Diagnostic des défauts dans les systèmes à évènements discrets soumis à des contraintes temporelles

This PhD thesis deals with the fault diagnosis of Discrete Event Systems (DES) for which the occurrence of events is constrained by temporal specifications. The domain of application is large and varied ranging from manufacturing systems to transportation systems, communication networks and information systems. The increasing complexity of these systems requires the development of effective and efficient monitoring methods to ensure their security, availability and the maintenance of their properties over the time. For that purpose, Partially Observed Stochastic Timed Petri Nets (POSTPN) are used to model the system and the different faults that may affect it. The study is particularly concerned with faults that result after the violation of temporal constraints. Our main contribution in this thesis is the relevant exploitation of the timed information for the fault diagnosis. In fact, a better use of these temporal informations allow to discern with precision the different behaviors that are consistent with the measurements. In addition, the probability of faults occurrence is evaluated according to the dates of collected measurements. Two approaches are developed : the first one is used for single faults and the second one for slow drifts in cyclical systems.Cette thèse porte sur le diagnostic des défauts dans des Systèmes à Evènements Discrets (SED) pour lesquels l’occurrence des événements est soumise à des contraintes temporelles. Les domaines d’application potentiels sont nombreux et variés allant de la production manufacturière aux systèmes de transport en passant par les réseaux de communication et les systèmes d’information. La complexité croissante de ces systèmes nécessite l’élaboration de méthodes de surveillance de plus en plus efficaces et performantes pour garantir leur sécurité, leur disponibilité ainsi que le maintien de leurs propriétés dans le temps. Les réseaux de Petri Stochastiques Temporisés Partiellement Observés (RdPSTPO) sont utilisés pour modéliser le système ainsi que les défauts qui peuvent l’affecter. L’étude concerne particulièrement les défauts qui se traduisent par la violation des contraintes temporelles. Une exploitation pertinente des informations temporelles, en vue du diagnostic, constitue la contribution majeure de la thèse. En effet, une meilleure utilisation de ces informations permet de discerner avec précision les différents comportements qui expliquent les mesures. De plus, la probabilité d’occurrence des défauts est calculée en fonction des dates des mesures collectées. Deux approches sont développées : la première est dédiée aux défauts ponctuels et la seconde aux dérives lentes dans les systèmes cycliques