Structural analysis for the diagnosis of distributed systems

Résumé : Les récents développements des systèmes technologiques ont mené à une complexification des comportements des systèmes actuels. Une solution pour gérer cette complexité croissante consiste à les considérer comme un ensemble de sous-systèmes hétérogènes et à développer des techniques distribuées pour les contrôler et les gérer. Cette solution soulève plusieurs problèmes. Tout d’abord, l’augmentation de la taille et du nombre de composants entraîne immanquablement l’augmentation du nombre de fautes qui peuvent conduire le système dans un état de défaillance critique. De fait, parmi les fonctions opérationnelles, les tâches de détection et d’isolation des fautes (Fault Detection and Isolation ou FDI), de maintenance et de réparation sont devenues prédominantes et elles influent considérablement sur le coût total des produits finaux.Cette thèse porte sur la détection et l’isolation de fautes. Parmi les différentes méthodes pour générer des tests de diagnostic utilisant la redondance analytique, cette thèse adopte l’approche par espace de parité qui utilise les relations de redondance analytique (RRA). Étant donné un modèle du système sous la forme d’un ensemble d’équations différentielles, les RRA sont des relations obtenues à partir du modèle en éliminant les variables non mesurées. Ceci peut être effectué dans un cadre analytique en utilisant la théorie de l’élimination. Une autre solution consiste à utiliser l’analyse structurelle. L’analyse structurelle est basée sur une abstraction du modèle qui ne conserve que les liens entre variables et équations. Malgré son apparente simplicité, l’analyse structurelle fournit un ensemble d’outils puissants, s’appuyant sur la théorie des graphes, pour analyser et inférer des informations sur le système. Par ailleurs, elle a l’avantage de s’appliquer indifféremment sur les systèmes linéaires ou non linéaires.L’objectif de cette thèse est de développer des techniques efficaces basées sur l’analyse structurelle pour le diagnostic des systèmes continus distribué. Dans ce cadre, le système se décompose en un ensemble de sous-systèmes en fonction de contraintes fonctionnelles, géographiques ou de confidentialité. La thèse se divise principalement en deux parties :•la première partie cherche à mettre à lumière, à partir des modèles structurels obtenus au niveau des sous-systèmes, les redondances qui généreront des tests de diagnostic pertinents au niveau du système global,•la deuxième partie vise à formuler et résoudre le problème d’optimisation lié au choix d’un sous-ensemble de tests de diagnostic au niveau des sous-systèmes permettant une diagnosticabilité maximale pour le système global.La première partie utilise le concept d’ensemble minimal structurellement surdéterminé guidé par les fautes (Fault-Driven Minimal Structurally Overdetermined Set ou FMSO set). Ce concept est introduit dans la thèse. Il s’agit d’un sousensemble d’équations du modèle avec une redondance minimale à partir de laquelle une RRA sensible à un ensemble de fautes peut être obtenu. Deux solutions pour générer des ensembles FMSO pour le système global sont présentées, d’une part dans un cadre décentralisé avec des superviseurs imbriqués suivant une hiérarchie; d’autre part dans un cadre totalement distribué. Ces solutions sont basées sur les propriétés des ensembles FMSO au niveau des sous-systèmes qui sont présentées dans la thèse. La deuxième partie pose un problème d’optimisation dans le cadre d’une recherche heuristique et propose trois solutions basées sur un algorithme A* itératif combiné avec une fonction capable d’évaluer si un ensemble FMSO au niveau global peut être obtenu à partir des ensembles FMSO locaux sélectionnés. Les concepts introduits dans la thèse et les résultats sont appliqués à deux cas d’étude industriels. Le premier est une usine de désalinisation. Le second est un système de détermination et de contrôle d’attitude pour un satellite en orbite basse.
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Thèse
Automatic. INSA de Toulouse, 2017. English. 〈NNT : 2017ISAT0024〉
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Soumis le : jeudi 5 juillet 2018 - 17:30:09
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Carlos Gustavo Perez Zuniga. Structural analysis for the diagnosis of distributed systems. Automatic. INSA de Toulouse, 2017. English. 〈NNT : 2017ISAT0024〉. 〈tel-01831257〉

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