3 research outputs found

    Diagnostic de systùmes complexes par comparaison de listes d’alarmes : application aux systùmes de contrîle du LHC

    Get PDF
    In the context of the CERN Large Hadron Collider (LHC), a large number of control systems have been built based on industrial control and SCADA solutions. Beyond the complexity of these systems, a large number of sensors and actuators are controlled which make the monitoring and diagnostic of these equipment a continuous and real challenge for human operators. Even with the existing SCADA monitoring tools, critical situations prompt alarms avalanches in the supervision that makes diagnostic more difficult. This thesis proposes a decision support methodology based on the use of historical data. Past faults signatures represented by alarm lists are compared with the alarm list of the fault to diagnose using pattern matching methods. Two approaches are considered. In the first one, the order of appearance is not taken into account, the alarm lists are then represented by a binary vector and compared to each other thanks to an original weighted distance. Every alarm is weighted according to its ability to represent correctly every past faults. The second approach takes into account the alarms order and uses a symbolic sequence to represent the faults. The comparison between the sequences is then made by an adapted version of the Needleman and Wunsch algorithm widely used in Bio-Informatic. The two methods are tested on artificial data and on simulated data extracted from a very realistic simulator of one of the CERN system. Both methods show good results.Au CERN (Organisation europĂ©enne pour la recherche nuclĂ©aire), le contrĂŽle et la supervision du plus grand accĂ©lĂ©rateur du monde, le LHC (Large Hadron Collider), sont basĂ©s sur des solutions industrielles (SCADA). Le LHC est composĂ© de sous-systĂšmes disposant d’un grand nombre de capteurs et d’actionneurs qui rendent la surveillance de ces Ă©quipements un vĂ©ritable dĂ©fi pour les opĂ©rateurs. MĂȘme avec les solutions SCADA actuelles, l’occurrence d’un dĂ©faut dĂ©clenche de vĂ©ritables avalanches d’alarmes, rendant le diagnostic de ces systĂšmes trĂšs difficile. Cette thĂšse propose une mĂ©thodologie d’aide au diagnostic Ă  partir de donnĂ©es historiques du systĂšme. Les signatures des dĂ©fauts dĂ©jĂ  rencontrĂ©s et reprĂ©sentĂ©s par les listes d’alarmes qu’ils ont dĂ©clenchĂ©s sont comparĂ©es Ă  la liste d’alarmes du dĂ©faut Ă  diagnostiquer. Deux approches sont considĂ©rĂ©es. Dans la premiĂšre, l’ordre d’apparition des alarmes n’est pas pris en compte et les listes d’alarmes sont reprĂ©sentĂ©es par un vecteur binaire. La comparaison se fait Ă  l’aide d’une distance pondĂ©rĂ©e. Le poids de chaque alarme est Ă©valuĂ© en fonction de son aptitude Ă  caractĂ©riser chaque dĂ©faut. La seconde approche prend en compte l’ordre d’apparition des alarmes, les listes d’alarmes sont alors reprĂ©sentĂ©es sous forme de sĂ©quences symboliques. La comparaison entre ces deux sĂ©quences se fait Ă  l’aide d’un algorithme dĂ©rivĂ© de l’algorithme de Needleman et Wunsch utilisĂ© dans le domaine de la Bio-Informatique. Les deux approches sont testĂ©es sur des donnĂ©es artificielles ainsi que sur des donnĂ©es extraites d’un simulateur trĂšs rĂ©aliste d’un des systĂšmes du LHC et montrent de bons rĂ©sultats

    Aide au diagnostic de pannes guidée par l'extraction de motifs séquentiels

    No full text
    National audienceLa maintenance de systĂšmes complexes pose problĂšme dans de nombreux domaines industriels. Le diagnostic de pannes Ă  partir de donnĂ©es issues de capteurs fournissant de nombreuses informations complĂ©mentaires est un vĂ©ritable dĂ©ïŹ. Nous nous intĂ©ressons ici Ă  la caractĂ©risation des comportements normaux de ces systĂšmes par des mĂ©thodes d'extraction de connaissances. Il s'agit d'un problĂšme difïŹcile. Les donnĂ©es contiennent diverses erreurs et proviennent de nombreuses sources pouvant correspondre Ă  diffĂ©rents types d'informations propres aux systĂšmes Ă©tudiĂ©s. Nous Ă©tudions et proposons plusieurs solutions aïŹn de traiter efïŹcacement ce type de donnĂ©es et d'offrir des connaissances utiles et sufïŹsamment complĂštes pour rĂ©pondre aux exigences de la maintenance. Nous proposons donc une mĂ©thodologie complĂšte, allant de l'acquisition des donnĂ©es brutes issues des capteurs, jusqu'Ă  l'extraction des connaissances souhaitĂ©es. Ainsi, en premier lieu, nous nous intĂ©ressons au problĂšme de la reprĂ©sentation de telles donnĂ©es pour dĂ©gager l'information contenue dans les donnĂ©es brutes. Puis, aïŹn de fournir des connaissances utiles et valides, nous Ă©tudions les mĂ©thodes de fouille de donnĂ©es existantes pour les adapter Ă  notre problĂ©matique. De plus, nous proposons une mĂ©thode de dĂ©tection de tendances qui tient compte de l'Ă©volution des comportements normaux au ïŹl du temps due, par exemple, Ă  l'usure du matĂ©riel. L'applicabilitĂ© des propositions dĂ©veloppĂ©es est Ă©valuĂ©e sur un jeu de donnĂ©es rĂ©el
    corecore