SAAFA-76-MRRRCH
Qu’est ce qu’un système industriel?
Généralités et État de l’art
Systèmes de diagnostic Un système de diagnostic représente une procédure destinée à identifier en temps réel toute anomalie ou dysfonctionnement affectant les composants physiques du système. Cela est possible en comparant les connaissances constatées du fonctionnement réel du système et celles attendues par le fonctionnement nominal. L’efficacité d’un système de diagnostic est mesurée à travers certains critères, à savoir (Moussa, 2011): • La capacité du système à détecter des défauts de taille significativement petite (sensibilité aux défauts). • La capacité du système à détecter des défauts avec un délai suffisamment petit par rapport à leurs occurrences (retard de détection). • La capacité du système à fonctionner en présence de bruit, perturbation et erreur de modélisation, avec peu de fausses alarmes (robustesse). Les systèmes de diagnostic se déclinent en deux catégories, à savoir les systèmes de diagnostic basés sur un modèle, et les systèmes sans modèle. 3.1 Systèmes à base de modèle Les méthodes de diagnostic à base de modèle FDI/FDD connues sous l’expression anglaise (Fault Detection and Isolation/Fault Detection and Diagnosis) représentent une catégorie essentielle des systèmes de diagnostic proposés. Elles consistent en trois tâches principales: 12 Chapitre 1. Introduction à la supervision des systèmes • Détection: la première décision à prendre est d’indiquer si oui ou non le système présente une défaillance. Son principe est de comparer le fonctionnement réel avec ce qu’il devrait être sous l’hypothèse de fonctionnement normal (Isermann and Balle, 1997). • Isolation: l’isolation ou bien localisation c’est la tâche qui suit la détection du défaut, son intérêt est de localiser l’emplacement exact du composant défaillant. • Identification: une fois le défaut est localisé, l’étape suivante est l’estimation du degré d’influence du défaut sur le système, avec détermination du type de la défaillance. Les approches FDI/FDD s’appuient sur l’existence d’une redondance de type physique ou analytique sur le système, afin de détecter la présence de composant défaillant. La redondance physique ou matérielle repose sur la duplication des composants de mesures. Si ces derniers sont placés dans le même environnement et émettent des signaux différents, alors on peut conclure qu’une défaillance capteur s’est produite dans au moins un des composants (Zemouri, 2003). Cependant, la redondance analytique (modèle analytique) est décrite par des équations mathématiques modélisant le comportement nominal du système. Les méthodes de la communauté FDI nommées aussi méthodes de résidu comprennent généralement trois étapes Génération des résidus: un résidu peut être défini comme étant un signal indiquant la présence d’un défaut dans le système. Il représente un écart 3. Systèmes de diagnostic 13 entre le comportement réel observé du système et le comportement nominal du modèle. Sous l’hypothèse d’absence des erreurs de modélisation et des entrées inconnues influençant le fonctionnement du système, le résidu doit être égal à zéro en fonctionnement normal (pas de défauts), tandis qu’il a une valeur différente de zéro en présence de défauts. 2. Évaluation des résidus: dans le cas où la valeur de résidu généré est différente de zéro, l’étape d’évaluation de résidu a pour objectif de déterminer si cette non-nullité résulte effectivement d’une présence de défaut ou bien à cause des incertitudes de modélisation ou bruits affectant le fonctionnement normal du système. Cette étape est réalisée en se basant sur des outils de reconnaissance de formes, de logique floue, etc. 3. Prise de décision: une fois le dysfonctionnement est détecté, la décision consiste à localiser l’emplacement exact du composant défaillant en se référençant à la table de signature des défauts. Cette dernière est une table de type booléen, dont les lignes correspondent aux résidus alors que les colonnes décrivent les défauts. Le nombre 1 dans la case (i,j) signifie que le résidu i est sensible au défaut j. Plusieurs travaux développés dans le cadre du diagnostic des défauts sont présentés dans la littérature (Patton, 1991), (Frank, 1996), (Isermann, 1997), (Isermann, 2005), et (Yassine, 2008). L’inconvénient majeur de ces approches réside dans le fait qu’elles nécessitent des modèles mathématiques précis, ce qui n’est pas évident de les déterminer surtout pour les systèmes complexes constitués d’un grand nombre d’entités en interaction. Selon le niveau de connaissance présenté dans le modèle utilisé, quartes approches FDI peuvent être définies, à savoir la méthode par estimation paramétrique, la méthode à base d’estimation d’état, la méthode par espace de parité, et la méthode basée sur l’analyse structurelle. Cette classification est bien montrée sur la figure 1.3. • Approches à base d’estimation d’état: le principe des méthodes à base d’estimation d’état (à base d’observateurs) est de baser sur les entrées du système pour générer des estimations yˆ(t). La valeur de résidu est définie par la suite comme un écart entre les estimations générées et les sorties provenant des capteurs du système
Commandes actives
À l’opposé des approches passives, le principe des commandes actives de tolérance aux fautes (voir la figure 1.6) est de baser sur les informations issues en ligne du module de diagnostic FDI/FDD concernant le défaut (l’emplacement, la nature et la taille) afin de compenser son amplitude sur les performances du système. Pour la réalisation de cette tâche, deux stratégies peuvent être distinguées, à savoir l’accommodation du défaut ou bien la reconfiguration du système. De toute évidence, la stratégie à employer dépend fortement de certains facteurs, tels que la gravité des défauts, ou le degré de redondance matérielle de l’installation (Menighed, 2010). Les approches actives de tolérance aux fautes exigent forcement la disponibilité des outils suivants (Zhang and Jiang, 2003): • Une commande reconfigurable. • Un module de détection/isolation et de diagnostic de défauts (FDI/FDD) permettant la détection, l’isolation et l’estimation de l’amplitude des défauts. • Un mécanisme de reconfiguration assurant l’adaptation de loi de commande afin de préserver le fonctionnement du système avec des performances plus proches à celles assurées par le système sain. Plusieurs techniques ont été utilisées par les commandes actives. Parmi lesquelles, nous pouvons citer la technique de pseudo inverse développée dans (Huang and Stengel, 1990), (Blanke et al., 2003), dont le principe est de déterminer une nouvelle matrice de gain nécessaire pour rendre le comportement réel du système approximativement égal à celui du système nominal, la commande prédictive
|
Table des matières
Remerciements
Abstract
Resume
Introduction Générale
I Généralités et État de l’art
1 Introduction à la supervision des systèmes
1 Introduction .
2 Qu’est ce qu’un système industriel?
3 Systèmes de diagnostic
3.1 Systèmes à base de modèle
3.2 Systèmes sans modèle .
4 Systèmes de tolérance aux fautes
4.1 Commandes passives
4.2 Commandes actives
4.2.1 Accommodation des défauts
4.2.2 Reconfiguration du système
5 Systèmes de supervision .
6 Conclusion
2 Méthodes d’analyse de la reconfigurabilité des systèmes
1 Introduction
2 Analyse structurelle pour la reconfiguration
2.1 Modélisation structurelle
2.2 Représentations graphiques des systèmes structurels
2.2.1 Représentation par graphe biparti
2.2.2 Représentation par digraphe
2.2.3 Représentation par bond-graph
2.2.4 Représentation par hypergraphe
2.3 Méthodes d’analyse de la reconfigurabilité structurelle
3 Analyse de la reconfigurabilité par approche fonctionnelle
3.1 Graphe fonctionnel
3.2 Modèle générique de composants
3.2.1 Service
3.2.2 Modes de fonctionnement
3.3 Méthodes fonctionnelles d’analyse de la reconfigurabilité
4 Conclusion
Télécharger le rapport complet
