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RÉSUMÉ
Un système dynamique évolue constamment entre des modes de fonctionnement soit normaux soit défaillants, atteints suite à l'occurrence d'un défaut. Détecter ce défaut et localiser son origine est ce en quoi consiste le diagnostic des défaillances, en comparant l'information instantanée issue du système à une référence ou un modèle représentant le fonctionnement normal et/ou défaillant. Les modèles à base d'événements dits discrets sont utilisés, lorsque l'intérêt ne porte que sur des instants particuliers de l'état du système. Les différentes méthodes de diagnostic des Systèmes à événements discrets (SED) font l'objet d'étude et de comparaison, elles sont classifiées selon plusieurs critères, leurs avantages et leur limites.
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Moamar SAYED MOUCHAWEH : Université de Reims, Centre de Recherche en STIC (URCA-CReSTIC)
INTRODUCTION
Un système dynamique est susceptible d'évoluer entre des modes de fonctionnement normaux et défaillants. Un mode de fonctionnement défaillant est atteint suite à l'occurrence d'un défaut.
Le diagnostic des défaillances est défini comme l'opération permettant de détecter un défaut et de localiser son origine. Effectuer un diagnostic consiste à comparer l'information instantanée issue du système à une référence ou un modèle représentant le fonctionnement normal et/ou défaillant.
Lorsque l'on ne s'intéresse qu'à des instants particuliers de l'état du système (événements correspondants par exemple aux débuts et aux fins d'opérations ou à l'occurrence des défauts), les modèles à base d'événements discrets sont utilisés.
Dans cet article, différentes méthodes de diagnostic des Systèmes à événements discrets (SED) sont étudiées et classifiées selon différents critères. Leurs avantages, ainsi que leurs limites, sont ensuite présentés afin d'explorer la complémentarité entre ces méthodes.
De multiples exemples sont utilisés pour illustrer le principe de fonctionnement de ces méthodes.
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4. Vérification de diagnosticabilité et codiagnosticabilité
La notion de « diagnosticabilité » permet de vérifier formellement si un ensemble de défauts est diagnosticable dans un délai borné à partir d'un modèle du procédé et d'un ensemble d'événements observables . Selon la structure (centralisée, décentralisée, distribuée) et le modèle de défaut (à base d'événements, à base d'états), plusieurs formes de cette notion peuvent être définies : diagnosticabilité et codiagnosticabilité à base d'événements ou à base d'états.
Afin de définir les différentes formes de cette notion, nous rappelons quelques définitions de base. Chaque automate G engendre un langage L (G ) ⊆ Σ*. Ce langage est un sous-ensemble de l'ensemble de toutes les séquences d'événements possibles Σ* à partir d'un alphabet ou ensemble d'événements Σ. Ce dernier contient les ensembles d'événements observables Σ 0 et non observables Σ u0 . L'ensemble de défauts Σf à diagnostiquer appartient à Σ u0 · Π F1 ∊ Σf est l'ensemble ou la partition de défauts de type F1. La fonction de projection naturelle
est l'opération qui permet de ne garder que la partie observable de chaque séquence d'événements de Σ*. La fonction de projection naturelle inverse
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BIBLIOGRAPHIE
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(3) - LAMPERTI (G.), ZANELLA (M.) - On Processing Temporal Observations in Monitoring of Discrete-Event Systems. - Book Chapter, Enterprise Information Systems, vol. 3, no 3, p. 135-146 (2008).
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(5) - KULPERS (B.) - Qualitative simulation. - Artificial Intelligence, vol. 29, no 3, p. 289-338 (1986).
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(6) - MANDERS...
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