Identification of discrete event systems for fault detection purposes

• Auteur / Autrice : Stéphane Klein
• Direction : Jean-Jacques Lesage, Lothar Litz
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Électronique, électrotechnique et automatique
• Date : Soutenance en 2005
• Etablissement(s) : Cachan, Ecole normale supérieure en cotutelle avec Université de Kaiserslautern

Mots clés

Mots clés contrôlés

Théorie des machines séquentielles

Systèmes échantillonnés

Résumé

Accroître la disponibilité des systèmes de production par la réduction de leurs temps d'arrêt est un enjeu économique majeur. La méthode de surveillance à base de modèles où l'évolution réelle du système est comparée à son évolution idéale est la plus appropriée pour détecter au plus tôt les fautes qui peuvent conduire à une défaillance. Cette thèse propose la construction d'un modèle du fonctionnement normal des Systèmes à Evénements Discrets à l'aide d'une technique d'identification. Pour cela, une classe d'automates est définie et un algorithme d'identification paramétrable développé. Pour juger de la qualité du modèle identifié en termes de justesse comportementale et de complexité structurelle, trois métriques sont définies. Une attention toute particulière est portée à la relation liant le paramètre d'identification et la justesse comportementale du modèle identifié. Enfin, l'identification d'un système industriel de grande taille démontre l'applicabilité de la méthode

Increasing the availability of production systems by reducing their downtimes is an important economic issue. The model-based approach to fault détection where the current evolution of the system is compared with its ideal evolution is the most suited to recognize as soon as faults that may lead to failures. This thesis is concerned with the construction of the nominal behavioral model of Discrete Event Systems using an identification technique. Therefore we defined a new class of automaton and developed a parameterized identification algorithm. To state about the quality of the identified model, in terms of size and behavioral accuracy, three metrics have been defined. Special emphasis is put on the relation between the identification parameter and the accuracy of the identified model. Finally, the identification of a large industrial system demonstrates the usability of the method.