Thèse de Pierre-Yves PIRIOU (LURPA)
Domaine : Electronique - Electrotechnique - Automatique
PIRIOU Pierre-Yves
Jury
- Mme. Karama KANOUN, Directeur de Recherche au LAAS-CNRS, Présidente
- M. Eric NIEL, Professeur à l'INSA de Lyon, Rapporteur
- M. Jean-François PETIN, Professeur à l'ENSEM, Rapporteur
- M. Marc BOUISSOU, Chercheur Senior HDR chez EDF R&D, Examinateur
- Mme. Karama KANOUN, Directeur de Recherche au LAAS-CNRS, Examinateur
- M. Jean-Marc FAURE, Professeur à SUPMECA Paris, Co-Directeur de thèse
- M. Jean-Jacques LESAGE, Professeur à l'ENS Cachan, Co-Directeur de thèse
- Mme. Catherine DEVIC, Manager chez EDF R&D, Invitée
Financement :
Cluster CONNEXIONMots-clés : Analyse de Sûreté de Fonctionnement basée sur les modèles, Systèmes dynamiques, Réparation, Reconfiguration, Contrôle-Commande, BDMP Généralisés, Séquences de Coupe Minimales, Processus de Markov, Machine de Moore.
Résumé
Dans les travaux existants, les analyses basées sur les modèles de la Sûreté de Fonctionnement (SdF) d'un système automatisé sont généralement focalisées sur la partie procédé. Aussi, les stratégies de reconfiguration du procédé - réalisées par le contrôle-commande - ne sont souvent pas modélisées, sinon de manière imprécise et sans échec possible. Pourtant, ces stratégies ont un impact certain sur la SdF du système bouclé, qui doit être pris en compte dans les modèles afin d'améliorer la pertinence des analyses. Le travail dont rend compte cette thèse contribue à la modélisation et à l'analyse de la SdF des systèmes dynamiques, réparables et reconfigurables. Premièrement, un nouveau formalisme de modélisation est proposé pour prendre en compte avec précision les différentes stratégies de reconfiguration du système avec leurs possibles échecs. Ce formalisme développe et généralise le principe des BDMP (Boolean logic Driven Markov Processes en anglais), auxquels il associe des machines de Moore afin de spécifier formellement les stratégies de reconfiguration. Dans un second temps, deux techniques d'analyse basées sur un modèle GBDMP (BDMP Généralisé) sont décrites. Ces techniques permettent d'obtenir un résultat qualitatif : l'ensemble des plus courtes Séquences de Coupe Minimales (SCM), ainsi qu'un résultat quantitatif : indicateur probabiliste de la disponibilité du système. Finalement, la modélisation GBDMP et l'analyse de SdF basée sur un modèle GBDMP sont expérimentées sur un cas d'étude représentatif de plusieurs problématiques industrielles liées au secteur de la production d'énergie électrique.