Modules de spécialisation du parcours «Conduite et Supervision»
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- Tristan Bouchard
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1 Modules de spécialisation du parcours «Conduite et Supervision» Ce parcours présente les outils modernes de l analyse de performance, la simulation, le contrôle, pour la conception de systèmes de surveillance et de supervision, des systèmes de production complexes. Les applications typiques concernent la conduite en ligne d'ateliers complexes, nécessitant la coordination de plusieurs postes de travail et d une flotte de robots mobiles. Les cours concernent la modélisation et la supervision des systèmes à événements discrets (SED), la simulation en-ligne et hors-ligne des SED, les systèmes hybrides et leur contrôle optimal, les applications à la production flexible, l ordonnancement dynamique et le ré-ordonnancement, la surveillance en ligne, la maintenance et l aide à la décision. Modules ECTS Modélisation et supervision de SED (MSSED), J.J. Loiseau 4 Simulation informatique de SED (SISED), P. Castagna 4 Systèmes Hybrides (SH), M. Gapaillard, N. Rakoto 4 Logistique, planification et ordonnacement (LPO), N. Mebarki 4 Méthodes statistiques de surveillance des procédés (STAT), Ph. Castagliola 4 Fiabilité et Maintenance des systèmes de production (FIAB), B. Castanier 4
2 Modélisation et Supervision des Systèmes à Evénements Discrets (MSSED) Credits: 4 Semestre 3 Forme Cours 20 h TD/TP 10h Travail personnel 70 h Enseignant : Jean Jacques Loiseau Maîtriser les modèles dynamiques formels pour l analyse et le pilotage de systèmes à événements discrets (SED). I Supervision : La théorie des langages commandables traite la synthèse de stratégies de commande des SED modélisés par un système de transitions (automatismes logiques, réseaux de transport ou réseaux informatiques par exemple) afin d'éviter les conflits d'utilisation de ressources et les interblocages. I.1 Systèmes de transitions, automates et langages, théorème de Kleene, I.2 Modélisation d'un processus réel, systèmes distribués, composition des automates, blocage, supervision. I.3 Commandabilité, synthèse d'un superviseur, algorithmes et principes de mise en œuvre. Exemple de mise en œuvre : commande d'un réseau de transport. I.4 Supervision modulaire, supervision sous observations partielles, langage observable, commande décentralisée. II Max-Plus : L algèbre Max-Plus permet la modélisation et l évaluation de performance (par exemple le calcul du taux de production) d une classe de SED temporisés, en vue de contrôle en ligne (par exemple le contrôle de congestion dans un réseau de transport ou de télécommunication). II.1 Structures algébriques ordonnées, système dynamique sur un semi-anneau, réalisation, résiduation d inéquations dans l'algèbre max-plus, conjugaison dans l'algèbre min-plus, analyse spectrale dans l algèbre Max-Plus, algorithmes. II.2 Représentation d'un système (de production par exemple) par un système Max-Plus linéaire, mise en équation d'un graphe d'événements temporisés, évaluation de performances, optimisation du nombre de ressources, synthèse de contrôle. Compétences: Après avoir suivi ce cours les étudiants seront capables de: - - Modéliser un processus par un automate ou un système Max-Plus linéaire. - - Evaluer les performances du système à partir de l analyse du modèle. - - Formuler la spécification de problèmes concrets de pilotage. - - Effectuer la synthèse d une stratégie de contrôle en ligne. Evaluation : 100% par examen final. Bibliographies: - F. Baccelli, G. Cohen, G.J. Olsder, and J.-P. Quadrat, Synchronization and linearity, An algebra for discrete event systems, Wiley, C.G. Cassandras, and S. Lafortune, Introduction to discrete event systems, Kluwer Academic Publishers, 1999.
3 Simulation Informatique des SED (SISED) Credits: 4 Semestre 3 Forme Cours 25 h TD/TP 5 h Travail personnel 70 h Enseignants: Pierre CASTAGNA, Nasser MEBARKI Etude des techniques de modélisation en vue le la simulation informatique des SED. - Principe de la simulation de flux - Fonctionnement d un simulateur (horloge/événements) - Le langage de simulation SIMAN/ARENA - Modèles stochastiques : La modélisation des phénomènes aléatoires - Modèles stochastiques : Analyse des résultats d une simulation stochastique. Compétences: Après avoir suivi ce cours les étudiants seront capables de: - Modéliser un SED en vue de sa simulation dynamique. - Analyser les résultats de simulation d un modèle comportant des générateurs aléatoires. Evaluation : 70% par examen final, 30% par compte-rendu de TP ou de projets.. Bibliographies: - Banks, J. Carson, J.S. and B.L. Nelson. Discrete-event system simulation. Third edition, Prentice Hall International Editions, A.M. Law, W.D. Kelton, Simulation Modeling and Analysis Editions McGraw-Hill, Third edition, Kelton W. David, Randall P. Sadowski, Deborah A. Sadowski, Simulation whit ARENA Mc Graw Hill, Gérard Fleury, Philippe Lacomme, Alain Tanguy, Simulation à événements dicrets, Editions Eyrolle, 2007.
4 Systèmes hybrides (SH) Credits: 4 Semestre 3 Forme Cours 20 h TD/TP 10 h Travail personnel 70 h Enseignants: Muriel GAPAILLARD, Naly RAKOTO, Yannick AOUSTIN Modélisation, analyse et commande de systèmes hybrides. 1. Définitions et exemples de systèmes hybrides - Systèmes continus comportant des discontinuités - Systèmes discrèts avec des variables continues - Exemple du robot marcheur 2. Stabilité et commande des systèmes hybrides - Stabilité des systèmes hybrides commutés (commutation arbitraire, commutation restreinte) - Stabilisation par commutation - Commande optimale 3. Simulation de systèmes hybrides à l aide de Matlab et Simulink Les différentes parties du cours sont illustrées par de nombreux exemples de systèmes hybrides (boîte de vitesse, thermostat, système de réservoirs d eau ). Une séance complète (2h) est consacrée au robot marcheur. Compétences: Après avoir suivi ce cours les étudiants seront capables de: Modéliser un système hybride Analyser la stabilité d'un système hybride Simuler certaines classes de systèmes hybrides (Matlab Simulink) Effectuer une synthèse de commande (optimale) de systèmes hybrides Evaluation: 50% par examen final, 50% par compte-rendu de TP ou de projets. Bibliographie: - D. Liberzon. Switching in Systems and Control. Birkhauser, C. Cassandras, A.Giua, C. Seatzu, J. Zaytoon, (Eds) Analysis and Design of Hybrid Systems 2006, Proc. of IFAC ADHS 2006, Italy, Elsevier. - A. Bemporad, A. Bicchi, G. Buttazzo, Proc. of HSCC 2007, Pisa, Italy. Springer Verlag, LNCS 4416, 2007.
5 Logistique, Planification et Ordonnancement Crédits: 4 Semestre 3 Forme Cours 12.5 h TP 15 Travail personnel 70 h Enseignant: Nasser Mebarki Comprendre l origine de limitations de performance (notamment en termes de dynamiques fixes) imposées par certaines structures dans la résolution de problèmes de commande. 1. Logistique industrielle 1.1. Concepts, vocabulaire et enjeux 2. Gestion des stocks 2.1. Modèles et outils 3. Planification 3.1. MRP 3.2. Jalonnement et Calcul de charges 3.3. Lot sizing 4. Ordonnancement à capacité finie 4.1. Lien avec la planification 4.2. Problèmes et Modèles d'ordonnancement 4.3. Objectifs et Mesures de performance 4.4. Méthodes exactes 4.5. Règles de priorité 4.6. Méta-heuristiques Prérequis : Evaluation : 100% par examen final. Bibliographie: Management industriel et logistique, Gérard Bagin et al., 2007, Economica. Ordonnancement, Patrick Esquirol et Pierre Lopez, 1999, Economica.
6 Méthodes Statistiques de Surveillance des Procédés (MSSP) Crédits: 4 Semestre 3 Forme Cours 15 h TD/TP 5 Travail personnel 70 h Enseignant: P. Castagliola Comprendre l origine de limitations de performance (notamment en termes de dynamiques fixes) imposées par certaines structures dans la résolution de problèmes de commande. 1. Fondement théorique Lois de probabilité importantes (normale, bêta, gamma, géométrique) Propriétés des statistiques empiriques pour des échantillons normaux (moyenne, écarttype, statistique d'ordre, médiane, étendue) Propriétés des distributions de type phase discrète 2. Cartes de contrôle de base 1. Définition des cartes de contrôle de base (moyenne, médiane, écart-type, étendue) 2. Run Length (pdf, cdf, ARL, SDRL) 3 Run Rules et Synthétique 1. Règle 2-sur-3 2. Run Length pour la règle 2-sur-3 3. Règles 3-sur-4 et 4-sur-5 4. Carte de contrôle synthétique - Cartes de contrôle adaptative - Cartes de contrôle VSI (Variable Sampling Interval) - Cartes de contrôle VSS (Variable Sampling Size) 5. Cartes de contrôle cumulative Carte de contrôle EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) Carte de contrôle CUSUM (CUMulative SUM) 6. Cartes de contrôle multivariable - Carte de contrôle de Hotelling - Carte de contrôle MEWMA Prérequis : module probabilité, processus stochastique Evaluation : 100% par examen final. Bibliographie: Douglas C. Montgomery, Introduction to Statistical Quality Control, Wiley, 2008.
7 Fiabilité et Maintenance des Systèmes de Production (FMSP) Crédits: 4 Semestre: 3 Forme Cours 15 h TD/TP 5 Travail personnel 70 h Enseignant: B. Castanier Construire et évaluer des modèles de maintenance reposant sur la fiabilité des systèmes afin de minimiser les conséquences des défaillances 2. Introduction à la fiabilité des systèmes Définitions et enjeux Lois classiques de dégradation Modèles d'évaluation de la fiabilité des systèmes simples Fiabilité des systèmes complexes 3. Introduction à la maintenance 5. Définitions et critères de décision 6. Stratégies de maintenance 3. Modèles de maintenance 4 Maintenance des systèmes mono-composant 7. Maintenances imparfaites 8. Durée de maintenance 9. Maintenance des systèmes à dégradation cumulée - Maintenance de systèmes complexes - Maintenance opportuniste - Maintenance de systèmes en série - Maintenance de systèmes k sur n 6. Applications Prérequis : module probabilité, processus stochastique. Evaluation : 100% par examen final. Bibliographie: Hongzhou Wang et Hoang Pham, Reliability and Optimal Maintenance, (2006) Springer Series in Reliability Engineering Marvin Rausand, System Reliability Theory - 2 ed. (2004), Wiley Series in probability and Statistics
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