Dynamic and hybrid architecture for the optimal reconfiguration of control systems : application to manufacturing control

Résumé : Les systèmes de contrôle des événements discrets ont la possibilité de résoudre les défis importants de la société moderne. En particulier, cela représente une solution fondamentale pour gérer et contrôler les nouvelles avancées technologiques en conformité avec la requis du développement durable. Le paramétrage, la configuration et la prise de décision de ces systèmes de contrôle sont des aspects critiques qui influent sur les performances et la productivité. Les approches d'architecture de contrôle dynamique, telles que les systèmes de contrôle reconfigurables, ont été proposées pour la modélisation de ces systèmes. Cependant, ils n'ont pas réussi à optimiser le processus de reconfiguration car celles-ci se concentrent sur la continuité de l'exécution plutôt que sur l'optimisation de la reconfiguration. Cette dissertation propose une architecture de référence pour un système de contrôle reconfigurable, nommé Pollux, conçu pour gérer et ajuster de manière optimale et en temps réel l'architecture d'un système de contrôle, soit pour guider l'exécution opérationnelle ou répondre à une perturbation du système. En considérant une proposition d'une configuration optimale des architectures de contrôle basées sur la gouvernance partagée, cette approche proposée un système de contrôle reconfigurable compose d’une entité décisionnelle flexible et personnalisable, d’une représentation qui caractérise la configuration unique et la solution de contrôle de l'architecture de contrôle et d’un mécanisme de reconfiguration à trois modules qui intègre les principes basés sur l'optimalité dans la reconfiguration. Notre approche est appliquée dans le domaine de la fabrication et est validée dans une simulation et une cellule réelle de fabrication située à l'Université de Valenciennes, en France. La validation effectuée dans trois scénarios expérimentaux a permis de vérifier les avantages de notre approche et de nous encourager à continuer la recherche.
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Thèse
Artificial Intelligence [cs.AI]. Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambresis, 2017. English. 〈NNT : 2017VALE0031〉
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Soumis le : mercredi 20 décembre 2017 - 10:27:26
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Jose-Fernando Jiménez. Dynamic and hybrid architecture for the optimal reconfiguration of control systems : application to manufacturing control. Artificial Intelligence [cs.AI]. Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambresis, 2017. English. 〈NNT : 2017VALE0031〉. 〈tel-01668578〉

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