Contribution au diagnostic des systèmes complexes

The diagnosis is today more than ever a relevant research topic. Safety is indeed in the heart of the concerns of the company of today. Stakes as well economic, environmental as at the society level, do of the diagnosis one of the major axes of innovation for current industry. Today the design and the exploitation of the systems must be approached by integrating a safety dimension of which the diagnosis forms integral part. It is in this problematic of diagnosis (including detection and prognosis) that our work is registered. Two research topics are explored: - models and sources of knowledge for the diagnosis. This research topic covers the multi-models aspects (process model, monitoring model, model of strategy...) for the monitoring, and emphasizes the use of varied information sources (scheduling, AMDE, histories...) to design a diagnosis function. The generation of a behavioural model from classified data is also considered in this topic. A monitoring approach based on the trajectory observation of a dynamic system through a sequence of classes to which the current state belongs is developed. - the distributed diagnosis. The suggested approaches are focused on the distribution of the functions and the models. An approach of distributed detection based on a time model (constraints) of the awaited behaviour is developed. An extension towards the embedded diagnosis in the automotive field based on a behavioural model issued from design data is also presented. On the basis of this work our research project relates to on one hand the use of date based approaches to structure knowledge and to automatically generate exploitable models by model based methods of diagnosis, on the other hand the problem of the diagnosis for the decision-making aid, notably in systems where human dimension must be consideredLe diagnostic est aujourd'hui plus que jamais un thème de recherche pertinent. La sécurité est en effet au cSur des préoccupations de la société d'aujourd'hui. Les enjeux tant économiques, sociétaux qu'environnementaux en font un des axes majeurs d'innovation pour l'industrie actuelle. Aujourd'hui la conception et l'exploitation des systèmes doivent être abordées en intégrant une dimension sécurité dont le diagnostic fait partie intégrante. C'est dans cette problématique du diagnostic (incluant la détection et le pronostic) que s'inscrivent nos travaux. Deux thèmes de recherches sont explorés : - les modèles et les sources de connaissances pour le diagnostic. Ce thème de recherche couvre les aspects multi-modèles (modèle du procédé, modèle de surveillance, modèle de stratégie &) pour la surveillance, et met en avant la pertinence d'utiliser des sources d'informations variées (ordonnancement, AMDE, historiques &) pour mettre en place une fonction diagnostic. La génération d'un modèle de comportement à partir de données classifiées est également abordée dans ce thème. Une approche de surveillance reposant sur l'observation de la trajectoire d'un système dynamique au travers d'une séquence d'assignations de l'état courant à des classes est développée. - le diagnostic distribué. Les approches proposées ici se focalisent sur la distribution des fonctions et des modèles. Une approche de détection distribuée basée sur un modèle temporel (contraintes) du comportement est développée. Une extension vers le diagnostic embarqué dans le domaine automobile s'appuyant sur un modèle du comportement issu des données de conception est également présentée. Sur la base de ces travaux notre projet de recherche concerne d'une part l'utilisation des approches basées données pour structurer les connaissances et générer automatiquement des modèles exploitables par des méthodes de diagnostic basées modèles, d'autre part la problématique du diagnostic pour l'aide à la décision, notamme nt dans les systèmes où la dimension humaine doit être considéré