Pronostic industriel distribué des systèmes complexes à base d'agents

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Les systèmes industriels deviennent plus complexes en raison, notamment, de leur taille croissante et de l’intégration des nouvelles technologies. En vieillissant, ces Cependant, cela n’est pas encore suffisant parce que les pièces de rechangent sont pas disponibles ou pas suffisantes au moment de la panne ou simplement parceque les ressources nécessaires (les responsables de la maintenance) sont occupées. Une"meilleure" solution pourrait alors être une maintenance prédictive, qui peut être effectuée dans le framework du pronostic. Dans ce cadre nous essayons de prévoir l’état de santé du système, puis on planifie les actions appropriées en fonction des résultats des prévisions.Ce travail s’inscrit dans au domaine du pronostic de la PHM et de la gestion de la santé.Les techniques de PHM visent à prédire la durée de vie restante de l’équipement. Cependant,elles ont eu tendance à être utilisées dans un contexte local avec une intégration limitée des solutions distribuées. Dans les systèmes complexes, le comportement émergent est plus compliqué que la somme des comportements de leurs parties constitutives. Ce comportement implique la propagation de défauts entre les parties et nécessite des informations sur la façon dont les parties sont liées. Dans cette thèse, nous proposons une approche multi-agent pour la prédiction de la RUL au niveau du système. Ensuite, l’approche proposée est étendue à laPHM médicale avec une étude de cas Industrial systems are becoming more complex due, in particular, to their and the integration of new technologies. As they age, these systems become to failure, and their maintenance activities are difficult and costly. This situation,combined with the demands for productivity, profit growth, operational availability, , is driving practitioners and researchers to seek innovative tools and methods. the possible levers is maintenance activities. By maintaining the system, one can overall lifecycle costs, increase its availability, improve operator safety, and incidents. Maintenance tasks can be either curative or preventive. However,this is not yet sufficient because spare parts are not available or not sufficient at the failure or simply because the necessary resources (the maintainers) are busy. "better"maintenance could then be predictive maintenance, which can be performed in the . In predictive maintenance, one first tries to predict the state of health of the system and then plans appropriate actions based on the predictions’ results.This work is related to the field of PHM prognosis and health management. aim at predicting the remaining lifetime of the equipment. However, they to be used in a local context with limited integration of distributed solutions. systems, emergent behavior is more complicated than the sum of their PHM with a case study

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fbf14101-6ad9-4467-8851-93bf31bbead1

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0

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Crawler

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الرسائل العلمية

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رسائل دكتوراة

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

2156106_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان

Distributed industrial prognostic of complex systems based on agents = التشخيص الصناعي الموزع للانظمة المعقدة القائم على الوكلاء

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"خالد بن عجواني","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"ليلى حياة موس","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"نور الدين زرهوني","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

French

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Pronostic industriel distribué des systèmes complexes à base d'agents

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الإشراف

ليلى حياة موس, نور الدين زرهوني

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خالد بن عجواني

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