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Avis de soutenance de Thèse de Mr Rabah AMMOUR

vendredi 17 novembre 2017, par Jacques Raharijaona

Monsieur Rabah AMMOUR soutiendra une thèse en vue de l’obtention du grade de Docteur de Normandie Université, le 11 décembre 2017 à 14H30 à l’Université Le Havre Normandie, UFR des Sciences et Techniques,

Spécialité : Automatique, Signal, Productique, Robotique
Sujet de thèse : "Contributions au diagnostic et pronostic des SEDs temporisés par réseaux de Petri stochastiques."

Composition du jury :

  • Mohamed GHAZEL, Chargé de recherche HDR, IFFSTAR, Rapporteur
  • Jean Jacques LESAGE, Professeur des universités, ENS Cachan, Rapporteur
  • Isabel DEMONGODIN, Professeur des universités, Université de Marseille, Examinatrice
  • Louise TRAVE, Directeur de Recherche CNRS, Toulouse, Examinatrice
  • Edouard LECLERCQ, Maître de conférences, Université Le Havre Normandie, Encadrant
  • Dimitri LEFEBVRE, Professeur des universités, Université Le Havre Normandie, Directeur
  • Eric SANLAVILLE, Professeur des universités, Université Le Havre Normandie, Codirecteur

Résumé :
La complexification des systèmes nécessite l’élaboration de méthodes de surveillance de plus en plus efficaces. Le travail de cette thèse s’inscrit dans ce contexte et porte sur le diagnostic et le pronostic des Systèmes à Evénements Discrets (SEDs) temporisés. Les réseaux de Petri stochastiques partiellement mesurés sont utilisés pour modéliser le système. Le modèle représente à la fois le comportement nominal et le comportement dysfonctionnel du système. Il permet aussi de représenter ses capteurs à travers une mesure partielle des transitions et des places. Notre contribution porte sur l’exploitation de l’information temporelle pour le diagnostic et le pronostic des SEDs. A partir d’une suite de mesures datées, les comportements du système qui expliqueraient ces mesures sont d’abord déterminés. La probabilité de ces comportements est ensuite évaluée pour fournir un diagnostic du système en termes de probabilité d’occurrence des défauts. Dans le cas où une faute est diagnostiquée, une approche permettant d’estimer la distribution de sa date d’occurrence est proposée. L’objectif est de donner plus de détails sur cette faute afin de mieux la caractériser. Par ailleurs, la probabilité des comportements compatibles est exploitée pour estimer l’état actuel du système. Il s’agit de déterminer les marquages compatibles avec les mesures ainsi que leurs probabilités associées. A partir de cette estimation d’état, la prise en considération des évolutions possibles du système permet d’envisager la prédiction de la faute avant son occurrence. Une estimation de la probabilité d’occurrence de la faute sur un horizon de temps futur est ainsi obtenue. Celle-ci est ensuite étendue à l’évaluation de la durée de vie résiduelle du système. Enfin, une application des différentes approches développées sur un cas d’un système de tri est proposée.

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