Modélisation de causalité et diagnostic des systèmes complexes de grande dimension

par Ahmed Faghraoui

Thèse de doctorat en Automatique, Traitement du Signal et des Images, Génie Informatique

Sous la direction de Dominique Sauter et de Taha Boukhobza.

Le président du jury était Boutaib Dahhou.

Le jury était composé de Benoît Marx, Nadhir Messai, Maxime Monnin.

Les rapporteurs étaient Boutaib Dahhou, Rochdi Merzouki.


  • Résumé

    Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet européen PAPYRUS (7th FWP (Seventh Framework Program) et concerne le développement de modèles et d'outils permettant l'analyse d'un procédé industriel en interaction avec les indicateurs des performances du système. Ainsi que la synthèse d'algorithmes "Plug & Play" de diagnostic de défauts. Plus précisément, le premier objectif de la thèse est de proposer des modèles et des critères qui permettent, pour un procédé complexe de grande dimension, de savoir si des objectifs, exprimés en termes de performances (coût, de sûreté de fonctionnement, etc.), sont atteignables. Dans le cadre de la modélisation de causalité du système, une méthode, basée sur le transfert entropie, est proposée afin d'identifier le modèle de causalité du système à partir des données. On s'intéressera aussi à l'influence de divers défauts sur cette atteignabilité. Les outils utilisés sont principalement basés sur l'analyse par approche graphique (graphe de causalité) conjointement avec des outils statistiques. Le second objectif concerne la mise en oeuvre d'algorithmes de diagnostic de défauts. Une procédure hiérarchique de diagnostic de défauts s'appuyant sur les modèles de causalité du système est mise en oeuvre. Cette étape a aussi pour objectif de permettre l'évaluation des performances du système. La cible est le procédé d'application du projet PAPYRUS (papeterie Stora Enso d'IMATRA en Finlande)

  • Titre traduit

    Causality modeling and diagnosis of large-scale complex systems


  • Résumé

    This thesis is part of the European project PAPYRUS (7th FWP (Seventh Framework Program) and it concern the developments of models and tools for the analysis of an industrial process in interaction with system performance indicators. Thus, the developments of Plug & play algorithms for fault diagnosis. More specifically, the first objective of the thesis is to propose models and criteria, which allow, for large complex systems, whether the objectives expressed in terms of performance (cost, dependability, etc.) are achievable. Within the causality modeling system, a transfer entropy based method is proposed to identify the causality model of a system from data. We also focused on the influence of different faults on system performance reachability. The tools used are mainly based on graphical approach analysis in parallel with statistical tools. The second objective concerns the implementation of algorithms for faults diagnosis. A hierarchical fault diagnosis process based on causality model of the system is implemented. This step also allows the evaluation of the system performance. We applied our methods on the PAPYRUS project plant (board machine Stora Enso IMATRA in Finland)


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