla, Carla Seatzu.

  • Titre traduit

    Identification "boîte-noire" des systèmes automatisés à événements discrets


  • Résumé

    Cette thèse traite de l'identification des systèmes à événements discrets (SED) automatisés dans un contexte industriel. En particulier, le travail aborde les systèmes formés par un processus et un automate programmable (AP) fonctionnant en boucle fermée - l'identification a pour but d’obtenir un modèle approximatif exprimé en réseaux de Petri interprétés (RPI) à partir du comportement externe observé sous la forme d'une seule séquence de vecteurs d’entrée-sortie de l’AP. Tout d'abord, une analyse des méthodes d'identification est présentée, ainsi qu’une étude comparative des méthodes récentes pour l'identification des SED. Puis le problème abordé est décrit - des importantes caractéristiques technologiques dans les systèmes automatisés par l’AP sont détaillées. Ces caractéristiques doivent être prises en compte dans la résolution du problème, mais elles ne peuvent pas être traitées par les méthodes existantes d’identification. La contribution principale de cette thèse est la création de deux méthodes d’identification complémentaires. La première méthode permet de construire systématiquement un modèle RPI à partir d'une seule séquence entrée-sortie représentant le comportement observable du SED. Les modèles RPI décrivent en détail l’évolution des entrées et sorties pendant le fonctionnement du système. La seconde méthode considère des SED grands et complexes - elle est basée sur une approche statistique qui permettre la construction des modèles en RPI compactes et expressives. Elle est composée de deux étapes - la première calcule à partir de la séquence entrée-sortie, la partie réactive du modèle, constituée de places observables et de transitions. La deuxième étape fait la construction de la partie non-observable, en rajoutant des places pour permettre la reproduction de la séquence entrée-sortie. Les méthodes proposées, basées sur des algorithmes de complexité polynomiale, ont été implémentées en outils logiciels, lesquels ont été testés avec des séquences d’entrée-sortie obtenues à partir des systèmes réels en fonctionnement. Les outils sont décrits et leur application est illustrée à travers deux cas d’étude.


  • Résumé

    This thesis deals with the identification of automated discrete event systems (DES) operating in an industrial context. In particular the work focuses on the systems composed by a plant and a programmable logic controller (PLC) operating in a closed loop- the identification consists in obtaining an approximate model expressed in interpreted Petri nets (IPN) from the observed behaviour given under the form of a single sequence of input-output vectors of the PLC. First, an overview of previous works on identification of DES is presented as well as a comparative study of the main recent approaches on the matter. Then the addressed problem is stated- important technological characteristics of automated systems and PLC are detailed. Such characteristics must be considered in solving the identification problem, but they cannot be handled by previous identification techniques. The main contribution in this thesis is the creation of two complementary identification methods. The first method allows constructing systematically an IPN model from a single input-output sequence representing the observable behaviour of the DES. The obtained IPN models describe in detail the evolution of inputs and outputs during the system operation. The second method has been conceived for addressing large and complex industrial DES- it is based on a statistical approach yielding compact and expressive IPN models. It consists of two stages- the first one obtains, from the input-output sequence, the reactive part of the model composed by observable places and transitions. The second stage builds the non observable part of the model including places that ensure the reproduction of the observed input-output sequence. The proposed methods, based on polynomial-time algorithms, have been implemented in software tools, which have been tested with input-output sequences obtained from real systems in operation. The tools are described and their application is illustrated through two case studies.


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