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Soutenance de thèse - Monsieur Rabah AMMOUR

lundi 11 décembre 2017 à 14:00

Soutenances

Université Le Havre Normandie, UFR des Sciences et Techniques, mphithéâtre Lesueur

Monsieur Rabah AMMOUR soutiendra une thèse en vue de l’obtention du grade de Docteur de Normandie Université, le 11 décembre 2017 à 14 heures à l’Université Le Havre Normandie, dans l’amphithéâtre Lesueur de l’UFR des Sciences et Techniques.

Spécialité : Automatique, Signal, Productique, Robotique

Sujet de thèse : Contribution au Diagnostic et Pronostic des Systèmes à Évènements Discrets Temporisés par Réseaux de Petri Stochastiques

Composition du jury :

  • DEMONGODIN Isabel - Professeur des universités, Université de Marseille
  • GHAZEL Mohamed - Chargé de Recherche – HDR, IFSTTAR de Villeneuve d’Ascq
  • LECLERCQ Edouard - Maitre de conférences, Université Le Havre Normandie, co-encadrant
  • LEFEBVRE Dimitri - Professeur des universités, Université Le Havre Normandie, directeur de thèse
  • LESAGE Jean-Jacques - Professeur des universités, ENS de Cachan
  • SANLAVILLE Eric - Professeur des universités, Université Le Havre Normandie, co-directeur de thèse
  • TRAVE Louise - Directeur de recherche, LAAS-CNRS de Toulouse

Résumé :

La complexification des systèmes nécessite l’élaboration de méthodes de surveillance de plus en plus efficaces. Le travail de cette thèse s’inscrit dans ce contexte et porte sur le diagnostic et le pronostic des Systèmes à Evénements Discrets (SEDs) temporisés. Les réseaux de Petri stochastiques partiellement mesurés sont utilisés pour modéliser le système. Le modèle représente à la fois le comportement nominal et le comportement dysfonctionnel du système. Il permet aussi de représenter ses capteurs à travers une mesure partielle des transitions et des places. Notre contribution porte sur l’exploitation de l’information temporelle pour le diagnostic et le pronostic des SEDs. A partir d’une suite de mesures datées, les comportements du système qui expliqueraient ces mesures sont d’abord déterminés. La probabilité de ces comportements est ensuite évaluée pour fournir un diagnostic du système en termes de probabilité d’occurrence des défauts. Dans le cas où une faute est diagnostiquée, une approche permettant d’estimer la distribution de sa date d’occurrence est proposée. L’objectif est de donner plus de détails sur cette faute afin de mieux la caractériser. Par ailleurs, la probabilité des comportements compatibles est exploitée pour estimer l’état actuel du système. Il s’agit de déterminer les marquages compatibles avec les mesures ainsi que leurs probabilités associées. A partir de cette estimation d’état, la prise en considération des évolutions possibles du système permet d’envisager la prédiction de la faute avant son occurrence. Une estimation de la probabilité
d’occurrence de la faute sur un horizon de temps futur est ainsi obtenue. Celle-ci est ensuite étendue à l’évaluation de la durée de vie résiduelle du système. Enfin, une application des différentes approches développées sur un cas d’un système de tri est proposée.

Mise en ligne : 06-12-2017 - Mise à jour : 06-12-2017

Informations pratiques

GREAH - Groupe de Recherche en Electrotechnique et Automatique du Havre - EA 3220

École Doctorale – Sciences Physiques, Mathématiques et de l’information pour l’ingénieur n°351
Directeur : Georges BARAKAT
Téléphone : 02 32 74 99 00
Courriel :

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