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Développement d’un système numérique de pronostic et de contrôle de l’obsolescence des systèmes mécatroniques embarqués

Titre de la thèse : Développement d'un système numérique de pronostic et de contrôlede l'obsolescence  des systèmesmécatroniques embarqués

Directeur(s)de thèse :Zineb Simeu-Abazi

Ecoledoctorale : EEATS

Datede début (souhaitée) : Septembre 2013

Financementsenvisagés Bourse demandée dans le cadre duprojet ANR 2013 -INS

Descriptiondu sujet 

La complexitécroissante des Systèmes Mécatroniques (SM) nécessite des techniques dediagnostic et maintenance de plus en plus élaborées. Ce besoin est crucial pourles systèmes mécatroniques à technologies hétérogènes intégrant dessous-systèmes mécaniques, électroniques et logiciels embarqués. L'hétérogénéitétechnologique de ces sous-systèmes, dont les durées de vie et les dynamiquesd'évolution sont diverses, accentue le problème du contrôle de l'obsolescencepour garantir la durabilité de leur mission. Des solutions partielles existentpour chacun de ces sous-systèmes mais elles ne sont pas adaptées au systèmedans sa globalité et engendrent souvent des coûts prohibitifs [6]. Parailleurs, nombre de ces systèmes interviennent dans les structures de sécuritéqui exigent une très haute disponibilité opérationnelle, souvent difficile àgarantir.

Le sujet de thèseconcerne le développement d'un système instrumenté d'information pour répondreà des besoins industriels multiples dans le domaine de la sécurité des systèmesembarqués tels que les systèmes d'aiguillage et de signalisation dans lesréseaux de transport ou tout autre équipement qui évolue dans des conditionsd'accès difficile où le contrôle à distance est nécessaire (installationsoffshores, centrales nucléaires, commutateurs de réseaux électriques,équipements mobiles etc). Il s'agit de développer et mettre à disposition uneméthodologie de maintenance embarquée intégrant les aspects testabilité,diagnostic et pronostic de l'obsolescence dans le but de fournir aux acteurs demaintenance, des informations fiables et pertinentes d'aide à la décision. Pourcela, nous nous attacherons plus particulièrement à la recherche de solutions pouroptimiser le diagnostic et prédire l'obsolescence des composants hétérogènes [11][13]. En effet,l'hétérogénéité technologique qui caractérise les SM accroit la complexité del'intégration des données, fragilise la sécurité des flux d'information etréduit la robustesse de la reconstruction des informations. Ceci pose leproblème de gestion de l'obsolescence et renouvellements des composants pourmaintenir les performances en fonction des sollicitations et des environnementsd'exploitation. Pour résoudre ces problèmes, il sera nécessaire de développerdes modèles d'évaluation des risques et des degrés d'obsolescence non homogènedes composants adaptés aux SM.

Les développementsdans le cadre de ce sujet de thèse seront donc structurés en quatre grandesphases. Il s'agit dans une première phase, de caractériser les exigences ouattributs représentatifs de la maintenabilité d'un SM. Une attentionparticulière sera donnée au système d'information, de collecte et d'intégrationdes données qui comportera des réseaux de capteurs à fiabiliser par unearchitecture adéquate [8][9]. Ladeuxième phase concerne l'intégration des données. Il s'agit d'intégrer desdonnées en provenance de différentes sources (capteurs, informations issues desBIT, REX) pour élaborer des modèles de fiabilité et de dégradation tenantcompte des facteurs liés aux conditions opérationnelles, aux modes defonctionnement et aux paramètres d'influence de l'environnement [2][1][6][7].  La construction et la modélisation desconnaissances constituent la troisième phase. Dans cette optique il estnécessaire de bien formaliser la réutilisation des connaissances. C'est là quese situe un des verrous scientifiques à lever [3]  .La quatrième phase concerne l'exploitationdes données diverses (capteur, REX et BIT) pour le pronostic et le contrôle d'obsolescence [10][4][5][12]. C'est unefonction fondamentale pour la maintenance embarquée envisagée qui servira àélaborer un modèle d'aide à la décision permettant de garantir l'efficience etla pérennité des SM aisément maintenables.

Références :

[1] Bect P., Simeu-Abazi Z., Maisonneuve P-L., Pero M.,Demerliac B. - Personalized learning algorithm for diagnosis: application toaircraft COMADEM 11, 24th International Congress on Condition Monitoring andDiagnostics Engineering Management, May 30 - June 1st, Stavanger, Norway.

[2] BectP., Simeu-Abazi Z., Maisonneuve P-L., Pero M., Mermoz E., Viniacourt F.  - Normal signature characterization for system healthassessment: Application to helicopter PHM 11, IEEE Prognostics and SystemHealth Management, May 24-25, 2011, Shenzhen, China.

[3] Chebel-Morello B, karray H.M, Zerhouni N. Newsperspectives of maintenance systems: Towards s-maintenance pp 223-236Proceeding of IMS2020  Summer school onsustainable manufacturing zurich Suisse may 2010.

[4]Gascard E., Simeu-Abazi Z., Younes J. « Exploitation of Built in test for diagnosis by using Dynamic FaultTrees: Implementation in Matlab Simulink», ESREL 2011, October 2011.

[5] Gascard, E.; Simeu-Abazi, Z., "Modular Modellingfor the Diagnostic of Complex Discrete-Event Systems", IEEE Transactionson Automation Science and Engineering, no.99, pp.1,23, 2013.

[6] GHELAM S., Implémentation d'unefonction de maintenance prédictive appliquée aux systèmes avioniques, Thèse del'université Joseph Fourier : 2006.

[7] LEFEBVRE A., Contribution àl'amélioration de la testabilité  et dudiagnostic de systèmes complexes : Application aux systèmes avioniques, 2009,Thèse de l'université Joseph Fourier, Grenoble.

[8] Karray H., Chebel-Morello B., Zerhouni N. « Acomponent based system for S-maintenance. 9th IEEE International Conference onIndustrial Informatics, INDIN'11. 26-29 juillet 2011 / Caparica, Lisbonne(Portugal) vol. 1 - pp. 1-8

[9] Karray M.H., Chebel-Morello B., Zerhouni N. A FormalOntology for Semantics in Maintenance Platforms, Applied Ontology Journal:Vol7, N°3, 2012 ISBN1570-5838 (Print) ISBN 1875-8533 (Online) pp 269-310 IOSPress

[10] Medjaher K., TobonMejia D. A., Zerhouni, N.  Remaining useful life estimation of criticalcomponents with application to bearings, IEEE Transactions on Reliability 61(2), 292 - 302. 2012.

[11] Romero Rojo F.J., Roy R.  and Shehab E., Obsolescence management forlong-life contracts: state of the art and future trends, International Journalof Advanced Manufacturing Technology, 2009, vol. 49, no 9-12, pp. 1235-1250.

[12] Simeu-Abazi Z., LEFEBVRE A. A methodology of alarmfiltering by using dynamic fault tree,  Reliability Engineering & System Safety - Volume 96, Issue 2, Pages257-266. 2011.

[13] Sandborn P., Software obsolescence - Complicating thepart and technology obsolescence management problem, IEEE Trans on Componentsand Packaging Technologies, vol. 30, no. 4, pp. 886-888, 2007.