Titre de la thèse : Développement d’un système numérique de pronostic et de contrôle de l’obsolescence des systèmes.
Directeur(s) de thèse : Zineb Simeu-Abazi (G-SCOP)
Co-Directeur : Non
Ecole doctorale : EEATS
Date de début (souhaitée) : Septembre 2014
Financements envisagés :
Description du sujet
La complexité croissante des Installations Industrielles (I-I) et les Systèmes Mécatroniques (SM) nécessite des techniques de diagnostic et maintenance de plus en plus élaborées. Ce besoin est crucial pour les systèmes à technologies hétérogènes intégrant des sous-systèmes mécaniques, électroniques et logiciels embarqués. L’hétérogénéité technologique de ces sous-systèmes, dont les durées de vie et les dynamiques d’évolution sont diverses, accentue le problème du contrôle de l’obsolescence pour garantir la durabilité de leur mission. Des solutions partielles existent pour chacun de ces sous-systèmes mais elles ne sont pas adaptées au système dans sa globalité et engendrent souvent des coûts prohibitifs [5]. Par ailleurs, nombre de ces systèmes interviennent dans les structures de sécurité qui exigent une très haute disponibilité opérationnelle, souvent difficile à garantir.
Le sujet de thèse concerne le développement d’un système instrumenté d’information pour répondre à des besoins industriels multiples dans le domaine de la sécurité des systèmes embarqués tels que les systèmes d’aiguillage et de signalisation dans les réseaux de transport ou tout autre équipement qui évolue dans des conditions d’accès difficile où le contrôle à distance est nécessaire (installations offshores, centrales nucléaires, commutateurs de réseaux électriques, équipements mobiles etc). Il s’agit de développer et mettre à disposition une méthodologie de maintenance embarquée intégrant les aspects testabilité, diagnostic et pronostic de l’obsolescence dans le but de fournir aux acteurs de maintenance, des informations fiables et pertinentes d’aide à la décision. Pour cela, nous nous attacherons plus particulièrement à la recherche de solutions pour optimiser le diagnostic et prédire l’obsolescence des composants hétérogènes [10][12]. En effet, l’hétérogénéité technologique qui caractérise les I-I et les SM accroit la complexité de l’intégration des données, fragilise la sécurité des flux d’information et réduit la robustesse de la reconstruction des informations. Ceci pose le problème de gestion de l’obsolescence et renouvellements des composants pour maintenir les performances en fonction des sollicitations et des environnements d’exploitation. Pour résoudre ces problèmes, il sera nécessaire de développer des modèles d’évaluation des risques et des degrés d’obsolescence non homogène des composants adaptés aux SM.
Directeur(s) de thèse : Zineb Simeu-Abazi (G-SCOP)
Co-Directeur : Non
Ecole doctorale : EEATS
Date de début (souhaitée) : Septembre 2014
Financements envisagés :
Description du sujet
La complexité croissante des Installations Industrielles (I-I) et les Systèmes Mécatroniques (SM) nécessite des techniques de diagnostic et maintenance de plus en plus élaborées. Ce besoin est crucial pour les systèmes à technologies hétérogènes intégrant des sous-systèmes mécaniques, électroniques et logiciels embarqués. L’hétérogénéité technologique de ces sous-systèmes, dont les durées de vie et les dynamiques d’évolution sont diverses, accentue le problème du contrôle de l’obsolescence pour garantir la durabilité de leur mission. Des solutions partielles existent pour chacun de ces sous-systèmes mais elles ne sont pas adaptées au système dans sa globalité et engendrent souvent des coûts prohibitifs [5]. Par ailleurs, nombre de ces systèmes interviennent dans les structures de sécurité qui exigent une très haute disponibilité opérationnelle, souvent difficile à garantir.
Le sujet de thèse concerne le développement d’un système instrumenté d’information pour répondre à des besoins industriels multiples dans le domaine de la sécurité des systèmes embarqués tels que les systèmes d’aiguillage et de signalisation dans les réseaux de transport ou tout autre équipement qui évolue dans des conditions d’accès difficile où le contrôle à distance est nécessaire (installations offshores, centrales nucléaires, commutateurs de réseaux électriques, équipements mobiles etc). Il s’agit de développer et mettre à disposition une méthodologie de maintenance embarquée intégrant les aspects testabilité, diagnostic et pronostic de l’obsolescence dans le but de fournir aux acteurs de maintenance, des informations fiables et pertinentes d’aide à la décision. Pour cela, nous nous attacherons plus particulièrement à la recherche de solutions pour optimiser le diagnostic et prédire l’obsolescence des composants hétérogènes [10][12]. En effet, l’hétérogénéité technologique qui caractérise les I-I et les SM accroit la complexité de l’intégration des données, fragilise la sécurité des flux d’information et réduit la robustesse de la reconstruction des informations. Ceci pose le problème de gestion de l’obsolescence et renouvellements des composants pour maintenir les performances en fonction des sollicitations et des environnements d’exploitation. Pour résoudre ces problèmes, il sera nécessaire de développer des modèles d’évaluation des risques et des degrés d’obsolescence non homogène des composants adaptés aux SM.
Les développements dans le cadre de ce sujet de thèse seront donc structurés en quatre grandes phases. Il s’agit dans une première phase, de caractériser les exigences ou attributs représentatifs de la maintenabilité du système à étudier. Une attention particulière sera donnée au système d’information, de collecte et d’intégration des données qui comportera des réseaux de capteurs à fiabiliser par une architecture adéquate [7][8]. La deuxième phase concerne l’intégration des données. Il s’agit d’intégrer des données en provenance de différentes sources (capteurs, informations issues des BIT, REX) pour élaborer des modèles de fiabilité et de dégradation tenant compte des facteurs liés aux conditions opérationnelles, aux modes de fonctionnement et aux paramètres d’influence de l’environnement [2][1][5][6]. La construction et la modélisation des connaissances constituent la troisième phase. Dans cette optique il est nécessaire de bien formaliser la réutilisation des connaissances. C’est là que se situe un des verrous scientifiques à lever. La quatrième phase concerne l’exploitation des données diverses (capteur, REX et BIT) pour le pronostic et le contrôle d’obsolescence [9][3][4][11]. C’est une fonction fondamentale pour la maintenance embarquée envisagée qui servira à élaborer un modèle d’aide à la décision permettant de garantir l’efficience et la pérennité des systèmes aisément maintenables.
Références
[1] Bect P., Simeu-Abazi Z., Maisonneuve P-L., Pero M., Demerliac B. – “Personalized learning algorithm for diagnosis: application to aircraft” COMADEM 11, 24th International Congress on Condition Monitoring and Diagnostics Engineering Management, May 30 – June 1st, Stavanger, Norway.
[2] Bect P., Simeu-Abazi Z., Maisonneuve P-L., Pero M., Mermoz E., Viniacourt F. – “Normal signature characterization for system health assessment: Application to helicopter” PHM 11, IEEE Prognostics and System Health Management, May 24-25, 2011, Shenzhen, China.
[3] Gascard E., Simeu-Abazi Z., Younes J. « Exploitation of Built in test for diagnosis by using Dynamic Fault Trees: Implementation in Matlab Simulink», ESREL 2011, October 2011.
[4] Gascard, E.; Simeu-Abazi, Z., "Modular Modelling for the Diagnostic of Complex Discrete-Event Systems", IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, no.99, pp.1,23, 2013.
[5] Ghelam S., Implémentation d’une fonction de maintenance prédictive appliquée aux systèmes avioniques, Thèse de l’université Joseph Fourier : 2006.
[6] Lefebvre A., Contribution à l’amélioration de la testabilité et du diagnostic de systèmes complexes : Application aux systèmes avioniques, 2009, Thèse de l’université Joseph Fourier, Grenoble.
[7] Karray H., Chebel-Morello B., Zerhouni N. « A component based system for S-maintenance. 9th IEEE International Conference on Industrial Informatics, INDIN'11. 26-29 juillet 2011 / Caparica, Lisbonne (Portugal) vol. 1 - pp. 1-8
[8] Karray M.H., Chebel-Morello B., Zerhouni N. A Formal Ontology for Semantics in Maintenance Platforms, Applied Ontology Journal: Vol7, N°3, 2012 ISBN1570-5838 (Print) ISBN 1875-8533 (Online) pp 269-310 IOS Press
[9] Medjaher K., Tobon‐Mejia D. A., Zerhouni, N. Remaining useful life estimation of critical components with application to bearings, IEEE Transactions on Reliability 61 (2), 292 – 302. 2012.
[10] Romero Rojo F.J., Roy R. and Shehab E., “Obsolescence management for long-life contracts: state of the art and future trends”, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2009, vol. 49, no 9-12, pp. 1235-1250.
[11] Simeu-Abazi Z., Lefebvre A. A methodology of alarm filtering by using dynamic fault tree, Reliability Engineering & System Safety - Volume 96, Issue 2, Pages 257-266. 2011.
[12] Sandborn P., “Software obsolescence – Complicating the part and technology obsolescence management problem”, IEEE Trans on Components and Packaging Technologies, vol. 30, no. 4, pp. 886-888, 2007.
Contact(s) : Zineb.Simeu-Abazi@grenoble-inp.fr
Références
[1] Bect P., Simeu-Abazi Z., Maisonneuve P-L., Pero M., Demerliac B. – “Personalized learning algorithm for diagnosis: application to aircraft” COMADEM 11, 24th International Congress on Condition Monitoring and Diagnostics Engineering Management, May 30 – June 1st, Stavanger, Norway.
[2] Bect P., Simeu-Abazi Z., Maisonneuve P-L., Pero M., Mermoz E., Viniacourt F. – “Normal signature characterization for system health assessment: Application to helicopter” PHM 11, IEEE Prognostics and System Health Management, May 24-25, 2011, Shenzhen, China.
[3] Gascard E., Simeu-Abazi Z., Younes J. « Exploitation of Built in test for diagnosis by using Dynamic Fault Trees: Implementation in Matlab Simulink», ESREL 2011, October 2011.
[4] Gascard, E.; Simeu-Abazi, Z., "Modular Modelling for the Diagnostic of Complex Discrete-Event Systems", IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, no.99, pp.1,23, 2013.
[5] Ghelam S., Implémentation d’une fonction de maintenance prédictive appliquée aux systèmes avioniques, Thèse de l’université Joseph Fourier : 2006.
[6] Lefebvre A., Contribution à l’amélioration de la testabilité et du diagnostic de systèmes complexes : Application aux systèmes avioniques, 2009, Thèse de l’université Joseph Fourier, Grenoble.
[7] Karray H., Chebel-Morello B., Zerhouni N. « A component based system for S-maintenance. 9th IEEE International Conference on Industrial Informatics, INDIN'11. 26-29 juillet 2011 / Caparica, Lisbonne (Portugal) vol. 1 - pp. 1-8
[8] Karray M.H., Chebel-Morello B., Zerhouni N. A Formal Ontology for Semantics in Maintenance Platforms, Applied Ontology Journal: Vol7, N°3, 2012 ISBN1570-5838 (Print) ISBN 1875-8533 (Online) pp 269-310 IOS Press
[9] Medjaher K., Tobon‐Mejia D. A., Zerhouni, N. Remaining useful life estimation of critical components with application to bearings, IEEE Transactions on Reliability 61 (2), 292 – 302. 2012.
[10] Romero Rojo F.J., Roy R. and Shehab E., “Obsolescence management for long-life contracts: state of the art and future trends”, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2009, vol. 49, no 9-12, pp. 1235-1250.
[11] Simeu-Abazi Z., Lefebvre A. A methodology of alarm filtering by using dynamic fault tree, Reliability Engineering & System Safety - Volume 96, Issue 2, Pages 257-266. 2011.
[12] Sandborn P., “Software obsolescence – Complicating the part and technology obsolescence management problem”, IEEE Trans on Components and Packaging Technologies, vol. 30, no. 4, pp. 886-888, 2007.
Contact(s) : Zineb.Simeu-Abazi@grenoble-inp.fr