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Des RRA à la diagnosticabilité présenté par : Stéphane Ploix Avec le concours de : Ali Boutobza Matthieu Désinde Jean-Marie Flaus.

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1 Des RRA à la diagnosticabilité présenté par : Stéphane Ploix Avec le concours de : Ali Boutobza Matthieu Désinde Jean-Marie Flaus Samir Touaf

2 2 Introduction Composant détectable : un défaut sur ce composant peut être détecté par un test Composant diagnosticable : un défaut sur ce composant peut être diagnostiqué sans ambiguïté La détectabilité et la diagnosticabilité dépendent des tests effectués ! Détection Analyse Diagnostique

3 3 Objectif Déterminer ce quil est possible de diagnostiquer : Indépendance / tests trouver [tous] les tests possibles

4 4 Notion de sous-système testable Un sous-système testable nest pas un test Et la Relation de redondance Analytique ? couche sémantique ou algorithmique ? redondance matérielle redondance analytique ? (conceptuellement) Hypothèse vraie ou fausse ? Test Sous-Système Testable Réseau de neurones Observateur détat couche algorithmique couche sémantique A2A2 A1A1 i

5 5 Notion de modèle élémentaire Un SST est un ensemble de modèles élémentaires qui peut conduire à un test. contrainte état de composant donnée variable paramètre

6 6 Remarques Un modèle résulte de lintersection dun ensemble de contraintes. Un test est un modèle qui ne contient plus de variables physiques. x1x1 x3x3 ME 1 ME 2 modèle de support ME 1 et ME 2 test SST

7 7 Analyse structurelle Utilisation dun solveur spécifique Analyse structurelle graphes structurels variable non déductible

8 8 Analyse structurelle

9 9 Matrice structurelle

10 10 Recherche des SST potentiels Éliminer les variables inconnues graphes biparties SST de base règles délimination tous les SST Deux règles délimination Règle d'élimination 1/1 : Tous les 1' non éliminés deviennent des 1'. Les autres variables non éliminées deviennent des -1'. Règle d'élimination -1/1 : Tous les 1' sur la ligne du -1' éliminé deviennent des 1'. Les autres variables non éliminées deviennent des -1'.

11 11 Recherche des SST potentiels Exemples entre deux contraintes une variable commune peut être éliminée* le support dune contrainte originale est égale à sa référence le support dune contrainte est lunion des supports des contraintes qui lont engendrées si le support dune contrainte est inclus de celui dune autre, on nélimine pas. {R1,R2} élimination de x 2

12 12 Recherche des SST potentiels Les règles délimination de suffisent pas : il faut aussi une stratégie délimination 0-terminales 1-terminales 2-terminales ordre 0 ordre 1 ordre 2 Ordre 0 Ordre 1 Ordre 2 relations inutiles Contraintes Ordre maximal Ré-organisation de la matrice structurelle Matrice bloc triangulaire 0-terminales variables dordre 0 autres contraintes dordre 0 1-terminales

13 13 Recherche des SST potentiels Exemple Variables dordre 0 Variables dordre 1 Variables dordre 2 relations 0-terminales relations 1-terminales relations 2-terminales relation inutile variable inutile

14 14 Recherche des SST potentiels 2 étapes : réduction à lordre 0 finalisation 0-terminales 1-terminales 2-terminales ordre 0 ordre 1 ordre 2 Ordre 0 Ordre 1 Ordre 2 relations inutiles Contraintes Élimination variable après variable 0* 1 2 Ordre maximal 3 4

15 15 Recherche des SST potentiels réduction à lordre 1 (2-non terminales x 2-terminales)

16 16 Recherche des SST potentiels réduction à lordre 1 : (2-terminales x 2-terminales)

17 17 Recherche des SST potentiels réduction à lordre 0 : (1-non terminales x 1-terminales) 1 2 6

18 18 Recherche des SST potentiels réduction à lordre 0 : (1-terminales x 1-terminales) 4 5 6

19 19 Recherche des SST potentiels Recherche des SST de base On trouve la table de signature suivante : (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) AOP CX1 R1 C R2 R3 R4 CX2 GBF CT1 CT2 CT3 CTs

20 20 Recherche des SST potentiels SST composées élimination conservative Éventuellement, recherche des SST dues à la redondance matérielle

21 21 Recherche des SST potentiels AOP CX1 R1 C R2 R3 R4 CX2 GBF CT1 CT2 CT3 CTs AOP CX1 R1 C R2 R3 R4 CX2 GBF CT1 CT2 CT3 CTs Les tables de signature complètes ont été automatiquement générées.

22 22 Détectabilité et diagnosticabilité On déduit que R4 non détectable {R 1, R 3, GBF}, {AOP, CT 2 } indistinguables CX 1,C,R 2,CX 2, CT 1,CT 3,CT S diagnosticables AOP CX1 R1 C R2 R3 R4 CX2 GBF CT1 CT2 CT3 CTs non détectable non distinguable

23 23 Détectabilité et diagnosticabilité Si v 2 n'est plus mesuré On déduit que R4, AOP non détectables {R 1, R 3, GBF}, {CX 1, CX 2,CT 1 } indistinguables C,R 2,CT 3,CT S diagnosticables AOP CX1 R1 C R2 R3 R4 CX2 GBF CT1 CT2 CT3 CTs non détectable non distinguable

24 24 Détectabilité et diagnosticabilité Si on nutilise que les SST de base R4 non détectable {R 1, R 3, GBF}, {AOP, CT 2 }, {CX 1,CT 1 }, {CT 3,CT S,CX 2 } indistinguables C,R 2 diagnosticables AOP CX1 R1 C R2 R3 R4 CX2 GBF CT1 CT2 CT3 CTs non détectable non distinguable

25 25 Conclusion Lapproche structurelle sadapte à de nombreux domaines systèmes de management systèmes informatiques systèmes à évènements discrets Algorithme facile à utiliser ########### All the possible TSS ########### Basic TSS: #1=[1;5;14;15] Variables: [11;12] #2=[3;7;8;11;14;16;17] Variables: [13;14] and inputs only [11] #3=[2;3;4;6;7;9;12;13;14;16;17] Variables: [10;11;14] and inputs only [13] #4=[2;4;6;8;9;11;12;13;14;16;17] Variables: [10;11;13;14] Composed TSS: #1=[2;3;4;6;7;8;9;11;12;13;14;16] Variables: [10;11;13] #2=[1;2;3;4;5;6;7;8;9;11;12;13;15;16] Variables: [13] and inputs only [10;12] #3=[2;3;4;6;7;8;9;11;12;13;14;17] Variables: [10;11;14] #4=[1;2;3;4;5;6;7;8;9;11;12;13;15;17] Variables: [14] and inputs only [10;12] #5=[2;3;4;6;7;8;9;11;12;13;16;17] Variables: [13;14] and inputs only [10] #6=[1;3;5;7;8;11;15;16;17] Variables: [13;14] and inputs only [12] #7=[1;2;3;4;5;6;7;9;12;13;15;16;17] Variables: [10;12;14] and inputs only [13] #8=[1;2;4;5;6;8;9;11;12;13;15;16;17] Variables: [10;12;13;14] ################# Best TSS ################# 7 Testable Sub Systems found Basic TSS: #1=[1;5;14;15] Variables: [11;12] #2=[3;7;8;11;14;16;17] Variables: [13;14] and inputs only [11] #3=[2;3;4;6;7;9;12;13;14;16;17] Variables: [10;11;14] and inputs only [13] #4=[2;4;6;8;9;11;12;13;14;16;17] Variables: [10;11;13;14] Composed TSS: #1=[1;3;5;7;8;11;15;16;17] Variables: [13;14] and inputs only [12] #2=[2;3;4;6;7;8;9;11;12;13;14;16] Variables: [10;11;13] #3=[2;3;4;6;7;8;9;11;12;13;14;17] Variables: [10;11;14]

26 26 Conclusion Toutes les solutions trouvées ne sont pas toujours réalisables (surestimation) Certains supports peuvent être sur-estimés

27 27 Développements futurs Problèmes liés à la validité comportement apparemment normal comportement anormal comportement non modélisé ?


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