Soutenance mémoire
Systèmes de commande-contrôle et nappes de microsystèmes
Parmi les très nombreux défis que soulèvent les microsystèmes, notre intérêt porte sur celui de la définition de systèmes de communication adaptés à l’utilisation massive de microsystèmes par des applications de type Système de Commande Contrôle (SCC). Notre cas d’étude est l’application qui est à l’origine de nos travaux : les systèmes de Commandes De Vol (CDV) dans le domaine de l’aéronautique, qui pourraient avoir à commander des nappes de quelques centaines, milliers, ou plus, de microsurfaces de contrôle. Dans le cadre de cet objectif à long terme, notre préoccupation centrale est de développer un système de communication sûr de fonctionnement, plus particulièrement à haut niveau d’intégrité pour les messages échangés.
Des MEMS aux réseaux de microsystèmes
L’acronyme MEMS signifie littéralement Micro Electro-Mechanical Systems (Micro Systèmes Électromécaniques) et sous-entend l’intégration de fonctionnalités hétérogènes sur une même puce. Les MEMS trouvent leur origine dans le développement des technologies microélectroniques, qui ont permis d’exploiter les propriétés électriques du silicium pour des mises en œuvre matérielles micrométriques du traitement électrique d’information. Puis, l’idée d’exploiter aussi les propriétés mécaniques du silicium a conduit à réaliser sur une puce des fonctions de contrôle et d’actionnement. Il était dès lors possible d’intégrer sur une même puce des microcomposants mécaniques (ex. : capteurs, actionneurs), et d’autres d’électronique de traitement d’informations de contrôle et de commande [Esteve & Campo 2004, Christou 2001].
Aujourd’hui, de nombreux produits sont à maturité industrielle et certains sont déjà fabriqués en masse (par des sociétés comme Bosch ou Motorola) : puces à ADN, commutateurs RF, microbobines pour les télécommunications, etc. Un exemple typique, très largement répandu dans le domaine automobile, est l’accéléromètre pour déclenchement d’airbag (sac gonflable), qui intègre sur une puce de 3 mm² un microcapteur et son électronique de traitement [Randell & Muller 2000]. Si les microsystèmes suscitent un tel intérêt en termes de recherche et de marché, c’est que leur caractéristique fondamentale, la miniaturisation, leur confère de très significatifs avantages par rapport aux systèmes usuels, tant dans le cadre d’une utilisation individuelle que collective.
MEMS et microsystèmes individuels
Définitions et variantes
Selon les communautés, l’interprétation des critères définissant le concept de MEMS diffère. De plus, ce concept est désigné par différents termes : en Europe, un acronyme utilisé est MST (Micro Systems Technologies), au Japon, il est question de micromachines [Curtis 1999], et si des éléments optiques interviennent, on parle de MOEMS (Micro Opto-Electro-Mechanical Systems). Enfin, le concept originel de MEMS est aujourd’hui souvent englobé dans celui de microsystème. En définitive, sur la base des mots de l’acronyme MEMS, on constate les variations suivantes.
◆ Pour “Micro”, tout le monde s’accorde sur le fait que cela traduit une réduction des dimensions du système. Mais, pour certains, il ne s’agit que d’un facteur relatif de réduction, sans changement fondamental de technologie (ex. : microsatellite de quelques dizaines de kg), alors que pour d’autres, il s’agit d’un facteur absolu de réduction lié à l’utilisation de technologies micrométriques de fabrication.
◆ “Electro-mechanical” traduit l’association de micro composants électroniques et mécaniques. Mais aujourd’hui, ces derniers sont bien souvent la traduction de la mise en œuvre de principes d’autres domaines : optique, thermique, etc. Et, en définitive, d’autres types de composants entrent dans la constitution des MEMS.
◆ “Systems” traduit pour certains, seulement un simple capteur ou actionneur ou autre composant élémentaire, alors que pour d’autres, il s’agit d’un assemblage de composants élémentaires distincts, hétérogènes et coopérants. Cet assemblage doit présenter des capacités de traitement, d’interaction avec l’environnement, voire de communication. Soit donc, au moins un ensemble de capteurs et/ou d’actionneurs (pour différentes natures de variables à mesurer ou contrôler) et une unité de traitement. Soit en fait, les composants assurant les fonctions nécessaires à l’autonomie de fonctionnement d’un système. À l’échelle micrométrique, cela signifie l’intégration de ces fonctions sur une même puce pour former des MEMS “intelligents” [Coumar 2003] .
Les distinctions faites dans le point précédent font que, pour certains, MEMS et microsystèmes recouvrent la même chose, alors que d’autres distinguent le composant élémentaire (le MEMS) et l’assemblage de MEMS (le microsystème).
Aujourd’hui, dans les faits, le terme microsystème désigne encore bien souvent un assemblage de composants absolus et relatifs, ou parfois même, un assemblage de composants uniquement relatifs, simplement réduits en surface ou en volume. Mais à terme, l’objectif est bien d’intégrer les fonctions usuelles des systèmes classiques, pour réaliser des microsystèmes absolus. Dit autrement, assembler des MEMS élémentaires pour reconstituer au niveau micrométrique le monde des machines macroscopiques [Judy & Motta 2002].
Pour notre part, dans le cadre de nos travaux, nous utiliserons le terme microsystèmes pour désigner des systèmes réduits au sens large, même si nous donnons une priorité au cas d’un facteur absolu de réduction.
Avantages
Tout l’intérêt des microsystèmes vient de cette miniaturisation qui apporte des avantages avérés et attendus très importants et ouvre de nouvelles perspectives par rapport aux systèmes usuels, malgré l’existence de limitations. Ces avantages sont d’autant plus significatifs que le facteur de réduction est grand, et que le domaine d’application visé est celui des systèmes temps réel ou embarqués. Miniaturiser un système, c’est d’abord réduire son poids et son volume (son encombrement), et donc ses besoins énergétiques. Mais c’est aussi permettre de déporter ou localiser “au plus près” des moyens d’observations, d’actionnements, de traitements et de correction. Ainsi, il est possible d’introduire des systèmes dans de nouveaux espaces physiques (ex. : le corps humain). Mais il est aussi possible d’accéder à un niveau bien plus fin de granularité des informations (ex. : détection de vibrations sismiques inférieures au millionième de la gravitation terrestre), ou encore des non-linéarités de certaines grandeurs physiques (ex. : écoulement d’air sur une aile d’avion). Dit autrement, les microsystèmes sont sensibles et réactifs à des microvariations, inexploitables jusqu’ici, tout en étant bien moins intrusif vis-à vis de l’environnement.
Par ailleurs, miniaturiser à un niveau micrométrique permet un très haut niveau d’intégration sur une même puce de fonctionnalités hétérogènes. Cela simplifie la conception et la fabrication de systèmes qui sont aussi plus performants et plus fiables. Notamment, parce que la longueur et le nombre d’interconnexions sont moindres, ce qui diminue les parasites et les durées de transfert des informations entre les différentes fonctions. De plus, ces éléments sont, en particulier, un des facteurs d’accroissement de la réactivité des systèmes. Enfin, la miniaturisation réduit le coût de revient global, notamment au niveau de leur fabrication, de par les types et quantités de matières premières, et de par les possibilités de production de masse avec des procédés de fabrication éprouvés avec des retours d’expérience significatifs.
Limites
Mais les microsystèmes présentent aussi des limitations. En premier lieu, il y a les limitations intrinsèques liées à la miniaturisation et en particulier à la taille, la sensibilité et les problèmes d’énergie. La très petite taille rend très difficile ou impossible l’accessibilité pour des vérifications ou des réparations, et augmente la fragilité physique à l’environnement (ex. : chocs, vibrations). Elle rend aussi les microsystèmes inaptes à agir sur un environnement macroscopique. Ainsi, des modes d’actionnement spécifiques aux microsystèmes ne produisent des forces que de quelques nano Newtons. Par ailleurs, être sensible à des microvariations signifie être également sensible à des micro-perturbations (souvent sans effet sur les macrosystèmes), comme des imperfections structurales des matériaux ou des radiations. Ce qui vient entacher la fiabilité et les performances. Enfin, il ne faut pas oublier les problèmes énergétiques, et ce quels que soient les progrès réalisés dans ce domaine.
En second lieu, il y a les limitations liées au manque de maturité, qui en réalité, traduisent les nombreux défis encore à relever : 1) au niveau technologique, pour arriver à mieux maîtriser le haut niveau d’intégration, les diverses technologies de fabrication, sans parler des problèmes de production, stockage et consommation d’énergie ; 2) au niveau de la conception, où il faut en particulier développer des outils spécifiques [Tanner 2000] ; 3) au niveau sociétal, pour faire accepter au grand public l’utilisation massive des microsystèmes dans la vie de tous les jours.
Diversités
Aujourd’hui, la panoplie et la maturité des technologies de microfabrication, avec notamment l’augmentation continuelle du degré d’intégration, conduit à une très grande diversité des microsystèmes sur plusieurs plans : structurels et fonctionnels, disciplines scientifiques et technologies impliquées dans la conception, domaines d’application et secteurs économiques. En effet, le type, le nombre et la complexité des fonctions d’un microsystème ne cessent de croître et de se diversifier. Et la conception d’un microsystème donné met désormais toujours en jeu une pluralité de disciplines scientifiques et des technologies associées. Car si les microdispositifs électroniques et mécaniques sont toujours les constituants de base d’un microsystème, il s’avère que, d’une part, les microdispositifs mécaniques traduisent souvent la mise en œuvre de principes d’autres disciplines, et d’autre part, d’autres types de microdispositifs sont aujourd’hui également utilisés [Bhansali 2001]. En considérant le spectre des domaines d’application et des secteurs économiques, presque toutes les disciplines sont impliquées : électronique, mécanique, physique, optique, thermique, fluidique, chimie, biologie, etc.
Les microsystèmes trouvent désormais leur utilité dans de nombreux domaines d’application. Pour ne citer que quelques exemples : instrumentation (ex. : capteurs de navigation, de pression, de température), périphériques (ex. : stockage de données, têtes d’impression), communications (ex. : connecteurs, multiplexeurs, composants radiofréquences), commandes de procédés. De ce fait, les microsystèmes investissent la majorité des secteurs économiques [Esteve & Campo 2004] : automobile, aérospatial, communications, robotique, médical, domotique, environnement, défense. Et même si aujourd’hui ne sont bien répandus que des produits assez simples pour des marchés à grande diffusion (automobile ou téléphonie mobile), l’emploi massif de produits bien plus complexes est une réalité très proche.
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Table des matières
INTRODUCTION GENERALE
CHAPITRE 1 – SYSTEMES DE COMMANDE-CONTROLE ET NAPPES DE MICROSYSTEMES
1.1 DES MEMS AUX RESEAUX DE MICROSYSTEMES
1.1.1 MEMS et microsystèmes individuels
1.1.1.1 Définitions et variantes
1.1.1.2 Avantages
1.1.1.3 Limites
1.1.1.4 Diversités
1.1.2 Réseaux de microsystèmes
1.1.2.1 Définitions d’un réseau de microsystèmes
1.1.2.2 Nouveaux avantages
1.1.2.3 Nouvelles problématiques
1.1.3 Les microsystèmes dans nos travaux : premières hypothèses
1.2 SYSTEMES DE COMMANDE-CONTROLE CONSIDERES
1.2.1 Systèmes critiques : sévérité, criticité et certification
1.2.2 Type de commande et dynamique des systèmes commandés
1.2.2.1 Commande à état ou à événement
1.2.2.2 Dynamique des systèmes commandés
1.2.3 Bilan
1.3 SURETE DE FONCTIONNEMENT
1.3.1 Attributs
1.3.2 Entraves
1.3.3 Moyens
1.3.4 Éléments de sûreté de fonctionnement pour nos travaux
1.4 INTEGRITE DES COMMUNICATIONS
1.4.1 Propriétés d’une communication intègre
1.4.1.1 Définitions pour un réseau de communication
1.4.1.2 Propriétés générales d’une communication intègre
1.4.1.3 Propriétés d’intégrité retenues dans le cas des systèmes considérés
1.4.2 Mécanismes pour assurer l’intégrité des communications
1.4.2.1 Généralités sur les techniques de protection contre les erreurs
1.4.2.2 Définitions générales pour les codes détecteurs d’erreurs
1.4.2.3 Les codes CRC
1.4.2.3.1 Positionnement des codes CRC
1.4.2.3.2 Principe des codes CRC – utilisation pour la détection d’erreurs
1.4.2.3.3 Capacité de détection des codes CRC
1.4.2.3.4 Mise en œuvre matérielle des codes CRC
1.5 CAS D’ETUDE : LES SYSTEMES DE CDV
1.5.1 Place et rôle des CDV dans le monde de l’avionique
1.5.2 Fondements des CDV : forces et gouvernes
1.5.2.1 Forces appliquées à un avion
1.5.2.2 Surfaces de contrôle
1.5.2.2.1 Surfaces fixes et mobiles
1.5.2.2.2 Perte et embarquement d’une surface mobile : surface critique ou non
1.5.3 Commandes de vol : état actuel et futur
1.5.3.1 Commandes actuelles : par signaux électriques analogiques (CDVE)
1.5.3.1.1 Principes actuels de fonctionnement
1.5.3.1.2 Éléments de sûreté de fonctionnement des CDVE
1.5.3.1.3 CDVE et Avionique Modulaire Intégrée (IMA)
1.5.3.1.4 Bilan des solutions actuelles pour les CDVE
1.5.3.2 Commandes de Vol du Futur (CVF)
1.5.3.2.1 Communications numériques
1.5.3.2.2 Intégration de nappes de microsystèmes
1.5.4 Objectifs et spécifications des travaux
1.5.4.1 Hypothèses sur les microsystèmes
1.5.4.2 Spécifications fonctionnelles
1.5.4.3 Spécifications non-fonctionnelles et événement redouté
1.6 CONCLUSION
CHAPITRE 2 – SYSTEME DE COMMUNICATION ENVISAGE ET ETUDES DES RISQUES
2.1 SYSTEME DE COMMUNICATION ENVISAGE
2.1.1 Architecture
2.1.1.1 Architecture physique : à base de bus interconnectés
2.1.1.2 Complexité et fonctionnalités des nœuds d’interconnexion
2.1.1.3 Architecture logique
2.1.1.4 Architecture envisagée
2.1.2 Protocoles
2.1.2.1 Démarche générale
2.1.2.2 Besoins protocolaires pour les SCC considérés
2.1.2.3 État de l’art restreint
2.1.2.4 Premières conclusions sur les protocoles
2.2 ILLUSTRATION DU SYSTEME DE COMMUNICATION : CAS DES CVF
2.2.1 Architecture de communication
2.2.2 Protocole synchrone : constitution du cycle de base
2.2.3 Techniques de détection des erreurs de transmission
2.2.4 Stratégies de recouvrement
2.2.5 Stratégie de recouvrement et embarquement d’une surface
2.3 IDENTIFICATION DES RISQUES A COUVRIR
2.3.1 Risques associés au bruit
2.3.2 Risques associés aux défaillances du câblage
2.3.3 Risques associés aux défaillances des nœuds intermédiaires
2.3.4 Modèles associés d’erreur
2.4 ÉVALUATIONS DES RISQUES
2.4.1 Représentation du mécanisme de détection des erreurs
2.4.2 Risques associés au bruit
2.4.3 Risques associés aux défaillances du câblage
2.4.4 Risques associés aux défaillances des nœuds intermédiaires
2.4.4.1 Mémorisation des messages
2.4.4.1.1 Collage de bits
2.4.4.1.2 Fautes d’adressage mémoire
2.4.4.2 Manipulation du contenu du message
2.4.5 Bilan des évaluations
2.5 CONCLUSION
CHAPITRE 3 – FONCTION DE CONTROLE D’ERREUR EVOLUTIVE POUR UN HAUT NIVEAU D’INTEGRITE
3.1 FONCTION DE CONTROLE D’ERREUR
3.1.1 Contrôle des erreurs en valeur
3.1.2 Contrôle des erreurs d’adressage
3.1.3 Contrôle des erreurs temporelles
3.1.4 Fonction globale de contrôle
3.2 SOLUTIONS CLASSIQUES D’AUGMENTATION DU POUVOIR DETECTION
3.2.1 Simple augmentation du nombre des bits de contrôle
3.2.2 Fragmentation
3.2.3 Bilan
3.3 SOLUTION PROPOSEE
3.3.1 Principe général
3.3.2 Apport de la fonction de contrôle évolutive vis-à-vis du mode de défaillance “collage de bits”
3.3.3 Apport de la fonction de contrôle évolutive vis-à-vis du mode de défaillance “erreur d’adressage mémoire”
3.4 APPLICATION DE LA FONCTION DE CONTROLE EVOLUTIVE AU SYSTEME DE COMMUNICATION POUR LES CDV
3.4.1 Stratégie de recouvrement et risque d’embarquement
3.4.2 Choix de la stratégie de recouvrement
3.4.3 Loi de changement cyclique et stratégie de recouvrement
3.5 GENERALISATION DU CADRE DE L’ETUDE DE L’INTEGRITE
3.6 ROLE APPLICATIF DES NŒUDS INTERMEDIAIRES ?
3.7 CONCLUSION
CHAPITRE 4 – MISE EN ŒUVRE DE LA FONCTION DE CONTROLE D’ERREUR EVOLUTIVE A BASE DE CODES CRC ET VALIDATION PAR SIMULATION
4.1 MISE EN ŒUVRE DE LA FONCTION DE CONTROLE EVOLUTIVE
4.1.1 Analyses préliminaires
4.1.1.1 Détermination du temps de génération/vérification des bits de CRC
4.1.1.2 Complémentarité des pouvoirs de détection d’erreurs
4.1.2 Description de la mise en œuvre à base de codes CRC
4.1.2.1 Caractéristiques des polynômes générateurs
4.1.2.2 Choix des polynômes générateurs
4.2 ENVIRONNEMENT DE MODELISATION ET DE SIMULATION
4.2.1 Outil de simulation retenu : Matlab-Simulink
4.2.2 Modules de base
4.2.2.1 Sources de données
4.2.2.2 Codage canal – CRC
4.2.2.3 Décodage canal
4.2.3 Modules développés
4.2.3.1 Multiplexage-démultiplexage canal (transmission)
4.2.3.2 Modélisation des erreurs
4.2.3.3 Calcul des taux d’erreur (bits, messages)
4.3 MODELES DE SIMULATION POUR LA VALIDATION DE LA FONCTION DE CONTROLE D’ERREUR EVOLUTIVE
4.3.1 Description des modèles de simulation
4.3.1.1 Modèle avec génération aléatoire des erreurs
4.3.1.2 Modèle avec génération exhaustive des erreurs
4.3.2 Simplification des modèles de simulation
4.3.3 Généralisation des modèles de simulation à “m” polynômes générateurs
4.4 ÉVALUATION DU POUVOIR DE DETECTION DE LA FONCTION DE CONTROLE EVOLUTIVE ET VALIDATION DE SON APPORT
4.4.1 Pouvoir intrinsèque de détection d’erreurs des polynômes générateurs
4.4.2 Pouvoir de détection des erreurs par au moins un des polynômes générateurs formant la fonction de contrôle
4.4.3 Génération exhaustive ou génération aléatoire des erreurs ?
4.4.4 Pouvoir de détection d’une erreur par tous les polynômes générateurs formant la fonction de contrôle
4.4.4.1 Description des changements apportés aux modèles de simulation
4.4.4.2 Apport du changement cyclique entre des polynômes générateurs
4.5 VALIDATION DE LA FONCTION DE CONTROLE DANS LE CAS DES SYSTEMES DE CDV
4.6 CONCLUSION
CONCLUSION GENERALE
