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Conference papers

Modèles de maintenance pour un système indirectement observable: apport de l'information de pronostic en-ligne

Résumé : On s'intéresse à la modélisation d'un composant soumis à une dégradation indirectement observable et à l'apport de l'information de pronostic en-ligne dans la prise de décision en maintenance. On considère un phénomène de dégradation de type propagation de fissure dont l'évolution est représentée par un modèle physique (loi de fissuration de type Paris-Erdogan discrétisée) dans lequel on introduit un aléa (on obtient alors un processus de Markov non stationnaire discrétisé en temps) et dont le niveau est surveillé en ligne par une technique de contrôle non destructif (ultrason). Cette technique de contrôle donne accès à une fonction bruitée et non linéaire de la taille réelle de la fissure. L'objectif des travaux présentés ici est d'étudier l'efficacité de politiques de maintenance préventives qui préconisent un remplacement du composant à des instants qui vont dépendre d'un indicateur de la taille réelle de la fissure. Pour quantifier l'apport de ces politiques de maintenance, il est nécessaire d'effectuer une première opération de filtrage qui permet de calculer la loi conditionnelle de l'état réel sachant les observations, puis une deuxième opération de définition d'indicateur de décision et de calcul de coût de maintenance à partir de cette loi. La complexité du modèle complet dégradation/maintenance (qui est due à la fois à la loi de Paris Erdogan, à la nature de la fonction qui constitue les observations, et à la nature de la règle de décision choisie) nous a amené à considérer des techniques de filtrage particulaire pour la première étape, et de simulation Monte Carlo pour la seconde. Nous avons ensuite mené des études numériques en mettant en compétition quatre types de règle de décision. Ces essais numériques, et les discussions qui en découlent, ont permis de mettre en évidence l'intérêt d'une méthode de quantification efficace et la difficulté qu'il peut y avoir à choisir une structure de règle de décision qui s'adapte de manière optimale à la nature et à la qualité de l'information de surveillance en ligne disponible.
Document type :
Conference papers
Complete list of metadatas

https://hal-utt.archives-ouvertes.fr/hal-02558037
Contributor : Jean-Baptiste Vu Van <>
Submitted on : Wednesday, April 29, 2020 - 10:58:12 AM
Last modification on : Thursday, April 30, 2020 - 1:36:52 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-02558037, version 1

Collections

ROSAS | UTT | CNRS

Citation

Khac Tuan Huynh, Anne Barros, Christophe Bérenguer, Inma Castro. Modèles de maintenance pour un système indirectement observable: apport de l'information de pronostic en-ligne. 4èmes Journées Doctorales/Journées Nationales MACS, Jun 2011, Marseille, France. ⟨hal-02558037⟩

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