Intitulée : " Towards Automated Reliability Engineering: Data-Driven Construction of Dynamic Fault Trees and Generation of Minimal Cut Sequences (Vers une ingénierie automatisée de la fiabilité : construction d'arbres de défaillances dynamiques guidée par les données et génération de séquences de coupes minimales)
Direction de thèse :
Invitée :
Résumé :
Les systèmes critiques pour la sécurité dans les secteurs aérospatial, énergétique et manufacturier exigent des analyses de fiabilité capables de prendre en compte des défaillances complexes dont l’occurrence dépend de la séquence d’événements. L’analyse par arbres de défaillances (Fault Tree, FT) est couramment employée pour modéliser la manière dont des combinaisons de défaillances de composants peuvent conduire à une défaillance critique au niveau du système. Les arbres de défaillances dynamiques (Dynamic Fault Tree, DFT) étendent cette approche en introduisant des portes dynamiques permettant de représenter l’ordre des défaillances, les dépendances fonctionnelles et les stratégies de composants de rechange. Toutefois, la construction manuelle de DFT reste longue et fortement tributaire de l’expertise humaine. Cette thèse propose un cadre méthodologique fondé sur les données pour construire automatiquement des DFTs à partir de séries temporelles de défaillances. Ce cadre associe de nouvelles techniques qualitatives d’analyse de séquences à des méthodes quantitatives afin d’inférer les relations statiques et dynamiques entre les défaillances de composants. Une deuxième contribution consiste en une méthode automatisée d’analyse qualitative des DFT par la génération de séquences de coupes minimales (MCSQs). Un MCSQ correspond à la plus courte séquence ordonnée de défaillances de composants suffisante pour provoquer l’événement sommet, et caractérise ainsi les chemins de défaillance critiques dans des systèmes complexes, redondants et dépendants de la séquence. Comme les MCSQs décrivent les scénarios de défaillance minimaux d’un DFT, la comparaison des ensembles de MCSQs de deux DFTs permet de déterminer s’ils représentent les mêmes comportements de défaillance. Cette propriété est exploitée dans cette thèse pour valider les DFTs construits automatiquement. L’approche proposée est évaluée sur trois études de cas, pour lesquelles les DFTs obtenus reproduisent l’ensemble des MCSQs des DFTs de référence, établissant ainsi leur équivalence fonctionnelle.
Mots-clés : Fiabilité du Système, Arbre de Défaillances Dynamique, Séquences de Coupes Minimales, Approche Fondée Sur Les Données
Abstract:
Safety-critical systems in aerospace, energy, and manufacturing require systematic reliability analyses that can handle complex, sequence-dependent failures. Fault Tree (FT) analysis is widely used to represent how combinations of component failures can lead to a critical system-level failure. Dynamic Fault Trees (DFTs) extend conventional FTs with dynamic gates that capture failure ordering, functional dependencies, and spare component strategies. However, constructing DFTs manually is time-consuming and relies heavily on expert knowledge. This thesis addresses this limitation by proposing a data-driven framework for automatically constructing DFTs from failure-time data. The framework combines novel qualitative sequence-analysis techniques with quantitative methods to infer the static and dynamic relationships among component failures. The second contribution is an automated method for the qualitative analysis of DFTs through the generation of minimal cut sequences (MCSQs). An MCSQ is a minimal ordered sequence of component failures sufficient to cause the top event, capturing critical failure pathways in complex, redundant, and sequence-dependent systems. Because MCSQs characterise the minimal failure scenarios of a DFT, comparing the MCSQs sets of two DFTs provides a basis for determining whether they encode the same failure behaviours. This comparison is used to validate the automatically constructed DFTs in this thesis. The proposed approach is evaluated on three case studies, where the constructed DFTs reproduce all MCSQs of the reference DFTs, demonstrating functional equivalence.
Keywords : System Reliability, Dynamic Fault Tree, Minimal Cut Sequences, Data-driven Approach