SURVEILLANCE ET DIAGNOSTIC PAR LE FLUX ...
Document type :
Thèse
Title :
SURVEILLANCE ET DIAGNOSTIC PAR LE FLUX D’ATELIERS DE PRODUCTION CYCLIQUE
English title :
FLOW MONITORING AND DIAGNOSIS OF CYCLIC PRODUCTION WORKSHOPS
Author(s) :
Fakhfakh, Olfa [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Thesis director(s) :
Armand TOGUYENI
Ouajdi KORBAA
Ouajdi KORBAA
Defence date :
2015-12-02
Accredited body :
Ecole Centrale Lille
Keyword(s) :
Diagnostic indirect
Diagnostic incrémental
Ordonnancement cyclique
Systèmes flexibles de production manufacturière
Diagnosticabilité
Diagnostic incrémental
Ordonnancement cyclique
Systèmes flexibles de production manufacturière
Diagnosticabilité
English keyword(s) :
FMS
Indirect Diagnosis
Incremental Diagnosis
Cyclic Scheduling
Diagnosability
Indirect Diagnosis
Incremental Diagnosis
Cyclic Scheduling
Diagnosability
HAL domain(s) :
Informatique [cs]/Automatique
French abstract :
L'utilisation des capteurs de surveillance pour le diagnostic des systèmes automatisés de production peut diminuer la fiabilité et la disponibilité de ces systèmes à cause de la vulnérabilité de ces instruments. Les travaux ...
Show more >L'utilisation des capteurs de surveillance pour le diagnostic des systèmes automatisés de production peut diminuer la fiabilité et la disponibilité de ces systèmes à cause de la vulnérabilité de ces instruments. Les travaux de cette thèse de doctorat s'inscrivent dans le domaine du diagnostic indirect des Systèmes Flexibles de Production Manufacturière (SFPM), et sont consacrés à développer un outil de diagnostic en ligne par analyse quantitative de la production. Nous avons opté à une commande cyclique de la production qui donne des références d'observation supplémentaires à la fin de chaque cycle permettant donc d'augmenter la réactivité de la méthode de diagnostic. Les contributions présentées dans cette thèse comprennent essentiellement cinq volets qui mettent en place des algorithmes pour le diagnostic indirect, le diagnostic incrémental, le pronostic, l'étude de la diagnosticabilité et finalement l'introduction d'une nouvelle notion dans l'ordonnancement qui est la définition des propriétés d'un ordonnancement diagnosticable. En effet, l'approche de diagnostic proposée a les capacités de diagnostiquer un SFPM en se limitant à l'observation des sorties des pièces, de mettre à jour régulièrement le diagnostic à chaque nouvelle observation et de prédire dans le futur les dates de sorties des pièces suite à une observation. L'étude de la diagnosticabilité proposée permet de savoir si les points d'observabilité prévus pour le système sont suffisants pour détecter, localiser et identifier au bout d'un temps fini les causes premières d'une défaillance. Afin de garantir la qualité de diagnostic, cette étude permet de mesurer le nombre de cycles maximal pour qu'une défaillance soit diagnostiquée.Show less >
Show more >L'utilisation des capteurs de surveillance pour le diagnostic des systèmes automatisés de production peut diminuer la fiabilité et la disponibilité de ces systèmes à cause de la vulnérabilité de ces instruments. Les travaux de cette thèse de doctorat s'inscrivent dans le domaine du diagnostic indirect des Systèmes Flexibles de Production Manufacturière (SFPM), et sont consacrés à développer un outil de diagnostic en ligne par analyse quantitative de la production. Nous avons opté à une commande cyclique de la production qui donne des références d'observation supplémentaires à la fin de chaque cycle permettant donc d'augmenter la réactivité de la méthode de diagnostic. Les contributions présentées dans cette thèse comprennent essentiellement cinq volets qui mettent en place des algorithmes pour le diagnostic indirect, le diagnostic incrémental, le pronostic, l'étude de la diagnosticabilité et finalement l'introduction d'une nouvelle notion dans l'ordonnancement qui est la définition des propriétés d'un ordonnancement diagnosticable. En effet, l'approche de diagnostic proposée a les capacités de diagnostiquer un SFPM en se limitant à l'observation des sorties des pièces, de mettre à jour régulièrement le diagnostic à chaque nouvelle observation et de prédire dans le futur les dates de sorties des pièces suite à une observation. L'étude de la diagnosticabilité proposée permet de savoir si les points d'observabilité prévus pour le système sont suffisants pour détecter, localiser et identifier au bout d'un temps fini les causes premières d'une défaillance. Afin de garantir la qualité de diagnostic, cette étude permet de mesurer le nombre de cycles maximal pour qu'une défaillance soit diagnostiquée.Show less >
English abstract : [en]
Using a large number of monitoring sensors in automated production systems can reduce the availability of themonitored system because of the fragility of these instruments. However having few observations of the internalbehavior ...
Show more >Using a large number of monitoring sensors in automated production systems can reduce the availability of themonitored system because of the fragility of these instruments. However having few observations of the internalbehavior of the system causes a lack of sensitivity of some failures of small-amplitude. This study is aboutindirect diagnosis of fault in flexible manufacturing systems (FMS). For this purpose, we propose an on-linefault diagnosis of FMS based on flows analysis. In order to have additional time references to observe the system,one considers an FMS subjected to cyclic scheduling. Indeed, a deterministic command of cycling schedulingallows us to optimize the production flows and to control the production constantly by a precise knowledgeof the system state. The major merits of this approach lie in its capacity to indirect diagnose faults on-lineover several cycles and predict the delays carried out in the future. The incremental diagnosis does not restartthe resolution after each new observation, but it pursues the resolution from the set of assumptions obtainedwith the previous observations until the system converges to a unique solution. The study of the diagnosabilityproposed in this work allows to check off-line before the production, if taking into account the choice of thesystem observation points, the current production scheduling is adapted to detect, locate and identify after afinite time the causes a failure.Show less >
Show more >Using a large number of monitoring sensors in automated production systems can reduce the availability of themonitored system because of the fragility of these instruments. However having few observations of the internalbehavior of the system causes a lack of sensitivity of some failures of small-amplitude. This study is aboutindirect diagnosis of fault in flexible manufacturing systems (FMS). For this purpose, we propose an on-linefault diagnosis of FMS based on flows analysis. In order to have additional time references to observe the system,one considers an FMS subjected to cyclic scheduling. Indeed, a deterministic command of cycling schedulingallows us to optimize the production flows and to control the production constantly by a precise knowledgeof the system state. The major merits of this approach lie in its capacity to indirect diagnose faults on-lineover several cycles and predict the delays carried out in the future. The incremental diagnosis does not restartthe resolution after each new observation, but it pursues the resolution from the set of assumptions obtainedwith the previous observations until the system converges to a unique solution. The study of the diagnosabilityproposed in this work allows to check off-line before the production, if taking into account the choice of thesystem observation points, the current production scheduling is adapted to detect, locate and identify after afinite time the causes a failure.Show less >
Language :
Français
Collections :
Source :
Files
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