Il est souvent demandé aux systèmes actuels de développer des capacités d'autonomie qui leur permettent de résister à l'apparition d'un défaut ou d'autres perturbations, tout en restant fonctionnels ou en offrant un service dégradé mais sûr. Ils doivent donc intégrer des mécanismes leur permettant de percevoir un mode opératoire dégradé, sans intervention humaine, puis de réaliser les corrections nécessaire à la restauration d'un mode opératoire normal, ou d'un mode dégradé mais sûr. Dans ce contexte, un des principaux défis consiste à prendre en compte les incertitudes. Il est indispensable de considérer cette connaissance incomplète, qui peut se manifester sous la forme de perturbations mal définies, de variations de paramètres dues à une conception tolérante, au vieillissement, aux fautes, etc.
Les incertitudes sont communément qualifiées de déstructurées lorsque les équations du système ne sont pas entièrement connues, et de structurées lorsque les équations sont connues mais pas les valeurs de leurs paramètres. Dans les deux cas, il est particulièrement ardu d'obtenir un modèle précis des perturbations et des bruits agissant sur le système. Ceci peut alors rendre inappropriée l'utilisation du calcul stochastique. Le but premier de ce projet est d'investiguer en profondeur et de contribuer à l'étude des méthodes de surveillance des systèmes à incertitudes bornées (notés SIB dans le projet). Notre attention portera d'une part sur la surveillance préventive des SIB continus et d'autre part sur celle des SIB hybrides.
Pour cela, nous nous intéresserons particulièrement à la modélisation des SIB et à leur identification ainsi qu'aux propriétés sous-jacentes d'identifiabilité paramétrique et de diagnosticabilité.
Les méthodes ensemblistes de détection et localisation de défauts ont suscité beaucoup d'intérêt ces dernières années et la littérature sur le sujet montre un réel progrès. Cependant, elles présentent toujours deux inconvénients majeurs : les incertitudes aberrantes se propagent, ce qui est difficile à maitriser ; il en résulte des algorithmes de grande complexité et d'un coût élevé en temps de calcul.
Ce projet a pour but de contribuer :
- à repousser les limites des méthodes actuelles d'atteignabilité continue non linéaire ensembliste dont la complexité acceptera le passage à l'échelle ;
- à développer une méthode de calcul d'atteignabilité hybride non linéaire ensembliste de complexité polynomiale ;
- aux développements d'algorithmes de surveillance préventive des SIB continus et hybrides.
La faisabilité du pronostic de défauts à l'aide des observateurs hybrides ensemblistes et de techniques d'identification ensembliste sera également évaluée durant ce projet. Les méthodes développées seront regroupées dans une bibliothèque logicielle open source qui sera mise à disposition de la communauté scientifique internationale.

http://projects.laas.fr/ANR-MAGIC-SPS/

Ali ZOLGHADRI

Méthodes ensemblistes, diagnostic analytique.

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