Surveillance et maintenance prédictive : évaluation de la latence de fautes. Zineb SIMEU-ABAZI Univ. Joseph Fourier, LAG)

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1 Surveillance et maintenance prédictive : évaluation de la latence de fautes Zineb SIMEU-ABAZI Univ. Joseph Fourier, LAG)

2 SURVEILLANCE Analyser une situation et fournir des indicateurs! Détection de symptômes! Diagnostic MAINTENANCE PREDICTIVE Face aux aléas en phase d exploitation, l objectif est d exécuter une action de maintenance dès l apparition d une dégradation (maintenance préventive prévisionnelle) LATENCE DE FAUTE Entre l indication d une déviation et la demande d une action de maintenance, il peut s écouler un certain temps. Pendant tout ce temps, la faute est dite latente (non encore détectée).

3 Type de Systèmes Systèmes discrets Systèmes hybrides Ensemble de tâches exécutées en séquence

4 Principe de détection Surveillance Suivi de l évolution temporelle d une activité, donnant lieu à un ou plusieurs compte rendu à des dates prévisibles Suivi temporel Durée prévue Faute latente Marge Activité Absence de compte rendu Requête Fin Fin +tard temps

5 Principe de détection Surveillance Suivi de l évolution temporelle d une activité, donnant lieu à un ou plusieurs compte rendu à des dates prévisibles Suivi temporel Durée prévue Activité Marge Risque de fausses alarmes Requête Fin temps

6 Principe de détection Surveillance Suivi de l évolution temporelle d une activité, donnant lieu à un ou plusieurs compte rendu à des dates prévisibles Suivi temporel Durée prévue Activité Marge Retard de détection temps Requête Fin Évaluation de la Marge = latence de faute

7 PLAN Surveillance: Méthodes classiques / Méthode proposée Outils de modélisation : automates temporisés Modèle du système de surveillance Applications à différents types de systèmes Évaluation de la latence de faute Évaluation des performances Extension pour le diagnostic

8 Méthodes classiques de surveillance Réservoir Partie commande capteurs capteurs Système de surveillance V1 W1 b2- h2- b1- h1- V2 W2 actionneurs Partie Opérative Solution statique basée sur l énumération des états du système! Une liste exhaustive des pannes possibles.! Le système ne détecte que les pannes identifiées dans liste.! les défaillances des capteurs non prise en compte.

9 Méthode proposée Actions Préventive Information temps Partie Commande capteurs Système de surveillance capteurs état Normal Durée connue état Dégradé État de défaillance actionneurs Partie Opérative début tâche T min Solution proposée pas d'énumération des différents modes de défaillance prise en compte de la dynamique du processus optimisation du temps de détection fin marge T max détection temps

10 Surveillance et Commande Module de Surveillance AUTOMATES TEMPORISES Fonctionnement" Défaillant Fonctionnement" Dégradé Module de Commande Fonctionnement" Normal Commande capteurs Partie opérative : Procédé actionneurs

11 Démarche générale Identification des paramètres à surveiller Détermination des marges Construction du modèle de surveillance Validation

12 Outil de modélisation L outil de modélisation doit représenter : l ensemble des états discrets " la séquence de tâches l ensemble des variables continues " temps Automate Temporisé Dynamique continue (horloge) x 1 := 0, x 2 := 0 E 0 x& 1 = 1 x& 2 = 1 x 2 2 guard a ^ x 2 = 2 x 2 := 0 E 1 x& 1 = 1 x& 2 = 1 x 1 3 b ^ 1 x 1 3 x& x& 1 2 E 2 = 1 = 1 Invariant condition affectation

13 1 ère application: système de remplissage des bacs RESERVOIR 1 m (1) (2,5) V1 h1-bac 1 h2-bac 2 b1- b2- W1 V2 W V1 h1 W1 b1 5 V2 h2 6 W2 b2 7 (3,5) (4,5) (4,6) (3,6) (4,7) (2,6) (2,7) (3,7) Procédé Objectif: 1 Grafcet de commande Graphe des situations détecter le débordement des bacs détecter la vidange totale des bacs

14 Modèle dynamique (1) I m J m E1 (3,5) (4,5) (4,6) (2,5) (3,6) (4,7) (2,7) (3,7) (2,6) 0 m T min Mode normal m T max m T c Mode dégradé Mode défaillant chaque horloge est associée à un couple action-capteur x 7 I 7 & x 4 I 4 x E47 1 :=0 x 3 I 3 x 5 I 5 E35 x E45 E46 4 :=0 x 6 :=0 x 2 I 2 x 5 I 5 x 3 I 3 x 1 I x 1 3 :=0 x 2 E25 I 2 &x I 5 5 x 6 :=0 E36 x 2 :=0 & x 5 :=0 x 3 :=0&x 6 :=0 x 2 I 2 x x 6 I 5 I 5 x 6 x 6 :=0 3 :=0 x E26 x 2 I 2 6 I 6 E27 x E37 x 7 :=0 3 :=0 temps horloge x m Détermination des marges de tolérance pour chaque couple action-capteur x 4 :=0 x 7 :=0

15 Modèle de surveillance 5 x5 ftc Mode défaillant 2 x2 f Tc x 2 ou x 5 f T f T 2 max 5 max X1 m & b2 & x 6 J 6 x 3 J 3 x 1 :=0 b1& b2 & x 1 J 1 x 6 I 6 X3 X5 h1& X2X5 x 5 J 5 h2 & X2X6 X3 X5 b1& x 2 J 2 b2 & b1& x 3 J 3 X4X5 h2 & h1& x 6 J 6 x 7 :=0 x 5 J 5 x 2 J 2 X2X7 x 3 I 3 X4X5 h2 & h1& h2 & x 5 J 5 b1& b2 & x 2 J 2 x 5 I 5 X4X6 x 3 J 3 X3X6 x 6 J 6 X3X7 X4X6 Mode dégradé 6 x6 T max Mode normal X1 m & x 1 I 1 h1& x 2 I 2 X2X5 x 5 I 5 h2 & h2 & x 5 I 5 h1& x2 I2 b1& b2 & x 3 I 3 X3X6 x 6 I 6 b1& x 3 I 3 X2X6 b2 & x 6 I 6 x 7 :=0 X2X7 h1& x 2 I 2 X3X7

16 2 ème application: système manufacturier

17 Modèle générique «Machine» Série B M B Assemblage B M B x 1 := 0, x 2 := 0 P.S x& 1 = 1 x& = 1 2 x 2 t p p ^( 1 x 1 t g ) x 1 := 0 p ^ (x 2 = t p ) x 2 := 0 G.F x& 1 = 1 x& 2 = 1 x 1 t g p ^( 1 x 1 t d ) x 1 := 0 p ^( x 1 t g ) x 1 := 0 D.F x& 1 = 1 x& 2 = 1 x 1 t d B Désassemblage B rep ^ x 2 = t p x 1 := 0, x 2 := 0 F.S x& 1 = 1 x& 2 = 1 x 1 t f x 1 > t d B M B

18 Le système de surveillance Surveillance machine n-1 Surveillance machine i Mesures Objective de production Surveillance machine 1 Normale Dégradé Panne Action de maintenance Machine défaillante Système manufacturier

19 3 ème application: système de traitement de surface P 0 P 1 P 2 P 3 P 4 Rail Robot Sc C3 C1 C2 TA 0 TA 1 TA 2 TA 3 TA 4 Sd Ordonnancement des tâches pour une cycle :! Chargement d une plaque en P0! déplacement vers P1 et dépot en C1! déplacement à vide vers P3 et retrait d une plaque de C3! déplacement en charge vers P4 et dépot en C4! déplacement à vide vers P1 et retrait d une plaque en C1! déplacement vers P2 et dépot en C2! déplacement à vide vers P3 et retrait d une plaque en C3! déplacement vers P0. Durée du déplacement de Pi à Pi+1 Surveillance des opérations de transport Robot plein ou vide Opérations de transport Opérations de traitement + Surveillance des Durée tâches de de traitement traitement [ Cmin, Cmax]

20 Principe de la modélisation Tâches T i Surveillance des tâches de traitement Rebut Ordonnancement optimal Surveillance Des opérations de transport normal dégradé défaillance défaillance Détection capteurs Partie Opérative

21 Modèle dynamique 01 P0 0 P1 & xr I01 P0 & xr I30 13 xr 4 30 xr 6 P3 & xr I13 P3 & xr I P4 & xr I34 P2 & xr I12 41 xr 6 12 P1 & xr I41 x r : horloge d activation I j : l intervalle de bon fonctionnement de la tâche j. J i : l intervalle toléré en fonctionnement dégradé de la tâche i I m J m D m T m C m Horloge x m 0 Mode normal Mode dégradé Mode défaillant

22 01 Modèle de surveillance Mode de défaillance xr>c2 P1 & xr J01 13 xr 4 P3 & xr J13 34 P4 & xr J34 41 xr 6 Mode dégradé P0 P0 & xr J30 P3 & xr xr J13 J23 P2 & xr J12 P1 & xr J41 0 xr>t13 30 xr Mode normal 01 P0 0 P1 & xr I01 P0 & xr I30 13 xr 4 30 xr 6 P3 & xr I13 P3 & xr I P4 & xr I34 P2 & xr I12 41 xr 6 12 P1 & xr I41

23 Modèle de surveillance Mode de défaillance 01 P1 & xr J01 13 xr 4 P3 & xr J13 34 P4 & xr J34 41 xr 6 Mode dégradé P0 P0 & xr J30 P3 & xr J23 P2 & xr J12 P1 & xr J xr Mode normal 01 P0 0 P1 & xr I01 P0 & xr I30 13 xr 4 30 xr 6 P3 & xr I13 P3 & xr I P4 & xr I34 P2 & xr I12 41 xr 6 12 P1 & xr I41

24 #Automates Complexité Modèle Fonctionnement normal (N états) Modèle Fonctionnement dégradé (N états) Modèle Défaillance d états 2*N+d états #Statecharts Modèle Modèle d'évolution des modes N+3 états N états 3 états Automates " Statecharts

25 Modèle statechart

26 Résultats de simulation

27 Résultats de simulation 0.38s temps de détection

28 Évaluation de la latence de faute 60 Errors total false alarm 1. Est-ce que la valeur optimale couvre toutes les fautes générées? 2. Est-ce que cette valeur optimale dépend du temps de service? true alarme 0 2 Optimal value [s] 12 Évaluation des performances * Une même pénalité est appliquée pour une fausse alarme et la non détection

29 Évaluation des performances La performance corresponds au calcul du taux de couverture C d qui qualifie le système de surveillance! C = d F F d g T. ratio /δ [%] generated* Faults detected* Cd level of performance ,33 41,33 41,67 39,67 0,98 0,96 Very Good ,67 39,67 35,33 32,00 0,89 0,80 Good 25 41,33 32,67 0, ,33 42,00 31,00 29,33 0,76 0,69 Medium 40 42,00 27,67 0, ,00 26,67 0, ,00 25,33 0,57 Bad *averages from statistic preprocessing

30 Extension pour le diagnostic Principe de la méthode La recherche des chemins possibles dans le modèle La vérification des poids des chemins possibles (model-checking) Initialisation Procédé Alarme Temps : occurrence d alarme Système de diagnostic Chemin dans l automate F 1 1 F 2 2 Identification des fautes Surveillance Détection Localisation Vérification par analyse arrière

31 Vérification par analyse arrière x 1 =3 F1 F2 x 1 =3 x 1 =3 x 1 =2 x 1 :=0 1 x 1 :=0 x 1 =2 2 3 x 1 :=0 x 1 =4 4 Une défaillance est détectée à l instant t1. - Est-elle due à une faute F1 ou F2? L analyse du temps permet de dissocier ces fautes suivant la valeur de t1. Si t1= 3 ou 7 Faute F1 Si t1= 5 Faute F2

32 Perspectives Predictive maintenance Activated only by a rising edge, need some other development Fault latency For manufacturing systems the algorithm used study each machine alone, the aim is to define a global algorithm Diagnosis In development

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