Approche intelligente à Base de raisonnement à partir de cas pour le Diagnostic en ligne des SystèMES AutomatiséS de production. (Intelligent Case-based Reasoning Approach for Online Diagnosis of Automated production Systems)

Les systemes automatises de production (SAP) representent une classe importante des systemes industriels qui sont de plus en plus complexes vue le grand nombre d’interaction et d’interconnexion entre leurs differents composants. En consequence, ils sont plus sensibles aux dysfonctionnements dont les consequences peuvent etre importantes en termes de productivite, de securite et de qualite de production. Un defi majeur est alors de developper une approche intelligente qui peut etre utilisee pour le diagnostic de ces systemes afin de garantir leurs suretes de fonctionnement. Dans le cadre de cette these, nous nous interessons seulement au diagnostic des SAP ayant une dynamique discrete. Nous presentons dans le premier chapitre ces systemes, les dysfonctionnements possibles et la terminologie du diagnostic utilisee. Ensuite, nous presentons un etat de l’art de differentes methodes et approches existantes et aussi une synthese de ces methodes. Cette synthese nous a motive de choisir une approche a base de donnee qui s’appuie sur une technique d’apprentissage automatique, qui est le raisonnement a partir de cas (RaPC). Pour cela, nous avons presente dans le deuxieme chapitre un etat de l’art sur l’apprentissage automatique et ses differentes methodes en mettant l’accent essentiellement sur le RaPC et ses utilisations pour le diagnostic des systemes industriels. Cette etude nous a permis de proposer dans le chapitre 3 une approche d’aide au diagnostic qui se base sur le RaPC. Cette approche s’appuie sur une phase hors ligne et une phase en ligne. La phase hors ligne permet de definir un format de representation de cas et de construire une base de cas normaux (BCN) et une base de cas defaillants (BCD) a partir d’une base de donnees d’historique. La phase en ligne permet d’aider les operateurs humains de surveillance a la prise de la decision du diagnostic la plus adequate. Les resultats des experimentations sur un systeme de tri de caisses ont presentes les piliers de cette approche qui resident au niveau du format de representation de cas propose et au niveau de la base de cas utilise. Pour resoudre ces problemes et ameliorer les resultats, un nouveau format de representation de cas est propose dans le chapitre 4. Selon ce format et a partir des donnees issues du systeme simule apres son emulation en mode normal et fautif, les cas de la base de cas initiale sont construits. Ensuite, une phase de raisonnement et d’apprentissage incremental est presentee. Cette phase permet non seulement le diagnostic du systeme surveille mais aussi d’enrichir la base de cas suite a l’apparition des nouveaux comportements inconnus. Les experimentations presentees dans le chapitre 5 sur « le plateau tournant » qui est un sous systeme du systeme « tri de caisses » ont permis de montrer l’amelioration des resultats et aussi d’evaluer et de comparer les performances de l’approche proposee vis-a-vis certaines approches d’apprentissage automatique et vis-a-vis une approche a base de modele pour le diagnostic du plateau tournant.