APPROCHE INTELLIGENTE À BASE DE RAISONNEMENT À PARTIR DE CAS POUR LE DIAGNOSTIC EN LIGNE DES SYSTÈMES AUTOMATISÉS DE PRODUCTION

par Nourhène Ben Rabah

Thèse de doctorat en ATS - Automatique et Traitement de Signal

Sous la direction de Véronique Carré-Ménétrier.

Soutenue le 14-12-2018

à Reims en cotutelle avec École Nationale des Sciences de l'Informatique (La Manouba, Tunisie) , dans le cadre de Ecole doctorale Sciences du Numérique et de l’Ingénieur (Reims, Marne) , en partenariat avec Centre de Recherche en STIC. CReSTIC (laboratoire) et de Equipe AUTO-CRESTIC (équipe de recherche) .

Le président du jury était Abdoul Karim Armand Toguyeni.

Le jury était composé de Ramla Saddem, Wided Lejouad Chaari, Bernard Riera.

Les rapporteurs étaient Ouajdi Korbaa, François Delmotte.


  • Résumé

    Les systèmes automatisés de production (SAP) représentent une classe importante des systèmes industriels qui sont de plus en plus complexes vue le grand nombre d’interaction et d’interconnexion entre leurs différents composants. En conséquence, ils sont plus sensibles aux dysfonctionnements dont les conséquences peuvent être importantes en termes de productivité, de sécurité et de qualité de production. Un défi majeur est alors de développer une approche intelligente qui peut être utilisée pour le diagnostic de ces systèmes afin de garantir leurs suretés de fonctionnement. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons seulement au diagnostic des SAP ayant une dynamique discrète. Nous présentons dans le premier chapitre ces systèmes, les dysfonctionnements possibles et la terminologie du diagnostic utilisée. Ensuite, nous présentons un état de l’art de différentes méthodes et approches existantes et aussi une synthèse de ces méthodes. Cette synthèse nous a motivé de choisir une approche à base de donnée qui s’appuie sur une technique d’apprentissage automatique, qui est le raisonnement à partir de cas (RàPC). Pour cela, nous avons présenté dans le deuxième chapitre un état de l’art sur l’apprentissage automatique et ses différentes méthodes en mettant l’accent essentiellement sur le RàPC et ses utilisations pour le diagnostic des systèmes industriels. Cette étude nous a permis de proposer dans le chapitre 3 une approche d’aide au diagnostic qui se base sur le RàPC. Cette approche s’appuie sur une phase hors ligne et une phase en ligne. La phase hors ligne permet de définir un format de représentation de cas et de construire une base de cas normaux (BCN) et une base de cas défaillants (BCD) à partir d’une base de données d’historique. La phase en ligne permet d’aider les opérateurs humains de surveillance à la prise de la décision du diagnostic la plus adéquate. Les résultats des expérimentations sur un système de tri de caisses ont présentés les piliers de cette approche qui résident au niveau du format de représentation de cas proposé et au niveau de la base de cas utilisé. Pour résoudre ces problèmes et améliorer les résultats, un nouveau format de représentation de cas est proposé dans le chapitre 4. Selon ce format et à partir des données issues du système simulé après son émulation en mode normal et fautif, les cas de la base de cas initiale sont construits. Ensuite, une phase de raisonnement et d’apprentissage incrémental est présentée. Cette phase permet non seulement le diagnostic du système surveillé mais aussi d’enrichir la base de cas suite à l’apparition des nouveaux comportements inconnus. Les expérimentations présentées dans le chapitre 5 sur « le plateau tournant » qui est un sous système du système « tri de caisses » ont permis de montrer l’amélioration des résultats et aussi d’évaluer et de comparer les performances de l’approche proposée vis-à-vis certaines approches d’apprentissage automatique et vis-à-vis une approche à base de modèle pour le diagnostic du plateau tournant.

  • Titre traduit

    Intelligent case based reasoning approach for online diagnosis of automated production systems


  • Résumé

    Automated production systems (APS) represents an important class of industrial systems that are increasingly complex given the large number of interactions and interconnections between their different components. As a result, they are more susceptible to malfunctions, whose consequences can be significant in terms of productivity, safety and quality of production. A major challenge is to develop an intelligent approach that can be used to diagnose these systems to ensure their operational safety. In this thesis, we are only interested in the diagnosis of APS with discrete dynamics. We present in the first chapter these systems, the possible malfunctions and the used terminology for the diagnosis. Then, we present a state of the art of the existing methods for the diagnosis of this class of systems and also a synthesis of these methods. This synthesis motivated us to choose a data-based approach that relies on a machine learning technique, which is Case-Based Reasoning (CBR). For this reason, we presented in the second chapter a state of the art on machine learning and its different methods with a focus mainly on the CBR and its uses for the diagnosis of industrial systems. This study allowed us to propose in Chapter 3 a Case Based Decision Support System for the diagnosis of APS. This system is based on an online block and an offline block. The Offline block is used to define a case representation format and to build a Normal Case Base (NCB) and a Faulty Case Base (FCB) from a historical database. The online block helps human operators of monitoring to make the most appropriate diagnosis decision. The experiments results perform on a sorting system presented the pillars of this approach, which reside in the proposed case representation format and in the used case base. To solve these problems and improve the results, a new case representation format is proposed in chapter 4. According to this format and from the data acquired from the simulated system after its emulation in normal and faulty mode, cases of the initial case base are build. Then, a reasoning and incremental learning phase is presented. This phase allows the system diagnosis and the enrichment of the case base following the appearance of new unknown behaviors. The experiments presented in Chapter 5 and perform on the 'turntable' which is a subsystem of the 'sorting system” allowed to show the improvement of the results and also to evaluate and compare the performances of the proposed approach with some automatic learning approaches and with a model-based approach to turntable diagnosis.


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