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Analyse et optimisation de la fiabilité d'un équipement opto-électrique équipé de HUMS (Document en Français)

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Modalités de diffusion de la thèse :

Thèse soumise à l'embargo de l'auteur jusqu'au 30/04/2014 (communication intranet).

Informations sur les contributeurs

Auteur : Baysse (Baysse), Camille

Baysse (Baysse), Camille

Nom

Baysse

Nom de naissance

Baysse

Prénom

Camille

Nationalité

Français

Date de soutenance : 07-11-2013

Directeur(s) de thèse : Gégout-Petit Anne

Gégout-Petit, Anne

Nom

Gégout-Petit

Prénom

Anne

- Saracco Jérôme

Saracco, Jérôme

Nom

Saracco

Prénom

Jérôme

Etablissement de soutenance : Bordeaux 1

Bordeaux 1

Nom

Bordeaux 1

Laboratoire : Institut de mathématiques de Bordeaux

Institut de mathématiques de Bordeaux

Nom

Institut de mathématiques de Bordeaux

- Institut de Mathématiques de Bordeaux / IMB

Institut de Mathématiques de Bordeaux / IMB

Nom

Institut de Mathématiques de Bordeaux / IMB

- CQFD

CQFD

Nom

CQFD

Ecole doctorale : École doctorale Mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)

École doctorale Mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)

Nom

École doctorale Mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)

Informations générales

Discipline : Mathématiques appliquées
Classification : Mathématiques

Mots-clés libres : Processus stochastiques, Chaînes de Markov cachées, Filtrage, Détection de rupture, Arrêt optimal, Processus Markovien déterministe par morceaux (PDMP)
Mots-clés :

Processus stochastiques
Markov, Processus de
Fiabilité -- Méthodes statistiques

Résumé : Dans le cadre de l'optimisation de la fiabilité, Thales Optronique intègre désormais dans ses équipements, des systèmes d'observation de leur état de fonctionnement. Cette fonction est réalisée par des HUMS (Health & Usage Monitoring System). L'objectif de cette thèse est de mettre en place dans le HUMS, un programme capable d'évaluer l'état du système, de détecter les dérives de fonctionnement, d'optimiser les opérations de maintenance et d'évaluer les risques d'échec d'une mission, en combinant les procédés de traitement des données opérationnelles (collectées sur chaque appareil grâce au HUMS) et prévisionnelles (issues des analyses de fiabilité et des coûts de maintenance, de réparation et d'immobilisation). Trois algorithmes ont été développés. Le premier, basé sur un modèle de chaînes de Markov cachées, permet à partir de données opérationnelles, d'estimer à chaque instant l'état du système, et ainsi, de détecter un mode de fonctionnement dégradé de l'équipement (diagnostic). Le deuxième algorithme permet de proposer une stratégie de maintenance optimale et dynamique. Il consiste à rechercher le meilleur instant pour réaliser une maintenance, en fonction de l'état estimé de l'équipement. Cet algorithme s'appuie sur une modélisation du système, par un processus Markovien déterministe par morceaux (noté PDMP) et sur l'utilisation du principe d'arrêt optimal. La date de maintenance est déterminée à partir des données opérationnelles, prévisionnelles et de l'état estimé du système (pronostic). Quant au troisième algorithme, il consiste à déterminer un risque d'échec de mission et permet de comparer les risques encourus suivant la politique de maintenance choisie.Ce travail de recherche, développé à partir d'outils sophistiqués de probabilités théoriques et numériques, a permis de définir un protocole de maintenance conditionnelle à l'état estimé du système, afin d'améliorer la stratégie de maintenance, la disponibilité des équipements au meilleur coût, la satisfaction des clients et de réduire les coûts d'exploitation.

Informations techniques

Type de contenu : Text
Format : PDF

Informations complémentaires

Entrepôt d'origine :

STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises

Identifiant : 2013BOR14882
Type de ressource : Thèse

Fiche descriptive