Identification Comportementale "Boîte-noire" des Systèmes à Evénements Discrets par Réseaux de Petri Interprétés

par Jérémie Saives

Thèse de doctorat en Automatique

Sous la direction de Jean-Jacques Lesage.


  • Résumé

    Cette thèse contribue à l’identification de modèles compacts et expressifs de Systèmes à Evénements Discrets (SED) réactifs, à des fins de rétro-conception ou de certification. L’identification est passive, et boîte-noire, la connaissance se limitant aux signaux d’entrées/sorties du système. Les Réseaux de Petri Interprétés (RdPI) permettent de modéliser à la fois le comportement observable (causalités entrées/sorties observées directement), et le comportement non observable du système (évolutions de variables internes). Cette thèse vise à identifier des modèles RdPI à partir d’une séquence observée de vecteurs entrées/sorties. Notamment, l’enjeu étant de traiter des systèmes concurrents de taille réaliste, l’approche développée permet le passage à l’échelle de résultats précédents.La construction de la partie observable est d’abord améliorée par l’ajout d’un filtre. Celui-ci détecte et supprime les synchronisations parasites causées par le contrôleur en présence de systèmes concurrents. Une nouvelle approche est ensuite proposée pour découvrir la partie non observable, basée sur l’utilisation de projections, et garantissant la reproductibilité du comportement observé malgré la concurrence. Une heuristique permet de construire un modèle satisfaisant pour la rétro-ingénierie, à coût de calcul limité. Enfin, une approche distribuée est proposée pour réduire davantage le coût de calcul, en partitionnant automatiquement le système en sous-systèmes. L’effet cumulatif de ces contributions est illustré par l’identification de RdPI sur un système de taille raisonnable, validant leur efficacité.

  • Titre traduit

    Blackbox Behavioural Identification of Discrete Event Systems by Interpreted Petri Nets


  • Résumé

    This thesis proposes a method to identify compact and expressive models of closed-loop reactive Discrete Event Systems (DES), for reverse-engineering or certification. The identification is passive, and blackbox, accessible knowledge being limited to input/output signals. Interpreted Petri Nets (IPN) represent both the observable behaviour (direct input/output causalities) and the unobservable behaviour (internal state evolutions) of the system. This thesis aims at identifying IPN models from an observed sequence of I/O vectors. The proposed contributions extend previous results towards scalability, to deal with realistic systems who exhibit concurrency.Firstly, the construction of the observable part of the IPN is improved by the addition of a filter limiting the effect of concurrency. It detects and removes spurious synchronizations caused by the controller. Then, a new approach is proposed to improve the discovery of the unobservable part. It is based on the use of projections and guarantees the reproduction of the observed behaviour, despite concurrency. An efficient heuristic is proposed to compute a model adapted to reverse-engineering, limiting the computational cost. Finally, a distributed approach is proposed to further reduce the computational cost, by automatically partitioning the system into subsystems. The efficiency of the cumulative effect of these contributions is validated on a system of realistic size.


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