Sûreté de fonctionnement - Analyse et bases de données de fiabilité

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Sûreté de fonctionnement - Analyse et bases de données de fiabilité

Auteur(s) : Gilles ZWINGELSTEIN

Date de publication : 10 avril 2019 | Read in english

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RÉSUMÉ

Cet article présente les étapes de la réalisation d’une étude de sûreté de fonctionnement des systèmes industriels complexes. Il décrit les méthodes à utiliser pour réaliser une analyse prévisionnelle de sûreté de fonctionnement conforme aux exigences attendues des utilisateurs. Après une présentation de la démarche, les méthodes d’analyse fonctionnelle sont décrites ainsi qu’une description des méthodes prévisionnelles classiques et avancées notamment basées sur l’intelligence artificielle. Il présente ensuite les bases de la fiabilité humaine et les banques de données utiles pour réaliser ces analyses. En conclusion, une perspective des études en cours sera proposée.

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AUTEUR(S)

  • Gilles ZWINGELSTEIN : Ingénieur de l’École nationale supérieure d’électrotechnique, d’électronique, d’informatique et d’hydraulique et des télécommunications de Toulouse (ENSEEIHT), Docteur-ingénieur, Docteur ès sciences, Professeur associé des universités en retraite, Université Paris Est Créteil, France

 INTRODUCTION

Cet article présente les différentes étapes, les méthodes et les données à mettre en œuvre pour réaliser une analyse de la sûreté de fonctionnement prévisionnelle de systèmes industriels complexes. Compte tenu de l’importance des conséquences des défaillances sur la disponibilité, les personnes et l’environnement, les industriels sont de plus en plus concernés par la réalisation d’études pour prévoir le niveau de la sûreté de fonctionnement pour des installations existantes ou en cours de conception. Une analyse de sûreté de fonctionnement prévisionnelle d’un système complexe se décompose en plusieurs étapes principales : l’analyse structurelle et fonctionnelle du système suivie d’analyses qualitatives et/ou quantitatives en fonction des données disponibles du retour d’expérience. La première section décrit l’organigramme des tâches et analyses à réaliser pour élaborer un dossier d’analyse prévisionnelle de la sûreté de fonctionnement. Il permet de vérifier si les résultats obtenus grâce aux différentes analyses sont conformes aux spécifications définies dans le cahier des charges de l’utilisateur. La seconde section, après un rappel sur les finalités de l’analyse de la valeur, présente les principales méthodes d’analyse fonctionnelles utilisées pour identifier les fonctions d’un système complexe à partir de modèles structurels. La connaissance de ces fonctions est en effet indispensable pour identifier leurs modes de défaillance qui conduiront par leurs effets à la défaillance. Les principes des méthodes d’analyses fonctionnelles FAST, RELIASEP ® , SADT ® , IDEF0 et APTE ® font l’objet de descriptions succinctes. La troisième section est dédiée à une typologie des méthodes classiques d’analyse prévisionnelle. Elle précise les définitions des méthodes déductives et inductives, ainsi que les caractéristiques des méthodes qualitatives et quantitatives. En particulier, les méthodes quantitatives évaluent les paramètres associés à la sûreté de fonctionnement. Elles utilisent les données de la fiabilité humaine et les banques de données de fiabilité qui seront présentées dans cet article. Parmi l’ensemble des méthodes qualitatives, l’AMDEC, APR, MCPR et HAZOP y sont présentées. Pour les méthodes quantitatives qui font l’objet de développements figurent : le diagramme de fiabilité, la table de vérité, les arbres de conséquences, le diagramme cause-conséquence, le nœud papillon, l’espace des états et les processus markoviens. Pour tenir compte des évolutions sur les deux dernières décennies dans le domaine de l’analyse prévisionnelle en sûreté de fonctionnement sous les noms de « condition-based-monitoring-CBM », « diagnosis, prognostics and health management (PHM) » et « RUL - remaining...

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MOTS-CLÉS

sûreté de fonctionnement   |   Fiabilité   |   Méthodologie

VERSIONS

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DOI (DIGITAL OBJECT IDENTIFIER)

https://doi.org/10.51257/a-v2-s8251

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