| Titre : | Pronostic des systèmes industriels basé sur l’intelligence artificielle : maintenance prédictive |
| Auteurs : | Zohra Bouzidi, Auteur ; Sadek Labib Terrissa, Directeur de thèse |
| Type de document : | Thése doctorat |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2019 |
| Format : | 1 vol. (153 p.) / 30 cm |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | Prognostics and Health Management (PHM),Durée de vie résiduelle (RUL),Pronostic en tant que service,Cloud Computing,Intelligence artificielle,Mesures de performance,Qualité de service (QoS). |
| Résumé : |
Dans le domaine du Prognostics and Health Management (PHM), le pronostic est un processus permettant de se renseigner sur l’état de santé d’un système et d’estimer son temps résiduel avant la défaillance (RUL). Une bonne décision de maintenance passe forcément par une meilleure estimation de ce dernier. Récemment, l’émergence des systèmes ITs dans le domaine industriel et en particulier le Cloud Computing a fortement contribué à l’amélioration du processus de pronostic. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche de pronostic basé sur le modèle cloud computing et le principe de multitenancy afin de présenter le pronostic en tant que service. Cette approche fournit une solution de pronostic efficace à la demande d’un client tout en assurant une meilleure qualité du service. Trois méthodes de pronostic guidé par les données (réseau de neurones artificiels, système neuro-flou et réseau bayésien) ont été implémentées et testées sur des données de moteurs d’avions du centre d’excellence en pronostic de la National Aeronautics and Space Administration (NASA). Afin de tester l’efficacité de notre solution et comparer les méthodes implémentées, nous avons étudié la performance de notre système de pronostic en fonction de l’exactitude, la précision et de l’erreur quadratique moyenne. Enfin une évaluation des qualités de service (QoS) de la solution a été effectuée. |
| Sommaire : |
I État de l’art 5 1 Maintenance industrielle et PHM 6 1.1 Maintenance industrielle et PHM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.1.2 Historique du PHM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.1.3 La maintenance industrielle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.1.4 Evolution de la maintenance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.1.5 Les types de la maintenance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.1.6 La maintenance intelligente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.1.7 Prognostics and HealthManagement (PHM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.2 Le pronostic industriel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 1.2.1 Dégradation vs Pronostic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 1.2.2 Définitions et méthodologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.2.3 Définition du pronostic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.3 Le rôle du pronostic dans le processus de durée de vie . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 1.4 Etat de l’art des approches du pronostic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.4.1 Approche basée sur le modèle physique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 1.4.2 Approche guidée par les données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 1.4.3 Approche basée sur l’expérience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 1.4.4 Synthèse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 1.5 Les métriques de performance du pronostic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 1.5.1 L’exactitude (Accuracy) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 1.5.2 La précision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 1.5.3 L’erreur quadratique moyenne (Mean Squared Error (MSE)) . . . . . . . . . 38 1.5.4 L’erreur de pourcentage absolu moyen (Mean Absolute Percentage Error(MAPE)) . . . . . . . .. 38 1.5.5 L’horizon de prédiction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 1.5.6 L’opportunité (Timeliness) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 1.5.7 La convergence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 1.6 Les challenges liés au PHM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 1.7 Les travaux connexes du PHM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 1.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2 Cloud Computing 50 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 2.2 Historique du CC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 2.3 Définition du CC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 2.4 Les caractéristiques du CC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 2.4.1 Libre-service à la demande . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 2.4.2 Accès large au réseau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 2.4.3 Resource Pooling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 2.4.4 L’élasticité rapide . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 2.4.5 Service mesuré . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 2.4.6 Autonome . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 2.4.7 Paiement à l’usage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 2.4.8 Fiabilité et tolérance aux pannes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 2.4.9 Évolutivité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 2.4.10 Simplicité d’utilisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 2.4.11 Garantie QoS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 2.4.12 Basé-SLA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 2.5 Les modèles de service du CC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 2.5.1 IaaS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 2.5.2 PaaS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 2.5.3 SaaS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 2.5.4 XaaS : Everything as a Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 2.6 Les modèles de déploiement du CC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 2.6.1 Cloud public . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 2.6.2 Cloud privé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 2.6.3 Cloud communautaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 2.6.4 Cloud hybride . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 2.7 Les majeurs fournisseurs du CC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 2.8 Les avantages et les inconvénients du CC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 2.9 La qualité de service dans le CC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 2.9.1 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 2.9.2 Caractéristiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 2.9.3 Service Level Agreement (SLA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 2.9.4 Les critères de qualité de service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 2.10 Les composants essentiels d’u contrat Cloud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 2.10.1 Définition de service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 2.10.2 La gestion du rendement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 2.10.3 La gestion des problèmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 2.10.4 Les responsabilités et les obligations du client . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 2.10.5 Sécurité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 2.11 Les travaux connexes du Cloud Pronostic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 2.12 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 II Contributions 89 3 Une approche "Prognostic as a Service" dans le Cloud Computing 90 3.1 Problématique et objectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 3.2 Architecture proposée du système . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 3.2.1 Côté Client-PHM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 3.2.2 Côté Cloud-PHM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 3.3 Étude de cas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 3.3.1 Domaines de prédiction réexaminés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 3.3.2 Etude de cas utilisé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 3.3.3 Scénario expérimental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 3.3.4 Usage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 3.4 Performance du système . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 3.5 QoS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 3.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 4 Implémentation de l’approche proposée 110 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 4.2 Méthodes utilisées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 4.2.1 Réseau de neurones artificiels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 4.2.2 Système neuro-flou . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 4.2.3 Réseau bayésien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 4.3 Outils utilisés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 4.3.1 PlateformeMatlab . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 4.3.2 Neural Network Toolbox . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 4.3.3 Fuzzy Logic Toolbox . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 4.3.4 Bayes Net Toolbox . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 4.4 Résultats obtenus et discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 4.4.1 Résultats du RUL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 4.4.2 Performance des résultats obtenus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 4.4.3 Résultats du QoS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 4.5 Présentation des interfaces du système . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 4.5.1 La page d’accueil de l’application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 4.5.2 Compte administrateur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 4.5.3 Compte utilisateur PHM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 4.5.4 Compte de l’agent de maintenance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 4.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 A Liste des publications 152 A.1 Revues Internationales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 A.2 Conférences Internationales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 A.3 Conférences Nationales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 |
| En ligne : | http://thesis.univ-biskra.dz/id/eprint/4095 |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| TINF/135 | Théses de doctorat | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
