DIAGNOSTIC LOGIQUE DES SYSTEMES COMPLEXES ET DYNAMIQUES DANS UN CONTEXTE MULTI-AGENT - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2005

LOGICAL DIAGNOSIS OF THE COMPLEX AND DYNAMIC SYSTEMS IN A MULTI-AGENT CONTEXT

DIAGNOSTIC LOGIQUE DES SYSTEMES COMPLEXES ET DYNAMIQUES DANS UN CONTEXTE MULTI-AGENT

Résumé

This thesis proposes a methodology to design a reliable diagnosis systems permitting to comprehend the dynamic complex and spatially distributed systems. The proposed results lean on the, one hand, techniques of formal analysis diagnosis or to basis of consistency, that permits to guarantee the exactness of the diagnosis analysis, and on the other hand, on multi-agents paradigm. The proposed algorithms permit to deduct all possible faults for an observed behavior while classifying them according to different criteria of plausibility. Our contribution consisted in proposing a method of diagnosis that pulls left of the two DX approaches (Artificial intelligence community) and FDI (Control community) while distinguishing the phase of detection, that can be done by various and sometimes very sophisticated techniques (state observer, parity relation, signal based,...), of the phase of localization or diagnostic analysis, that must permit to guarantee what can be, and to analyze all available information to deduct the just diagnosis and possible suit of it. Besides, we showed that it was possible to fear uncertainties of decision while transposing the logic of the analysis diagnosis in fuzzy logic. Work presented in this memory has been developed in the setting of the European project called MAGIC (Multi-Agents-Based Diagnostic Data Acquisition and Management in Complex systems). Results are under transfer toward different industries thanks to the industrial partners of the project: the SATE enterprises (System Advanced Technologies Engineering) and SMS-DEMAG.
Cette thèse propose une méthodologie pour la conception de systèmes de diagnostic fiables permettant d'appréhender les systèmes dynamiques complexes et spatialement distribués. Les résultats proposés s'appuient d'une part sur des techniques d'analyse diagnostic formelle ou à base de consistance, qui permettent de garantir la justesse de l'analyse diagnostic, et d'autre part, sur le paradigme multi-agents. Les algorithmes proposés permettent de déduire tous les défauts possibles pour un comportement observé en les classant suivant différents critères de vraisemblance. Notre contribution a consisté à proposer une méthode de diagnostic qui tire partie des deux approches DX (communauté d'Intelligence Artificielle) et FDI (communauté Automatique) en distinguant la phase de détection, qui peut se faire à base de techniques variées et parfois très sophistiquées (observateur d'état, relation de parité, traitement de signal,...), de la phase de localisation ou d'analyse diagnostic, qui doit permettre de garantir ce qui peut l'être et d'analyser toutes les informations disponibles pour en déduire le diagnostic le plus juste et complet possible. De plus, nous avons montré qu'il était possible d'appréhender des incertitudes de décision en transposant la logique de l'analyse diagnostic en logique floue. Le travail présenté dans ce mémoire a été développé dans le cadre du projet européen MAGIC (Multi-Agents-Based Diagnostic Data Acquisition and Management in Complex systems). Les résultats sont en cours de transfert vers différentes industries grâce aux partenaires industriels du projet : les entreprises SATE (System Advanced Technologies Engineering) et SMS-DEMAG.
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Dates et versions

tel-00008768 , version 1 (14-03-2005)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00008768 , version 1

Citer

Samir Touaf. DIAGNOSTIC LOGIQUE DES SYSTEMES COMPLEXES ET DYNAMIQUES DANS UN CONTEXTE MULTI-AGENT. Automatique / Robotique. Université Joseph-Fourier - Grenoble I, 2005. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00008768⟩
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