Vers l'intégration diagnostic/pronostic pour la maintenance des systèmes complexes. Ribot, P. December, 2009.
abstract   bibtex   
L'efficacité de la maintenance des systèmes industriels est un enjeu économique majeur pour leur exploitation commerciale. Les principales difficultés et sources d'inefficacité résident dans le choix des actions de maintenance. Un mauvais choix peut mener à une maintenance non satisfaisante et un surcoût dû à l'indisponibilité du système. Cette thèse propose une architecture générique de supervision pour aider à la prise de décisions d'actions de maintenance pour un système complexe. Cette architecture intègre des capacités de diagnostic et de pronostic permettant de connaître l'état actuel et l'état futur du système. La fonction de diagnostic détermine les composants en faute à l'origine des défaillances. La fonction de pronostic calcule la durée avant la prochaine défaillance du système. Nous présentons un cadre de modélisation générique formel pour un système complexe qui capture l'ensemble des connaissances nécessaires aux fonctions de diagnostic et de pronostic. Il permet de caractériser un couplage diagnostic/pronostic original. Une fonction générique et adaptative de pronostic est définie à l'aide d'un modèle de Weibull afin d'évaluer de façon probabiliste la durée de vie résiduelle du système. Des critères de performance pour l'architecture de supervision proposée reposant sur des propriétés du diagnostic et du pronostic sont caractérisés. Une méthodologie de retour sur conception est proposée dans le but d'assurer la performance de la fonction de diagnostic en garantissant la diagnosticabilité du système. L'application de ce travail de recherche aux systèmes aéronautiques s'inscrit dans le cadre du projet ARCHISTIC en collaboration avec Airbus et l'ENIT.
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	title = {Vers l'intégration diagnostic/pronostic pour la maintenance des systèmes complexes},
	abstract = {L'efficacité de la maintenance des systèmes industriels est un enjeu économique majeur pour leur exploitation commerciale. Les principales difficultés et sources d'inefficacité résident dans le choix des actions de maintenance. Un mauvais choix peut mener à une maintenance non satisfaisante et un surcoût dû à l'indisponibilité du système. Cette thèse propose une architecture générique de supervision pour aider à la prise de décisions d'actions de maintenance pour un système complexe. Cette architecture intègre des capacités de diagnostic et de pronostic permettant de connaître l'état actuel et l'état futur du système. La fonction de diagnostic détermine les composants en faute à l'origine des défaillances. La fonction de pronostic calcule la durée avant la prochaine défaillance du système. Nous présentons un cadre de modélisation générique formel pour un système complexe qui capture l'ensemble des connaissances nécessaires aux fonctions de diagnostic et de pronostic. Il permet de caractériser un couplage diagnostic/pronostic original. Une fonction générique et adaptative de pronostic est définie à l'aide d'un modèle de Weibull afin d'évaluer de façon probabiliste la durée de vie résiduelle du système. Des critères de performance pour l'architecture de supervision proposée reposant sur des propriétés du diagnostic et du pronostic sont caractérisés. Une méthodologie de retour sur conception est proposée dans le but d'assurer la performance de la fonction de diagnostic en garantissant la diagnosticabilité du système. L'application de ce travail de recherche aux systèmes aéronautiques s'inscrit dans le cadre du projet ARCHISTIC en collaboration avec Airbus et l'ENIT.},
	author = {Ribot, Pauline},
	month = dec,
	year = {2009},
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