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Blocs-diagrammes de fiabilité
SE4074 v1 Article de référence

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Blocs-diagrammes de fiabilité

Auteur(s) : Jean-Pierre SIGNORET

Date de publication : 10 févr. 2017 | Read in English

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Présentation

1 - Considérations générales sur les diagrammes de fiabilité

2 - Hypothèses principales et bases mathématiques des BDF

3 - Analogie électrique et notions de chemin de fermeture et de coupe minimale

4 - Calculs probabilistes statiques

5 - Calculs probabilistes en fonction du temps

6 - Prise en compte des incertitudes

7 - Prise en compte des dépendances

8 - Conclusion

9 - Glossaire

Sommaire

Présentation

RÉSUMÉ

Le bloc-diagramme de fiabilité (BDF) est un modèle graphique utilisé en sûreté de fonctionnement pour représenter l'état de marche d'un système en fonction des états de marche de ses composants appelés blocs. Il partage avec l'arbre de défaillances les mêmes bases booléennes et probabilistes. Cet article décrit sa mise en œuvre, les difficultés et les solutions pour l'utiliser qualitativement (coupes minimales) et quantitativement (disponibilité, fréquence de défaillance ou fiabilité). Il décrit l'état de l'art basé sur l'utilisation des diagrammes de décision binaires, fournit des exemples illustratifs et aborde les extensions aux aspects non cohérents ou dynamiques.

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Auteur(s)

  • Jean-Pierre SIGNORET : Spécialiste en sûreté de fonctionnement - Ancien président de la commission UF56 (sûreté de fonctionnement) de l’UTE puis de l’AFNOR - Chef de projet de la norme IEC 61078 « Diagrammes de fiabilité » - Membre de TOTAL professeurs associés 64160 SEDZERE, France

INTRODUCTION

Pour discuter ou s’éclaircir les idées, quel ingénieur n’a pas, un jour ou l’autre, représenté rapidement un système en traçant des rectangles et des lignes pour en visualiser les composants et les relations entre lesdits composants ? Cette approche populaire et intuitive remonte à la nuit des temps et la littérature ne semble pas avoir retenu le nom de son inventeur. Lorsqu’elle est utilisée pour modéliser les relations logiques existant entre les états de bon fonctionnement des composants (appelés « blocs ») d’un système et l’état de bon fonctionnement du système lui-même, elle prend le nom de bloc-diagramme de fiabilité (BDF) ou de diagramme de fiabilité tout court.

Les BDF font partie de la panoplie des méthodes couramment mise en œuvre dans le domaine de la sûreté de fonctionnement (arbres de défaillances, arbres d’événements, graphes de Markov, réseaux de Petri, etc.). Tout comme les arbres de défaillances (ADD), les BDF font partie des approches statiques et booléennes car elles modélisent des structures logiques indépendantes du temps. De ce fait, elles s’intéressent à des composants/systèmes à deux états (par exemple : marche et panne, bon fonctionnement/défaillant). ADD et BDF partagent les mêmes mathématiques sous-jacentes mais, alors que l’ADD décrit la défaillance d’un système, le BDF, lui, décrit son bon fonctionnement. Ainsi, un BDF peut toujours être traduit en ADD et réciproquement : les deux approches sont dites duales.

Du point de vue qualitatif, les BDF sont à la base du concept fondamental de coupe minimale : ensemble de blocs en panne nécessaires et suffisants pour entraîner la panne du système.

Du point de vue quantitatif, les BDF permettent, essentiellement, de calculer la probabilité de bon fonctionnement du système en fonction des probabilités de bon fonctionnement des blocs lorsque celles-ci sont constantes. Cependant, lorsque les blocs évoluent indépendamment les uns des autres au cours du temps, il est possible de calculer la probabilité de bon fonctionnement du système à un instant t (c’est-à-dire sa disponibilité à cet instant t) en fonction des probabilités de bon fonctionnement des blocs à cet instant t (c’est-à-dire des disponibilités des blocs). Il en est de même pour la fréquence de défaillance du système à un instant t.

Paradoxalement, au vu du nom de l’approche, le calcul de la fiabilité du système (probabilité de bon fonctionnement sur une durée [0, t]) n’est pas possible en général à partir des fiabilités de ses blocs. Cependant, dans des cas particuliers, de bonnes approximations peuvent être obtenues.

Pendant longtemps, l’utilisation des BDF comme celle des ADD a été limitée par l’explosion combinatoire du nombre de coupes minimales et la durée des calculs évoluant exponentiellement avec le nombre de blocs/événements répétés plusieurs fois dans le même BDF/ADD. Ces limitations ont sauté depuis la mise en œuvre des diagrammes de décision binaires (DDB) qui permettent de traiter très rapidement des BDF ou des ADD relatifs à des systèmes industriels de grande taille (c’est-à-dire de plusieurs centaines de composants). En outre, les DDB ont ouvert la voie aux calculs de probabilités conditionnelles et de facteurs d’importance, à la propagation des incertitudes sur les données par simulation de Monte Carlo et au traitement des systèmes dits « non cohérents » difficiles à traiter avec les méthodes antérieures.

D’autre part, les BDF peuvent être utilisés pour combiner des processus de Markov (processus de Markov pilotés par BDF) ou des réseaux de Petri stochastiques (réseaux de Petri pilotés par BDF). Dans ce cas, le comportement des blocs est modélisé par processus de Markov (respectivement réseaux de Petri) individuels et indépendants les uns des autres et la logique de combinaison est fournie par le BDF.

Lorsque les blocs ne sont pas indépendants, les BDF peuvent être étendus aux BDF dynamiques (BDFD), mais le traitement analytique doit alors être abandonné au profit de la simulation de Monte Carlo. Les réseaux de Petri pilotés par BDF peuvent être utilisés à cet effet.

Cet article se propose de décrire la symbolique graphique des BDF, d’explorer les divers aspects évoqués ci-dessus et de donner des exemples pédagogiques d’utilisation.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-se4074

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9. Glossaire

État de disponibilité, état de marche ; up state

État caractérisé par l’aptitude à fonctionner tel que requis.

État d’indisponibilité, état de panne ; down state

État caractérisé par l’inaptitude à fonctionner tel que requis.

Disponibilité instantanée ; instantaneous availability, A(t)

Probabilité d’être en état de disponibilité à un instant donné.

Indisponibilité instantanée ; instantaneous unavailability, U(t)

Probabilité d’être en état d’indisponibilité à un instant donné.

Disponibilité moyenne ; average availability, A moy (T )

Valeur moyenne de la disponibilité A(t) sur l’intervalle [0, T ]. La disponibilité moyenne peut aussi être définie sur un intervalle [t 1, t 2], A moy (t 1t 2).

Indisponibilité moyenne ; average unavailability, U  moy (T)

Valeur moyenne de l’indisponibilité U(t) sur l’intervalle [0, t]. La disponibilité moyenne peut aussi être définie sur un intervalle [t 1  , t 2], U moy (t 1t 2). Ce paramètre est aussi dénommé PFDavg lorsqu’il caractérise l’indisponibilité moyenne d’un système instrumenté de sécurité.

Fiabilité ; reliability, R(t )

Probabilité de fonctionnement tel que requis pendant un intervalle de temps donné [0, t], dans des conditions données. La fiabilité peut aussi être définie sur un intervalle [t 1t 2], R (t 1  , t 2).

Défiabilité ; unreliability, F(t )

Complément à un de la fiabilité, F(t) = 1 – R(t). C’est la probabilité que l’entité concernée tombe en panne (c’est-à-dire, ne fonctionne pas tel que requis) pendant la période [0, t]. C’est aussi la fonction de répartition du délai avant défaillance...

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Sommaire
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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - GONDRAN (M.), PAGES (A.) -   Fiabilité des systèmes.  -  Collection de la direction des études et recherches d’électricité de France, Eyrolle (1980).

  • (2) - COCOZZA-THIVENT (C.) -   Processus stochastiques et fiabilité des systèmes.  -  Collection Mathématiques et Applications, n° 28, Berlin, Springer-Verlag (1997).

  • (3) - COX (D.R.) -   Renewal theory.  -  Methuen & Co. Ltd, London (1962), Reprinted : Chapman & Hall, London (1982).

  • (4) - DUTUIT (Y.), RAUZY (A.) -   Efficient algorithms to assess component and gate importance in fault tree analysis.  -  Reliability Engineering and System Safety, vol. 72, n° 1, p. 213-222 (2001).

  • (5) - BORGONOVO (E.) -   Differential, Criticality and Birnbaum importance measures and application to basic events, groups and SSCs in event trees and binary decision diagrams.  -  Reliability Engineering and System Safety, vol. 92, n° 10, p. 1458-1467 (2007).

  • ...

1 Outils logiciels

Progiciel GRIF-Workshop (GRaphique Interactif pour la Fiabilité), logiciel développé par ELF puis pour TOTAL par SATODEV

– Module BFIAB : diagrammes de fiabilité

– Module Tree : arbres de défaillances

– Module ETree : arbres d’événements

– Module SIL : BDF adapté à la sécurité fonctionnelle

– Module Petri : réseaux de Petri stochastiques

– Module BSTOK : diagrammes de fiabilité dynamiques

– Module Petro : disponibilité de production des systèmes pétroliers

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2 Sites Internet

GRIF-Workshop : Versions de démonstration téléchargeables à l’adresse http://grif-workshop.fr

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