thesis

Contrôle et diagnostic décentralisés des systèmes à évènements discrets approche multi-décisionnelle

Abstract

De nos jours, les systèmes technologiques sont devenus très complexes (matériel informatique, logiciel, système de télécommunication, usine manufacturière, etc.), et cette complexité croît continuellement de sorte que les anciennes techniques intuitives utilisées pour leur conception, leur étude et leur réalisation deviennent inadaptées. À cause de cette complexité croissante, la probabilité pour qu'une erreur (ou panne) inattendue survienne est de plus en plus grande. Plus encore, quelques erreurs peuvent provoquer des accidents très graves causant des pertes économiques ou humaines. C'est dans ce cadre que les méthodes formelles ont été développées pour l'analyse, la conception et la réalisation des systèmes logiciels et électroniques quelque [i.e. quelle que] soit leur complexité. Ainsi, l'étude des systèmes à événements discrets (SED) a été introduite avec l'objectif de développer des méthodes formelles pour répondre à des besoins pressants, tels que le contrôle, le diagnostic, le pronostic, le test et la vérification des comportements discrets des systèmes technologiques. Cette thèse considère et généralise les études du contrôle et du diagnostic décentralisés des SED. Le principe commun du contrôle et du diagnostic décentralisés des SED est la prise de décision décentralisée, qui est basée sur l'utilisation d'une architecture décentralisée. Cette dernière est constituée de plusieurs décideurs locaux qui observent partiellement un SED et prennent des décisions locales qui sont ensuite fusionnées par un module de fusion D. Ce dernier, en se basant sur une fonction de fusion, calcule à partir des décisions locales une décision globale. Le système englobant les décideurs locaux et le module de fusion s'appelle un décideur décentralisé. L'ensemble de tous les décideurs décentralisés ayant D comme module de fusion est appelé D-architecture. La principale contribution de cette thèse est de proposer une nouvelle approche de prise de décision décentralisée, appelée multi-décision et qualifiée de multi-décisionnelle. Le principe de la multi-décision est basé sur l'utilisation de plusieurs (disons p) décideurs décentralisés (DD[indice supérieur j)[indice inférieur j=1,...,p] qui fonctionnent simultanément et en parallèle. Chaque DD[indice supérieur J] a une architecture décentralisée parmi celles qu'on trouve dans la littérature. C'est-à-dire que chaque DD[indice supérieur J] est constitué d'un ensemble de décideurs locaux ([Dec[indice supérieur J][indice inférieur i])[indice inférieur i=1,...,n] dont les décisions locales sont fusionnées par un module de fusion D[indice supérieur j] afin d'obtenir une décision globale. Dans l'architecture multi-décisionnelle, les décisions globales des p (DD[indice supérieur j])[indice inférieur j=1,...,p] sont fusionnées par un module D afin d'obtenir une décision effective qui respecte une propriété désirée Pr. L'intérêt de la multi-décision est que l'architecture ((DD[indice supérieur j])[indice inférieur j=1,..., p], D) constituée des différents (DD[indice supérieur j])[indice inférieur j =1,...,p] et de D généralise chacune des architectures DD[indice supérieur j]. C'est-à-dire que l'ensemble des SED auxquels on peut appliquer ((DD[indice supérieur j])[indice inférieur j=1,...,p], D) englobe les différents SED auxquels on peut appliquer les différents DD[indice supérieur j] séparément. Nous avons étudié l'approche multi-décisionnelle sur deux exemples de prise de décision : le contrôle supervisé et le diagnostic. On obtient alors le contrôle et le diagnostic multi-décisionnels. Dans les deux cas, l'approche multi-décisionnelle nécessite une décomposition de langages infinis (c.-à-d., contenant un nombre infini de séquences), qui est connue comme étant un problème difficile. Pour résoudre ce problème, on a proposé, dans le cas particulier des langages réguliers, une méthode qui transforme la décomposition d'un langage infini X en une décomposition d'un ensemble fini d'états marqués. Pour arriver à cela, on a dû s'imposer une restriction en ne considérant que les décompositions de X qui respectent une condition spécifique. Cette condition présente l'avantage de rendre les conditions d'existence de solutions vérifiables. Nous avons ainsi développé des algorithmes pour vérifier les conditions d'existence de solutions pour le contrôle et le diagnostic multi-décisionnels. Ces algorithmes ont le même ordre de complexité que les algorithmes qui vérifient les conditions d'existence de solutions pour le contrôle et le diagnostic décentralisés. Il est important de noter que les conditions d'existence obtenues pour une architecture multi-décisionnelle ((DD[indice supérieur j])[indice inférieur j=1,..., p], D) sont moins contraignantes que celles obtenues pour chacune des architectures DD[indice supérieur j]

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