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Fiche détaillée Thèses
INSA de Toulouse (17/12/2007), A.SUBIAS (Dir.)
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Détection et diagnostic basés cohérence pour les systèmes à événements discrets : vers la prise en compte des erreurs de modélisation
Carmen Guadalupe Lopez-Varela1

Cette thèse propose une méthode de détection et diagnostic basée cohérence pour les systèmes à événements discrets. La méthode prend en compte la possibilité d'erreurs dans les modèles utilisés comme référence du bon comportement du système. La détection est réalisée par la vérification de cohérence entre le comportement observé et le comportement décrit par les modèles du système. Dans la mesure où les modèles utilisés ne sont pas exempts d'erreurs, la perte de cohérence détectée peut correspondre à une réelle défaillance au niveau du procédé ou à une erreur dans les modèles. Pour distinguer ces deux cas, il est nécessaire de déterminer les sous-modèles communs. Chaque observation émanant du procédé apporte une information utile pour l'identification de la ou des types de configuration entre les modèles. L'identification est réalisée en ligne et repose sur le parcours d'un graphe décrivant exhaustivement l'ensemble des configurations des modèles. Enfin, le rétablissement de la cohérence avec les observations par modification des modèles constitue le principe du diagnostic
1 :  LAAS - Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes [Toulouse]
LAAS-DISCO
Systèmes à événements discrets – Détection – Diagnostic – Vérification de cohérence – Modèles comportementaux – Erreurs de modélisation – Réseau de Petri – Identification des configurations des modèles

This thesis proposes a consistency-based detection and diagnosis method for discrete event systems. The method takes into account the possibility of errors within the models that are used as a reference of the correct behaviour of the system. The detection step is carried out by consistency verification between the observed behaviour and the one described in the system models. Since the models may be incorrect, detected inconsistencies can either correspond to failures of the process or to modelling errors. To distinguish between these two cases, it is necessary to determine the joint sub-models. Each observation brings useful information for the configuration identification between models. The on-line identification is based on a search in a graph that exhaustively describes the possible configurations of the models. Finally, the diagnosis principle consists in restoring the consistency with the observations by modifying the models.
Discrete event systems – Detection – Diagnosis – Consistency – Behavioural models – Modelling errors – Petri nets – Configuration identification