Approche bayesienne multiéchelle pour la modélisation de la fiabilité d'un module de puissance en environnement ferroviaire

Multiscale bayesian approach for modeling the reliability of a power module in a railway environment

• Auteur / Autrice : Essi Ahoefa Dabla
• Direction : François Pérès, Carmen Martin-Loren
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Genie industriel
• Date : Soutenance le 15/11/2019
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Systèmes (Toulouse ; 1999-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Génie de Production (Tarbes ; 1989-....)
• Jury : Président / Présidente : Saïd Noureddine Zerhouni
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : François Pérès, Carmen Martin-Loren, Benoît Iung, Christophe Bérenguer, Zoubir Khatir, Florent Andrianoelison, Michel Piton
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Benoît Iung, Christophe Bérenguer

Mots clés

Mots clés contrôlés

Électronique

Trafic ferroviaire

Transistors bipolaires à grille isolée

Mots clés libres

Electronique de puissance

Modèle probabiliste

Réseaux bayesiens

IGBT

Fiabilité

Profil de mission.

Power electronics

Probabilistic models

IGBT

Bayesian networks

Reliability

Mission profile

Résumé

Le contrôle de la fiabilité des composants électroniques critiques est un des enjeux des acteurs du secteur ferroviaire. Les modules de puissance à IGBT (Insulated Gate Bipolar Transistors) appartiennent à cette liste de composants. Ils sont soumis à de fortes contraintes correspondant à celles rencontrées dans des environnements ferroviaires sévères. Les conditions environnementales rencontrées dans l’exploitation ferroviaire et les fortes exigences en termes de disponibilité imposent des niveaux de fiabilité élevés aux IGBT. Dans une optique d’amélioration de leur fiabilité, une méthodologie d’évaluation a été développée basée sur une approche probabiliste et supportée par un réseau bayesien. Pour la mise en place du modèle, plusieurs briques de travail ont été assemblées. En premier lieu, une approche originale nommée « Cycle en U» a été proposée mettant en évidence de façon biunivoque un niveau système associé au train et un niveau composant assimilable à l’IGBT considérés simultanément selon des vues fonctionnelles et dysfonctionnelles. Dans ce cadre, le travail a conduit, dans un premier temps, à mettre en évidence les mécanismes caractérisant, dans une logique descendante, l’influence de la sollicitation du train sur la sollicitation du composant puis, selon une logique ascendante, de l’impact dysfonctionnel de la défaillance au niveau composant sur la fiabilité du système. Dans un deuxième temps, les résultats de cette analyse ont débouché sur la mise en place de la structure d’un modèle bayesien dont le caractère générique lui permet d’être déployé pour la modélisation fiabiliste de tout type de système ferroviaire. Le travail de modélisation basé sur les réseaux bayesiens sert de support au rapprochement entre modèles analytiques (physique de défaillance) et données issues de l’utilisation du composant élémentaire dans son environnement de fonctionnement. Le modèle a été utilisé pour la modélisation de la fiabilité d’un IGBT dans un cadre d’application correspondant au métro de la ville de Chennai en Inde. Les données et connaissances expertes recueillies sur le projet ont permis de déterminer les tables de probabilités du réseau bayesien. Les résultats probabilistes du modèle ont été traduites en indicateurs de fiabilité

The reliability control of critical electronic components is one of the challenges to be faced by railway stakeholders. IGBT (Insulated Gate Bipolar Transistors) power modules belong to this list of components. They are subject to high stresses corresponding to those encountered in harsh railway environments. The environmental conditions encountered in rail operations and the demanding availability requirements impose high levels of reliability on IGBT. In order to improve their reliability, an evaluation methodology has been developed based on a probabilistic approach and supported by a Bayesian network. For the implementation of the model, several working elements were assembled. First, an original approach called ''U-Cycle'' was proposed, highlighting in a one-to-one way a system level associated with the train and a component level similar to the IGBT considered simultaneously according to functional and dysfunctional views. In this context, the work led, first, to highlight the mechanisms characterizing, in a top-down logic, the influence of train loading on component stress and, in a bottom-up logic, the dysfunctional impact of the failure at component level on system reliability. In a second step, the results of this analysis led to the implementation of the structure of a Bayesian model whose generic nature allows it to be deployed for the reliable modelling of any type of rail system. The modelling work based on Bayesian networks is used to support the reconciliation between analytical models (failure physics) and data from the use of the elementary component in its operating environment. The model was used to model the reliability of an IGBT in an application framework corresponding to the metro in the city of Chennai, India. The data and expert knowledge collected on the project made it possible to determine the probability tables of the Bayesian network. The probabilistic results of the model have been translated into reliability indicators.