Conception d'une commande robuste pour une ressource de production : approche flux-qualité

National audienceNous nous intéressons, dans cet article, à la robustesse des ressources de production des Systèmes Flexibles de Production Manufacturière. Une méthodologie de construction d'une commande robuste générant les marges de robustesse passive et active de flux et de qualité de produit au sein d'une même ressource est élaborée. La redondance de la robustesse des paramètres élémentaires de flux et de qualité entre passive et active est exploitée. Les réseaux de Petri à Intervalles sont utilisés pour la modélisation. Dans ce but, un ensemble de lemmes sont engagés et affirmés par un exemple applicatif

ÉVALUATION DE LA ROBUSTESSE DES SFPM PAR ÉTUDE DE LA REDONDANCE DE LA ROBUSTESSE MODULAIRE : APPROCHE FLUX

International audienceDans ce papier nous nous intéressons à la robustesse des Systèmes Flexibles de Production Manufacturière (SFPM) de type flow-shop à contraintes de temps de séjours. Le but est de gérer les perturbations influant le flux du produit. Les Réseaux de Petri P-temporels sont utilisés pour la modélisation des contraintes de temps. Une méthodologie de construction d'une commande robuste générant les marges de robustesse passive et active est élaborée. La redondance de la robustesse locale entre passive et active nous amène à définir des chemins permettant la constatation de la robustesse globale de système. Dans ce but, un ensemble de définitions, de lemmes et un théorème sont engagés et affirmés par des exemples

Analysis of Machine Learning Based Imputation of Missing Data

Data analysis and classification can be affected by the availability of missing data in datasets. To deal with missing data, either deletion-based or imputation-based methods are used that results in the reduction of data records or wrong predicted value imputed by means/median respectively. A significant improvement can be done if missing values are imputed more accurately with less computation cost. In this work, a flow for analysis of machine learning-based algorithms for missing data imputation is proposed. The K-nearest neighbors (KNN) and Sequential KNN (SKNN) algorithms are used to impute missing values in datasets using machine learning. Missing values handled using statistical deletion approach (List-wise Deletion) and ML-based imputation methods (KNN and SKNN) is then tested and compared using different ML classifiers (Support Vector Machine and Decision Tree) to evaluate effectiveness of imputed data. The used algorithms are compared in terms of accuracy, and results yielded that the ML-based imputation method (SKNN) outperforms LD-based approach and KNN method in terms of effectiveness of handling missing data in almost every dataset with both classification algorithms (SVM and DT)

Contribution à une Surveillance Indirecte suite à une Commande Robuste des Systèmes : Approche Multicritères

This PhD thesis deals with the problematic of Control-Supervisory architectures of Flexible Manufacturing Systems (FMS). Indeed, the proposed Control-Supervisory architecture has the objective to minimize the tasks of the corrective maintenance. The developed architecture 'Indirect Supervisory following a Robust Control' has the objective to monitor the parameters of the control law to maintain the passive robustness of the system. The instantaneous follow-up of deviations in the context of active robustness is a means to predict the inevitable events that may influence the robustness of the system. This architecture is approached in two principal blocks: Control block and Supervisory block. The robust control function of the control block and the follow-up_detection and prognosis functions of the Supervisory block are the keys of this architecture. Indeed, for the robust control function we developed a construction methodology of multicriteria (flow and quality) robust control law generating the margins of passive and active robustness. For the prognosis function, we introduced a novel neural architecture for time-series prediction: the 'Double Recurrent Radial Basis Function network' (R2RBF). For the follow-up_detection function, we proposed a new model of the detection deficiency symptoms through the follow-up of the temporal and non-temporal performance indicators. At the end of this thesis, an application to an industrial system is presented to confirm the contribution of the proposed architecture: 'Indirect Supervisory following a Robust Control'.Le travail développé dans cette thèse s'inscrit dans le cadre d'une problématique générale portant sur les architectures de Surveillance-Commande des Systèmes Flexibles de Production Manufacturière (SFPM). En effet, l'architecture de Commande-Surveillance, que nous avons proposé, a l'objectif de minimiser l'appel à la maintenance corrective. Ceci est afin minimiser les arrêts opérationnels du procédé. L'architecture développée " Surveillance Indirecte suite à une Commande Robuste" consiste à surveiller les paramètres de la loi de commande afin de maintenir la robustesse passive du système. Le suivi instantané des déviations dans un contexte de robustesse active est un moyen pour prévoir les événements inévitables qui peuvent influer la robustesse du système. L'architecture développée est constituée de deux bloc : bloc commande et bloc surveillance. La fonction commande robuste du bloc Commande ainsi que les fonctions pronostic et suivi-détection du bloc Surveillance sont les fonctions clés de cette architecture. En effet, pour la fonction commande robuste nous avons développé une loi de commande robuste hybride (robustesse passive et active) multicritères (flux et qualité) tout en se basant sur l'outil RdP à Intervalles. Pour la fonction pronostic, une nouvelle architecture " Réseau de Neurones Doublement Récurrent à Base de Fonctions Radiales" (RR2FR) dédiée à la prédiction est développée. Finalement, un modèle RdPTàO de suivi-détection est développé pour remplir les objectifs de suivi des paramètres qualitative et quantitative du produit et de détection des symptômes de défaillances. A la fin de cette thèse, une application à un système industriel est présentée afin de confirmer l'apport de l'architecture " Surveillance Indirecte suite à une Commande Robuste"

Genetic algorithm for a problem of ptoduct permutation iin dual flowshop scheduling

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Minimum Initial Marking Estimation in Labeled Petri Nets Using Simulated Annealing

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Genetic algorithm for scheduling surgical units

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Minimum Initial Marking Estimation of Labeled Petri Nets Based on GRASP Inspired Method (GMIM)

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Towards a Minimum Initial Marking Estimation Procedure for P-Time Labelled Petri net Systems

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