Drift detection and characterization for supervision, diagnosis and prognosis of dynamical systems

par Antoine Chammas

Thèse de doctorat en Automatique, Génie informatique, Traitement du signal et des images

Sous la direction de Stéphane Lecœuche et de Eric Duviella.

  • Titre traduit

    Détection et caractérisation de dérives pour la supervision, le diagnostic et le pronostic de systèmes dynamiques complexes


  • Résumé

    Le travail présenté dans cette thèse traite l'intégration de diagnostic et de pronostic pour l'optimisation et l’aide à la décision d’actions de maintenance de systèmes complexes. Les défauts considérés dans ce travail sont les dérives. Une architecture générique pour la surveillance, le diagnostic et le pronostic basée sur le traitement des dérives est développée. La surveillance et le diagnostic permettent de déterminer le composant en défaillance et le mode opérationnel de défaut qui initie la dérive. Ensuite, le pronostic permet d’anticiper les défaillances du système en fournissant des informations sur les futurs États des composants. En se basant sur le retour du pronostic, des actions de maintenance préventive peuvent être alors considérées. Les méthodes employées sont basées sur les données. Ceci est d’autant plus intéressant parce que l’hypothèse de connaissance de modèle physique n’y est pas toujours vérifiée. A partir des données mesurées est construit (ou sont construits) un (des) espace(s) de représentation et de décision dans lequel sont matérialisées ou modélisées les classes de fonctionnement. L’environnement dynamique dans lequel se trouve le système peut (va) provoquer des dérives de fonctionnement qui auront comme conséquence un changement dans la structure des classes. Les techniques proposées sont sensibles à ces dérives et permettent de calculer des indicateurs de détection et de caractérisation de la dérive. La détection de dérive vise à détecter, dès que possible, l'apparition d'une dérive. La caractérisation de dérive a pour but de trouver le mode de défaillance entraînant la dérive et de calculer un indicateur de dégradation qui reflète l'état de santé. Le pronostic est fait en modélisant l'évolution de l'indicateur de dégradation du système et permet l’estimation d’RUL (durée de vie utile) ainsi qu'un intervalle de confiance qui lui est associé. Tous ces aspects sont combinés ensemble pour former l'architecture générique pour la surveillance, de diagnostic et de pronostic.


  • Résumé

    The work presented in this thesis deal with the integration of diagnosis and prognosis for optimizing maintenance of complex systems. The particular kind of faults taken into consideration in this work is process drifts. A generic architecture for supervision, diagnosis and prognosis based on handling drifts is developed. The supervision/diagnosis can determine line components that need to be repaired, when fault occurs. It is based on handling the drift by considering indicators for detection and characterization. Then, the prognosis can anticipate system failures by providing information on future states of the components on which preventive maintenance actions may be considered. The developed methodology is based on treating data collected on a system, dropping the need for a mathematical description of the system. Using historically saved data and online generated data, a decision space is constructed, in which different classes corresponding to normal and failure operating modes exist. An incipient fault will cause a drift in the decision space, and consequently a change in the parameters of the classes. Thus, the decision space needs to be dynamically updated in order to treat those drifts. Then, indicators for drift detection and characterization, based on the parameter changes, are calculated. The aim of drift detection it is to detect, as soon as possible, the occurrence of a drift. Drift characterization deals with finding the failure mode causing the drift, and with calculating an indicator that reflects the health state. Prognosis models the evolution of the actual health system indicator, and estimates a RUL (Remaining Useful Life) as well as a confidence interval associated to it. All these aspects are combined together to form the generic architecture for supervision, diagnosis and prognosis.


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