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CReSTIC Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication Elaboration de diagnostiqueurs locaux à partir de modèles.

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Présentation au sujet: "CReSTIC Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication Elaboration de diagnostiqueurs locaux à partir de modèles."— Transcription de la présentation:

1 CReSTIC Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication Elaboration de diagnostiqueurs locaux à partir de modèles distribuées de Partie Opérative Alexandre PHILIPPOT Maître de Conférences JD-JN-MACS 2009 20 mars 2009

2 Diagnostic : Contexte Contexte :
Systèmes manufacturiers considérés comme des SED Augmentation de la complexité des systèmes  Augmentation du potentiel de pannes Objectif : Comparer le système réel avec un modèle de son comportement (normal ou anormal) Eviter la propagation Aider à la décision Problèmes : correspondance de comportement granularité du modèle explosion combinatoire

3 ? Diagnostic : Contexte Partie Commande Partie Opérative Implantée
Observateur Défaut ? Reconfiguration ? IHM Maintenance ? Opérateur Décision

4 Plan de présentation Terminologie & Littérature
Point de vue du CReSTIC Modélisation par EPO Diagnostiqueurs Application – ITS PLC Modélisation par PoP Conclusion et perspectives

5 Terminologie & Littérature
Selon les techniques utilisées, la détection fait-elle partie du diagnostic ?

6 Terminologie & Littérature
Outils de représentation Automates à états (Sampath, 95) Réseaux de Petri (Genc, 03) Expressions logiques (Wang, 00) Chroniques (Boufaïed, 03) / Templates (Pandalaï, 00) Modélisation des défauts A base d’événements (Sampath, 95) A base d’états (Zad, 03) Mixte Diagnostic des SED Structure de prise de décision Centralisée (Sampath, 95) Décentralisée inconditionnelle (Wang, 04) Décentralisée conditionnelle (Debouk, 00) Distribuée (Su, 04) Notion de diagnosticabilité Diagnosticabilité (Sampath, 95), (Lin, 94) Co-diagnosticabilité (Wang, 04) Diagnosticabilité collaborative (Qiu, 05)

7 Point de vue du CReSTIC

8 Point de vue du CReSTIC Problèmes
Systèmes manufacturiers informationnellement et géographiquement décentralisés Exposition à l’explosion combinatoire (SED) Nécessité d’une description détaillée de la PO Expression des spécificités technologiques difficile Proposition : Approche décentralisée Eléments de PO (EPO)  local diagnosers EPO = Actionneur avec détecteurs et pré-actionneurs associés Utilisation de langage et d’outils de composition / projection (automates) Modèles mixtes : event, state, timed models Interprétation de (Balemi, 93) ↑, ↓, contrôlables et incontrôlables

9 Principe

10 Modélisation de la PO Modélisation : - intuitive (expert)
- théorique/structurée (Chandra, 01) - pratique avec prie en compte des spécificités technologiques Un Vérin Double Effet (VDE) piloté par un distributeur pneumatique 5/2 bistable Spécificités technologiques du distributeur associé au vérin  : L’activation puis la désactivation d’un même ordre implique une réaction du vérin. Priorité sur le premier ordre envoyé

11 Modélisation pratique
Modèle des détecteurs pour 2 positions Modèle préactionneur distributeur 5/2 bistable Modèle actionneur d’un VDE avec distributeur 5/2 bistable Demande d’une connaissance experte des spécificités technologiques du matériel

12 Modèle EPO Composition synchrone du modèle des détecteurs
avec le modèle actionneur Elément de Partie Opérative d’un VDE avec distributeur 5/2 bistable Spécificités technologiques : Priorité sur le premier ordre envoyé (SO RE  RE SO) SO SO entraîne la sortie du vérin

13 Spécifications de la commande
Informations du cahier des charges à travers un modèle des spécifications La Partie Commande (PC) représente le comportement normal désiré Intégration de cette information par : Spécification de la commande modélisée par GRAFCET - Algorithme d’intersection entre PC et PO Contraintes du modèle de PO jusqu’à son fonctionnement désiré - Contraintes sous forme d’automates ou d’équations logiques

14 Algorithme d’intersection
Extraction  Sémantique commune avec la PO Restriction  Agréger les états du GE atteints par les événements n’appartenant pas à l’EPOi  Supprimer tout groupe non atteignable ou bloquant Composition synchrone  Elément de PO Commandé (EPOCi)  Comportement désiré de l’EPOi de manière détaillée

15 3) Local synchronized composition
Exemple 1) Extraction Equivalent Graph with 28 states GRAFCET of the sorting system Restricted Equivalent Graph for cylinder 2 2) Restriction Plant Element of cylinder 2 3) Local synchronized composition Controlled Plant Element of cylinder 2 Events of cylinder 2: {↑Out2, ↓Out2, ↑In2, ↓In2, ↑p2ar, ↓p2ar, ↑ct2, ↓ct2}

16 Par contraintes Deux grandes catégories de contraintes :
Sécurité → inhibition d’actions Vivacité → agencement de séquences Implique de : n’oublier aucune de ces contraintes ne pas ajouter des contraintes restrictives

17 Principe

18 Information temporelle
Définir le temps de réaction suite à un ordre d’un actionneur Utilisation de la logique floue  Caractériser les défauts de type progressif Prise en compte des paramètres d’usures et de frottements Fonction de prévision : FP(α1, α2) = {α1, x1, (α2, [tmin1, tmax2], x2, l1)} Zone de détection au plus tôt Zone de détection au plus tard

19 Information temporelle
Exemple sur le vérin A Fonction de prévision de l’état x3 : (temps de course du vérin) FPx3 = FP(↓a0, ↑a1) = {↓a0, x3, (↑a1, [5s, 15s], x4, F4)}

20 Diagnostiquer quoi? Identifier tous les défauts possibles sur chaque EPO (observables ou non) Sur les détecteurs Sur les actionneurs Partition Fj = {f1, f2, …, fi} associée à un label “Fj” Observable sensor fault Unexpected change of the sensor value from 0 to 1 Unexpected change of the sensor value from 1 to 0 Non-observable sensor fault Sensor stuck-off Sensor stuck-on Non-observable actuator fault Actuator stuck-off Actuator stuck-on F1 f1 Unexpected change of p2ar from 0 to 1 f2 Sensor p2ar stuck-off f3 Unexpected change of p2ar from 1 to 0 f4 Sensor p2ar stuck-on F2 f5 Unexpected change of ct2 from 0 to 1 f6 Sensor ct2 stuck-off f7 Unexpected change of ct2 from 1 to 0 f8 Sensor ct2 stuck-on F3 f9 Cylinder 2 stuck-off f10 Cylinder 2 stuck-on Possible faults on a Plant Element Possible faults on cylinder 10 faulty events defined in 3 partitions

21 Diagnostiqueurs locaux
f4  a0 qui reste bloqué à 1 f9  vérin qui reste bloqué à l’état inactif malgré un ordre A+ f12  a1 qui reste bloqué à 0 Non diagnosticables par leur observation où par une FP à partir de x1 Affectation d’une étiquette de défaut

22 Diagnostiqueurs locaux
Défauts observables détectés trivialement Diagnostiqueur simplifié aux défauts non observables  automates à 16 états pour le diagnostiqueur du vérin A Hypothèse forte : Une fonction de prévision pour chaque état normal du diagnostiqueur (intervalle d’acceptation obtenu par apprentissage)

23 Co-diagnosticabilité Mixte
2 CNS : - Isoler un défaut avec une décision certaine - Diagnostiquer le défaut dans un temps fini Un modèle du procédé G avec son langage L m diagnostiqueurs locaux Dj (j  {1, 2, …, m}) Un langage de spécification K Par rapport aux fonctions de projections PLj (j  {1, 2, …, m}) Pour un ensemble de partition de défauts ПFi (i  {1, 2, …, r}) f  ПFi, i  {1, 2, …, r},  n  , st  (L-K)  (ПFi), st  L, |t| ≥ n Tout défaut f de ПFi est diagnosticable par au moins un diagnostiqueur Dj dans un délai fini n par : (Evénements) j  {1, 2, …, m},w  PLj-1(PLj(st))  (L-K)  w  (L-K)  (ПFi) et/ou (Etats) x  Xj, x’ = (st, x), x’’ = (w, x), V’ = V(x’), V’’ = V(x’’)  V’, V’’  HFi (Contraintes temporelles) maxFPx = 1 et lx = Fi Le modèle G est alors dit co-diagnosticable

24 Principe

25 Coordinateur Pourquoi ? :
Si défauts non diagnosticables localement  nécessité d’un coordinateur Objectif : Garantir les mêmes performances de diagnostic qu’une approche centralisée Deux rôles essentiels : Etablir des contraintes de spécifications globales Régler les cas d’indécision entre les diagnostiqueurs locaux Indécision sur l’occurrence d’un défaut liée aux interactions entre les différents éléments (détecteur commun sur différents actionneurs)

26 Règle 1 : b0  A+ = 0  Etiquette F2
Coordinateur Soit par règles simples : Règle 1 : b0  A+ = 0  Etiquette F2 Soit par table de décision : Cas DD1 DD2 DC DF 1 - NF2 2 Fi (i2) Fi, NF2 3 Fj Fj, NF2 4 FiFj, NF2 5 F2 6 Fi, F2 7 Fj, F2 8 Fi, Fj, F2 9 10 F2, Fj i  {1, 2,…, 5} et j  {6, 7,…, 10}

27 Implantation : Filtre / Intégré ?
Pb : Délais de communication entre PO et PC :=> Temps de réactivité augmenté Temps de cycle augmenté

28 Implantation : Filtre / Intégré ?
Partie Commande Partie Opérative Commande EPO1 EPO2 Diag1 Diag3 EPO3 Diag2 Diagn EPOn Intégration du diagnostic au plus près de la commande

29 Application ITS PLC ITS PLC Professional Edition : logiciel éducatif adapté à l’apprentissage de la programmation des API Environnement virtuel réaliste : interactivité, animations 3D en temps réel, dynamiques et sons Plusieurs systèmes très réalistes pouvant être connectés à un API bien réel La simulation évite tous les risques de blessure pour les apprenants et la dégradation des équipements. Possibilité de simuler des défaillances Téléchargeable gratuitement en version Fr

30 Application ITS PLC

31 Avantages et inconvénients
Proposition d’une démarche de diagnostic décentralisé avec coordinateur Basée sur la construction de modèles enrichis (PO, PC, réactivité des actionneurs et expertise) Prise en compte de la technologie Constitution d’une bibliothèque d’EPO Evaluation de la démarche sur un outil de simulation Limites et inconvénients de l’approche : Diagnostic des défauts liés uniquement au matériel : Introduire le produit Intégration de l’information temporelle difficile Partage de ressources : Intersection locale difficile Prise en compte de la commande Détails et précision du diagnostic ?

32 Plan de présentation Terminologie & Littérature
Point de vue du CReSTIC Modélisation par EPO Diagnostiqueurs Application – ITS PLC Modélisation par PoP Conclusion et perspectives

33 Evolution de la modélisation

34 Part of Plant : PoP Partie Opérative : Composée principalement de 3 familles d’éléments les pré-actionneurs, les actionneurs et les capteurs Chaque famille divisée selon des caractéristiques technologiques Différentiation des comportements distincts  besoin de modélisation détaillée Modélisation distribuée  communication entre modèles à travers un échange de messages, d’informations, suivant un protocole Utilisation des automates de Moore : la sortie d’un automate représentant l’entrée d’un autre Ne plus prendre en compte la commande

35 Total : 15 éléments Part of Plant (PoP) Pré-actionneurs Actionneurs
Capteurs Contacteur à fermeture, position maintenue Moteur 1 ou 2 sens de rotation Détecteurs Tout Ou Rien (électromécanique, inductif, capacitif, infrarouge, …) Distributeurs 2/2 NF et NO (mono et bistable) Distributeurs 3/2 NF et NO Vérin Simple Effet (repos tige rentrée) Distributeurs 4/2 Distributeurs 5/2 (repos tige sortie) Distrib. 5/3 Centre Ouvert (tige libre) Distrib. 5/3 Centre Fermé (tige bloquée) Vérin Double Effet Distrib. 5/3 Centre sous pression (tige équilibrée) Total : 15 éléments

36 Modélisation des éléments
Méthodologie Définir les positions du pré-actionneur en fonction de toutes les possibilités d’entrées Etablir une table de vérité du modèle par l’expert Prendre en compte l’effet « Memory » pour les entrées en cas de non évolution

37 Modélisation des éléments
Illustration Table de vérité A B /Out1 . /Out2 M Out1 . /Out2 1 Out1 . Out2 /Out1 . Out2 Distributeur 5/2 bistable Out1 Out2 Chambre A Chambre B L’effet « Memory » est représenté par une boucle

38 Modélisation des éléments
Méthodologie Définir les états de l’actionneur en fonction de toutes les positions du pré-actionneur Etablir une table de vérité du modèle par l’expert Prendre en compte la dynamique du modèle (temps de déplacement d’une situation stable à une autre)

39 Modélisation des éléments
Table de vérité Illustration VIN V-> VOUT V<- A 1* 1 B Vérin double effet VIN V-> V<- VOUT Dynamique représentée par 1* Temps de course Tc de la tige (selon course, diamètre, débit d’air, taux de charge …)  caractéristiques techniques fournies par la doc ou déterminées par apprentissage Le temps t évolue selon une horloge mesurant l’intervalle entre 2 événements Il est réinitialisé à chaque entrée dans un état dynamique ∆ pour affectation (->) ou test d’égalité (:=)

40 Modélisation des éléments
Méthodologie Retransmet une information sur la présence d’un produit ou d’un actionneur par sa mise à 1 L’état du détecteur est alors renvoyé à la partie commande.

41 Modélisation des éléments
Illustration Table de vérité d /d /E 1 E Détecteur mécanique

42 Modélisation des éléments
De la bibliothèque des pré-actionneurs : pilotage en monostable ou bistable nombre de positions (2 ou 3) Nombre d’orifices et NO ou NF ne changent en aucun cas la structure des modèles Engendre 3 types de modèles différents  monostable à 2 positions, bistable à 2 positions et bistable à 3 positions Total : 8 modèles (pour 15 éléments) De la bibliothèque des actionneurs : Pour les moteurs - si 1 sens de rotation alors 1 contacteur - si 2 sens de rotation alors 2 contacteurs Pour les vérins, seule particularité, les vérins pilotés par une structure à 3 positions (possibilité de situation stable intermédiaire)

43 Conclusion et perspectives
A partir de la chaîne fonctionnelle  Granularité de bas niveau Décomposition de la PO selon : famille : pré-actionneur, actionneur et détecteur technologie : électrique, pneumatique, monostable, bistable… Pour : diminuer l’explosion combinatoire éviter les outils de composition diagnostiquer avec précision et indépendamment de la commande Constitution d’une bibliothèque des éléments les plus utilisés et validation sous simulation Perspectives : Prendre en compte les interactions : contraintes physiques de haut niveau  2 vérins avec une zone commune Modéliser le produit

44 Travaux en cours Application sur logiciel de simulation de PO avec génération de défauts : ITS PLC (www.realgames.pt) Application sur système réel : Cellflex (http://meserp.free.fr/) Projet MOSYP (Mesures des performances et Optimisation des SYstèmes de Production) : Axe CPER ICOS – Tâche « diagnostic et surveillance » Contrôle/commande et ordonnancement d’atelier de Production Thèse Noureddine MALKI : Diagnostic des SDH


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