Surveillance et diagnostic des phases transitoires des systèmes hybrides basés sur l'abstraction des dynamiques continues par réseau de Petri temporel flou

The supervision and monitoring systems have a major role to the security of an industrial plant and the availability of its equipments. Forewarn the operator earliest about the deviations of the process nominal behaviour is fundamental to carry out preventive and corrective actions. Some kind of industrial plants like the chemical process and batch systems set significant complexities to the monitoring and supervision systems because of their hybrid nature (discrete and continuous interactions), the number of active variables and the complexity of theirs behaviour relations. This complexity becomes more pronounced in systems characterized by numerous operating mode changes leading to a numerous transitory phases.The monitoring of these transitory phases is a delicate issue. The large amount of variables to be taken into account leads to a difficult reasoning and interpretation of the process behaviour. In case of fault, the diagnosis becomes then a complex task. The marginal deviations of process behaviour may indicate a dysfunction that degenerates slowly or be caused by operator misbehaviour or piloting system fault.To cope with this complexity we propose a hierarchical monitoring and control system completed by a procedural decomposition proposed by the ISA88 norm, defining from the upper level the recipes, procedures, operations, phases and tasks. Our monitoring and diagnosis approach is located at two high levels of this procedural hierarchy: i) at the operation level, particularly on the transition period of operating modes where the influence relations between the variables are weekly or not known, ii) at the phase level where the influence relations are known in a period of time belonging the transition operating mode horizon. Concerning the complexity of the behaviour relations between the variables during the transitory phases, it is neither always possible nor necessary to have a precise mathematical representation of the process dynamics though algebraic-differential equations. Thus, the qualitative approaches become an interesting solution. They allow the representation of the process behaviour with an abstraction degree that offers more robustness and a better suitability with the considered monitoring high level.Les systèmes de surveillance et de supervision jouent un rôle majeur pour la sécurité des installations industrielles et la disponibilité des équipements. Signaler le plus tôt possible à l'opérateur les écarts détectés par rapport au comportement nominal prévu est fondamental pour la mise en œuvre des actions préventives et correctives sur le procédé. Certains types d'installations tels que les procédés chimiques et de traitement par lots (batch systems) présentent une grande complexité pour la commande/surveillance en raison de leur caractère hybride (aspects continus et discrets étroitement liés), du nombre de variables mis en jeu et de la complexité de leurs relations. Cette complexité est accentuée par la nécessité de nombreux changements de modes opératoires qui conduisent à de nombreuses phases transitoires. La surveillance de ces phases transitoires est délicate. Le nombre élevé de variables à considérer rend difficile l'interprétation du comportement du procédé. En cas de défaut, un diagnostic devient alors une tâche complexe. Les écarts, même marginaux, par rapport au comportement nominal souhaité doivent être surveillés de façon à avertir l'opérateur sur des évolutions non prévues qui peuvent aboutir à une défaillance. Les écarts marginaux peuvent indiquer un dysfonctionnement qui dégénère lentement ou encore une conduite inadéquate de l'opérateur ou du système de pilotage. Pour faire face à la complexité, le système de commande/surveillance est hiérarchisé selon la hiérarchie procédurale proposée par la norme ISA88. Notre démarche de surveillance et diagnostic se situe à deux niveaux hauts de cette hiérarchie procédurale : i) au niveau d'une opération et plus particulièrement lors du transitoire du mode opératoire (MOt) où les relations d'influence entre les variables sont faiblement connues ou non connues, ii) au sein d'une phase où les relations d'influence sont connues dans un intervalle de temps appartenant à l'horizon du mode opératoire.Concernant la complexité des relations des variables mises en jeu, il n'est pas toujours facile et forcément nécessaire une modélisation précise de la dynamique du procédé. Dans ce cas, les approches qualitatives permettent une représentation avec un degré d'abstraction plus en adéquation avec le niveau haut de surveillance considéré. Pour cela, nous proposons une abstraction des dynamiques continues basée sur un raisonnement temporel et événementiel compatibles avec les niveaux de la hiérarchie de surveillance. Cette abstraction est basée sur un partitionnement temporel flou de la dynamique des variables importantes définissant ainsi un ensemble d'états qualitatifs. Des mécanismes de vérification et de rétablissement de cohérence temporelle entre les variables sont proposés de façon à décrire les relations dynamiques locales existantes. Pour son pouvoir de représentation et pour rester cohérent avec une approche hiérarchique basée réseau de Petri, les Réseaux de Petri Temporels Flous ont été choisis