Modélisation et Vérification Formelles de Systèmes de Contrôle de Trains

par Yuchen Xie

Thèse de doctorat en Automatique, génie informatique, traitement du signal et des images

Sous la direction de Abdoul Karim Armand Toguyeni et de Manel Khlif.

Soutenue le 14-02-2019

à l'Ecole centrale de Lille , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) , en partenariat avec Centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille (laboratoire) et de Centre de Recherche en Informatique- Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189 / CRIStAL (laboratoire) .

Le président du jury était Jean-François Petin.

Le jury était composé de Pascal Berruet, Thomas Bourdeaud'huy.

Les rapporteurs étaient Audine Subias.

  • Titre traduit

    Formal Modeling and Verification of Train Control Systems


  • Résumé

    Le degré d'automatisation des systèmes de contrôle ferroviaire est en constante augmentation. Les industriels ferroviaires ont besoin d'un niveau accru de sécurité et de fiabilité pour remplacer les conducteurs par des systèmes de contrôle automatique des trains (ATC). Cependant, la complexité du système est également fortement augmentée par l'intégration des fonctions automatiques, ce qui rend difficile l'analyse de ces systèmes.Différentes méthodes de modélisation peuvent être utilisées pour construire les modèles du système au niveau d'abstraction approprié. Les méthodes de modélisation formelles et les méthodes de vérification formelles fournissent un cadre crucial pour assurer les propriétés de sécurité et de fiabilité. Les Réseaux de Petri constituent un outil formel approprié à la modélisation et à la vérification de systèmes critiques comme les systèmes de contrôle automatique du ferroviaire. Dans cette thèse, nous utilisons plus particulièrement les réseaux de Pétri colorés (CPNs) de Jensen pour exploiter la modularité et la hiérarchisation pour la modélisation et la vérification d’un système de grande taille


  • Résumé

    The automation degree of railway control systems is constantly increasing. Railway industry needs the enhanced level of safety and reliability guarantee to replace the drivers by Automatic Train Control (ATC) systems. However, the system complexity is also heavily increased by the integration of automatic functions, which has caused the difficulty to analyze these systems.Different modeling methods can be used to build the system models at the appropriate level of abstraction. Formal modeling methods and formal verification methods can provide crucial support to ensure safety and reliability properties. Petri Nets are a suitable tool for modeling and verifying critical systems such as automatic train control systems. In this thesis, we use more specifically Colored Petri Nets (CPNs) to exploit modularity and hierarchization for the modeling and verification of a large-scale system.


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