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Auteur(s)
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Andres HERNANDEZ : Docteur-Ingénieur, Alstom Power Control Systems
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Daniel HISSEL : Professeur des Universités, université de Franche-Comté
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Rachid OUTBIB : Professeur des Universités, université d'Aix-Marseille
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Lire l’articleINTRODUCTION
De nos jours, dans une logique de compétitivité accrue pour les entreprises, la réduction des coûts de production, l'augmentation de la fiabilité, de la disponibilité et de la sûreté de fonctionnement des systèmes sont devenus indispensables pour augmenter la productivité d'un processus industriel. Dans ce contexte, l'automatique joue un rôle très important. En effet, l'établissement de modèles permettant l'application de techniques d'optimisation pour satisfaire des critères de productions relève directement de ce domaine.
De plus, l'application de techniques de diagnostic visant à fournir l'information nécessaire pour permettre une intervention sur le système, en cas d'apparition d'un fonctionnement anormal, ce dernier risquant de compromettre la fiabilité, la sûreté ou le rendement du système, constitue également une tâche indispensable sur la voie de l'augmentation de la compétitivité.
Ce dossier étudie l'application à un système complexe : les piles à combustible PEMFC (Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell).
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Méthodologies pour le diagnosticArticle inclus dans l'offre
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1. Diagnostic de systèmes
Le diagnostic des systèmes répond à une demande directe et en forte croissance de la part des industriels. Un défaut doit être rapidement détecté, sa source localisée et sa cause identifiée pour permettre aux algorithmes de commande et/ou aux opérateurs d'assurer la continuité, la stabilité et la sûreté du processus [1].
En général, pour déterminer les conditions de fonctionnement d'un système et savoir si celui-ci se trouve dans un mode de fonctionnement normal ou non, il s'avère nécessaire de définir un ensemble d'indicateurs permettant l'analyse de l'état du système. Il est alors possible de dire qu'un système présente un défaut si un ou plusieurs éléments de cet ensemble ne correspondent pas aux valeurs préétablies censées représenter le comportement dit « normal » du processus. Dans une telle approche, deux grandes familles de méthodologies peuvent être distinguées : d'une part, les méthodologies basées sur des modèles, d'autre part, les méthodologies pouvant se passer de modèles (voir [5] [6] [16] [18] [19]).
L'objectif premier de cet article est de proposer un tour d'horizon des méthodes de diagnostic de systèmes complexes (multiphysiques), reposant ou non sur des modèles analytiques. Ainsi, les différentes stratégies de diagnostic seront abordées et leur mise en œuvre détaillée dans la section ...
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BIBLIOGRAPHIE
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(1) - AJTONYI (I.), TERSTYANSZKY (G.) - Specification and verification of real-time requirements of fault diagnosis. - International Conference on Control '96, UKACC, ISBN : 0-85296-668-7, vol. 1, p. 114-119 (1996).
-
(2) - BEZDEK (J.-C.), PAL (S.-K.) - Fuzzy models for pattern recognition : methods that search for structures in data. - ISBN : 0-7803-0422-5, New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers (1992).
-
(3) - BOUROUINA (T.), GRANDCHAMP (J.-P.) - Modeling micropumps with electrical equivalent networks, Institut d'Électronique Fondamentale. - CNRS URA 22, Université Paris-Sud XI, Micromech. Microeng, 6, p. 398-404 (1996).
-
(4) - BENALLOUCH (M.), OUTBIB (R.), BOUTAYEB (M.), HERNANDEZ (A.) - State Estimation for a Class of Time-Varying Linear Systems : Application to Fuel Cell Systems. - 3rd IFAC Symposium on System, Structure and Control SSSC07 (2007).
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(5) - BRUNET (J.), JAUME (D.), LABARRÈRE (M.), RAULT (A.), VERGE (M.) - Détection et diagnostic de pannes : approche par modélisation. - ISBN : 2-86601-241-0, Hermès science...
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