Stochastic modeling for dependability assessment of control systems

Dans le contexte des systèmes commandés, l’effort de recherche est principalement porté sur la reconfiguration d’une loi de commande à l’apparition d’une situation de défaut. La reconfiguration a pour objectif de pallier au défaut et donc de maintenir les performances du système. La problématique principale de nos travaux est d’étudier ces systèmes du point de vue de leur sûreté de fonctionnement en s’interrogeant sur les causes qui engendrent une situation de défaut. Pour cela, il est supposé l’existence d’une relation étroite entre la commande d’un système, sa dégradation et ses défauts. Un cadre de modélisation stochastique de la dégradation est proposé intégrant l’usage du système ainsi que les différents modes de détérioration. Le pronostic de la durée de vie résiduelle RUL de l’actionneur -élément critique de ces systèmes- est dérivé de l’ensemble des modèles. La RUL est alors utilisée comme un outil de reconfiguration de la loi LQR (Linear Quadratic Regulator) d’un système mono-actionné dans le cadre d’une maintenance prédictive. L’impact de cette nouvelle politique de maintenance sur les performances statiques et dynamiques du système est évalué. Enfin, le comportement stochastique d’un système tolérant aux fautes basé sur une redondance d’actionneurs est étudié au travers des modèles développésIn the context of control systems, the research effort is focused on how to reconfigure the control law upon the occurrence of a faulty situation. The reconfiguration procedure aims to overcome the fault and thus to maintain system performances. The main issue of this thesis is to study these systems in terms of their dependability by questioning the causes that generate a fault. Then it is assumed a close relationship between the control of a system, its degradation and its faults. A stochastic modelling framework is proposed combining the use of the system and the various modes of deterioration. The actuator is assumed to be the most critical part of a system. The prognosis of its remaining life RUL is derived from these models. This RUL is then used as a tool for reconfiguring the LQR law (Linear Quadratic Regulator) of a system with a single actuator in the context of a predictive maintenance. The impact of this new maintenance policy on static and dynamic performances is assessed. Finally the stochastic behavior of a fault tolerant control system is studied by means of the achieved model