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Identification et diagnostic des systèmes à événements discrets industriels en boucle fermée, Identification and fault diagnosis of industrial closed-loop discrete event systems

De
185 pages
Sous la direction de Jean-Jacques Lesage, Lothar Litz
Thèse soutenue le 08 octobre 2010: Technische Universität Kaiserslautern (Allemagne), École normale supérieure de Cachan
La compétitivité des entreprises manufacturières dépend fortement de la productivité des machines etdes moyens de production. Pour garantir un haut niveau de productivité il est indispensable de minimiser lestemps d'arrêt dus aux fautes ou dysfonctionnements. Cela nécessite des méthodes efficaces pour détecter et isolerles fautes apparues dans un système (FDI). Dans cette thèse, une méthode FDI à base de modèles est proposée.La méthode est conçue pour la classe des systèmes à événements discrets industriels composés d’une bouclefermée du contrôleur et du processus. En comparant les comportements observés et attendus par le modèle, il estpossible de détecter et d’isoler des fautes. A la différence de la plupart des approches FDI des systèmes àévénements discrets, une méthode basée sur des modèles du comportement normal au lieu de modèles descomportements fautifs est proposée. Inspiré par le concept des résidus bien connu pour le diagnostic dessystèmes continus, une nouvelle approche pour l’isolation des fautes dans les systèmes à événements discrets aété développée. La clé pour l’application des méthodes FDI basées sur des modèles est d’avoir un modèle justedu système considéré. Comme une modélisation manuelle peut être très laborieuse et coûteuse pour dessystèmes à l’échelle industrielle, une approche d’identification pour les systèmes à événements discrets enboucle fermée est développée. Basée sur un algorithme connu pour l’identification des modèles monolithiques,une adaptation distribuée est proposée. Elle permet de traiter de grands systèmes comportant un haut degré deparallélisme. La base de cette approche est une décomposition du système en sous systèmes. Cettedécomposition est automatisée en utilisant un algorithme d’optimisation analysant le comportement observé dusystème. Les méthodes conçues dans cette thèse ont été mises en oeuvre sur une étude de cas et sur uneapplication d’échelle industrielle.
-Systèmes à événements discrets
-Diagnostic
-Identification
-Méthode FDI
The competitiveness of manufacturing companies strongly depends on the productivity of machinesand production processes. To guarantee a high level of productivity, downtimes occurring due to faults have tobe kept as short as possible. This necessitates efficient fault detection and isolation (FDI) methods. In this work,a model-based FDI method for the widely used class of industrial closed-loop Discrete Event Systems isproposed. The considered systems consist of the closed-loop of plant and controller. Based on the comparison ofobserved and modeled system behavior, it is possible to detect and to isolate faults. Unlike most known methodsfor FDI in Discrete Event Systems, this work proposes working with a model of the fault-free behavior ratherthan working fault models. Inspired by the concept of residuals known from FDI in continuous systems, a newapproach for fault isolation based on fault-free Discrete Event System models is developed. The key of anymodel-based diagnosis method is to have an accurate model of the considered system. Since manual modelbuildingcan be very difficult for large industrial systems, an identification approach for this class of systems isintroduced. Based on an already existing monolithic identification algorithm, a distributed adaptation isdeveloped which allows treating large, concurrent systems. The key of the proposed approach is an automaticdecomposition of a given closed-loop Discrete Event System using an optimization approach which analyzesobserved system behavior. The methods developed in this thesis are applied to a mid-sized laboratory system andto an industrial winder to show their scalability.
Source: http://www.theses.fr/2010DENS0028/document
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N° ENSC-2010/ 828



THÈSE DE DOCTORAT
DE L’ÉCOLE NORMALE SUPÉRIEURE DE CACHAN (France)
et
DE TECHNISCHE UNIVERSITÄT KAISERSLAUTERN (Allemagne)


présentée par
Matthias Roth

pour obtenir le grade de
DOCTEUR DE L’ÉCOLE NORMALE SUPÉRIEURE DE CACHAN
Spécialité : Électronique, Électrotechnique, Automatique
et de
DOKTOR DER INGENIEURWISSENSCHAFTEN (Dr. Ing.)
Identification and Fault Diagnosis of Industrial Closed-Loop Discrete
Event Systems
Identification et diagnostic des systèmes à événements discrets industriels en
boucle fermée


Thèse présentée et soutenue à Kaiserslautern le 8 octobre 2010 devant le jury
composé de :

W. Kunz Professeur, Université de Kaiserslautern Président
B. Vogel-Heuser Professeur, T.U. Munich Rapporteur
J. Zaytoon Professeur, Université de Reims Rapporteur
J.-J. Lesage Professeur, ENS de Cachan Directeur de Thèse
L. Litz Professeur, Université de Kaiserslautern Directeur de Thèse


Laboratoire Universitaire de Institute of Automatic Control
Recherche en Production +ATErwin-Schrödinger-Str. 12
Automatisée
Postfach 3049 Uni KL61 avenue du Président Wilson, 67653 Kaiserslautern, Germany
Cachan Cedex, 94235, France


tel-00561906, version 1 - 2 Feb 2011



tel-00561906, version 1 - 2 Feb 2011
Abstract – The competitiveness of manufacturing companies strongly depends on the productivity of machines
and production processes. To guarantee a high level of productivity, downtimes occurring due to faults have to
be kept as short as possible. This necessitates efficient fault detection and isolation (FDI) methods. In this work,
a model-based FDI method for the widely used class of industrial closed-loop Discrete Event Systems is
proposed. The considered systems consist of the closed-loop of plant and controller. Based on the comparison of
observed and modeled system behavior, it is possible to detect and to isolate faults. Unlike most known methods
for FDI in Discrete Event Systems, this work proposes working with a model of the fault-free behavior rather
than working fault models. Inspired by the concept of residuals known from FDI in continuous systems, a new
approach for fault isolation based on fault-free Discrete Event System models is developed. The key of any
model-based diagnosis method is to have an accurate model of the considered system. Since manual model-
building can be very difficult for large industrial systems, an identification approach for this class of systems is
introduced. Based on an already existing monolithic identification algorithm, a distributed adaptation is
developed which allows treating large, concurrent systems. The key of the proposed approach is an automatic
decomposition of a given closed-loop Discrete Event System using an optimization approach which analyzes
observed system behavior. The methods developed in this thesis are applied to a mid-sized laboratory system and
to an industrial winder to show their scalability.

Zusammenfassung – Die Wettbewerbsfähigkeit von Industrieunternehmen hängt maßgeblich von der
Produktivität der eingesetzten Anlagen und Produktionsprozesse ab. Um ein hohes Maß an Produktivität zu
garantieren, müssen durch Fehler verursachte Standzeiten so kurz wir möglich gehalten werden. Dazu werden
effiziente Methoden zur Fehlererkennung und Fehlerisolierung (FDI: fault detection and isolation) benötigt. In
der vorliegenden Arbeit wurde ein modellbasiertes FDI-Verfahren für die weit verbreitete Klasse
ereignisdiskreter Closed-Loop Systeme entwickelt. Die betrachteten Systeme bestehen aus dem geschlossenen
Kreis von Steuerung und Prozess. Durch den systematischen Vergleich von aktuell beobachtetem und durch das
Systemmodell erwartetem Verhalten können Fehler in Echtzeit erkannt und isoliert werden. Im Unterschied zu
den meisten aus der Literatur bekannten FDI-Verfahren für Ereignisdiskrete Systeme wird in dieser Arbeit ein
Modell des fehlerfreien Systemverhaltens an Stelle von Modellen des Fehlerverhaltens verwendet. Angelehnt an
das von kontinuierlichen Systemen bekannte Fehlerisolierungsprinzip der Residuen wurde ein neuer Ansatz zur
Fehlerisolierung in Ereignisdiskreten Systemen entwickelt. Der wichtigste Bestandteil von modellbasierten
Diagnoseverfahren ist ein genaues Systemmodell. Da die Modellbildung „von Hand“ für Systeme im
industriellen Maßstab meist zu aufwendig und teuer ist, wurde ein Identifikationsverfahren für die betrachtete
Systemklasse entwickelt. Ausgehend von einem bereits existierenden monolithischen Identifikationsalgorithmus
wurde ein verteiltes Identifikationsverfahren eingeführt, das für komplexe industrielle Anlagen mit ausgeprägten
Nebenläufigkeiten geeignet ist. Kern des Verfahrens ist die automatische Dekomposition eines Closed-Loop
Systems in nebenläufige Teilsysteme. Dies geschieht mit Hilfe eines Optimierungsansatzes, der beobachtetes
Systemverhalten analysiert und durch Minimierung einer Gütefunktion eine optimale Systemunterteilung
erreicht. Die in dieser Arbeit entwickelten Methoden wurden sowohl im Labormaßstab, als auch im
Industriemaßstab erfolgreich getestet.


Résumé – La compétitivité des entreprises manufacturières dépend fortement de la productivité des machines et
des moyens de production. Pour garantir un haut niveau de productivité il est indispensable de minimiser les
temps d'arrêt dus aux fautes ou dysfonctionnements. Cela nécessite des méthodes efficaces pour détecter et isoler
les fautes apparues dans un système (FDI). Dans cette thèse, une méthode FDI à base de modèles est proposée.
La méthode est conçue pour la classe des systèmes à événements discrets industriels composés d’une boucle
fermée du contrôleur et du processus. En comparant les comportements observés et attendus par le modèle, il est
possible de détecter et d’isoler des fautes. A la différence de la plupart des approches FDI des systèmes à
événements discrets, une méthode basée sur des modèles du comportement normal au lieu de modèles des
comportements fautifs est proposée. Inspiré par le concept des résidus bien connu pour le diagnostic des
systèmes continus, une nouvelle approche pour l’isolation des fautes dans les systèmes à événements discrets a
été développée. La clé pour l’application des méthodes FDI basées sur des modèles est d’avoir un modèle juste
du système considéré. Comme une modélisation manuelle peut être très laborieuse et coûteuse pour des
systèmes à l’échelle industrielle, une approche d’identification pour les systèmes à événements discrets en
boucle fermée est développée. Basée sur un algorithme connu pour l’identification des modèles monolithiques,
une adaptation distribuée est proposée. Elle permet de traiter de grands systèmes comportant un haut degré de
parallélisme. La base de cette approche est une décomposition du système en sous systèmes. Cette
décomposition est automatisée en utilisant un algorithme d’optimisation analysant le comportement observé du
système. Les méthodes conçues dans cette thèse ont été mises en œuvre sur une étude de cas et sur une
application d’échelle industrielle.


tel-00561906, version 1 - 2 Feb 2011






tel-00561906, version 1 - 2 Feb 2011AcknowledgementsTheforyfeelwreudenorkathatyresultedtheinmthisonstthesisforcouldganotalsohatributionvasethankbhiseenhelpaccomplishedthankswithoutthesev2010eralfrompinersons'broadenedassistance,Isuppd,ort,coandindustrencouragementhet.inFirsttoofespall,forIgenw,ouldodnerlikhineytointhanknmayindoyctoralsomeadvisors,rencProfessorthinkingLotharSomeLitzmandanProfessorofJean-JanercquesapproacLesacongehoforThistheindustrialoppConortunitiesstoeyouldtoeopleperimenerformrmDipl.-Ing.yDipl.weorkwathistheiroinstitutes.St?phaneIleidtamSteffengratefulthefconsiderableorvtheir,guidance,madvice,yencouragemene,tt.andothformadetheelinhan.telonlec-ork,tualefreedominsightheythehawvlivingehgivyenstudentotributedmewduringNeliathisDwedork.residualTheyRgahisvtheeandmeforthetooppmeortunittoyaltoorkexpoferiencejectbofoth,withtergheGFIrencehtheandhelpthetheGermanpartcultureswofIresearcgratefulh.SchmittBesidesctoAlexanderProfessorinLotharinLitzorkandasProfessorusJean-Jatincquesadvice.LesatingeGabriel,,mMayThorstensin-andcereManthanksprogouscripttoatthetotherImemeliminatedbhelp.ersgivofgratitudethefamilyevtoaluationAnnablooard:patienceProfetheirssorOctobBirtthiasgitalwVysogel-meHeuserwfromcomeTCacecAparthniscdiscussionshemUnivwersit?ttheyM?ncvhemen,deepProfessortsJanantoZaFytoonhfromaUni-ofvandersit?whicdereallyReimsmChampagne-Ardenne,horizon.and(former)totstheconctohairmanyProfessorork.WthankolfSchneidergangMickaelKunzanancher.detailDuringtestsmtheymethowThorstenork,od-IforwconastofourpartitioningyhearsMarpartP?rschofhisthetributionInstituteapplyofdiagnosisAtutdomanaticiConsystem.trolwinwKaiserslautern.partWanorkingproatofthisInstituteiAutomaticnstroltiFtbuteVlmeansKbbasedeingKaiserslautern.partwoflikatoteam,allsomehopwwhopartedofconductaexpfamilytal.ofIyamogratefulk.toammeciallyytocolleaguesPeterforandmansuycessorin-Ing.terestingBarnsteinerdiscussionstheirontmrestymwwork,asonelltheirJ?rwDerork,fororcononuousanandythingTelseMarwhicFloeckhThomascaugh,tKleinourKinantinterest!ch-Thank,yRou,,dearThomascolleagues,:foryyforourofreadingfriendship,manforandytingourahonestamounyofandwsyhaourehwithumor.ourIFinallyalIsoethankheartiestmtoyycoll,eaguesparticularofmthewifeLURP,AtheirinvCactheirhanafordtheirencouragemenkindnessKaiserslautern,anderhelpfulMaadvice.RThey
tel-00561906, version 1 - 2 Feb 2011tel-00561906, version 1 - 2 Feb 2011Contents1Introduction..3.41tication1.1.Motiviation....Systems.......dels.of...........iden...on.55...and.....iden...Iden...on...3.....3.2...3.3....1ng1.2.Conidentributoundioratoryons.of.theDatathesi.s......25.del-building.........etri.....2.4.4.........Closed-Lo.del..............2.1.3propOrganization....the.....den...Disc.b.53.lo.tication.Fisc.....description.......ti...tication.....Systems.........Limi.ual.aims..32.4.22niteExisting.diagnosis.a.nd.identication29appofroaches.fo.r.Discrete.Event.Sys-.temsuss5.2.1.Industrial.closed-lo.op.Discrete.Ev.en.tIdenticationSystemsDiscrete.3.1...................tication......5.2.2.In.tro.ductionortantoofDiscreautomatont.e.Ev.enarameterizationtticationSystems......3.4.1.the.tuning.....51.i.upp.for.parameter.Disc.on.er.the...Case6hnik2.2.1yDesc.ribing.a.system3.5.1b.y.its.language......58.for.c.diagnosis...3.5.3.monolithic.........i....6.2.2.2.Automata..........2.4.1.ts.man.mo.and.of.tication...25.Iden.of.automata...................2.4.3.tication.P.nets..7.2.2.3.P.etri.Nets..........33.Disc.i...............................36.Monolithic.of.op.Event.39.Mo.class8.2.3.Diagnosis.of.Discrete.Ev.en.t.Systems................39.Iden.algorithm..................10.2.3.1.F.ault.diagnosis43inImpindustrialtsystemserties.the.tied.............47.P.of.iden.algorithm....10.2.3.2.Mo.del-based.diagnosis51withMeanifaultofmoidelstication.parameter...........3.4.2.uss.on.an.er.ound.the13tication2.3.3.Mo3.4.3del-basedussdiagnosisonwithafault-freewmobdelsof.iden.parameter...3.5.study:.hertec.lab.facilit......22.2.3.4.Conclusion....58.System...........................3.5.2.collection.iden..ation.online.......59.Iden.of.mo..24.2.4.Iden.tication.of.Discrete.Ev.en60t
tel-00561906, version 1 - 2 Feb 2011ContentsUsing.system4ationDistributedmonitoringIdentication.of.Closed-Lo.opcDiscrete.EventtationSystems7.4631534.1.Limits117ofsystemmonolithic.idenIsolationtication132.the...............ii.with.metho.....as...study.d.....135.Industrial63.4.2.Iden.tication.of.partial.closed-lo.op.DES........155.....Detection.ault.fault-free.of.....6.1.2........66.4.2.16.1.4DenitiisolationonFoftiedpartial.closed-lomoop.DESthe.....detection.te.Presen.......Soft.......7.3....66.4.2.2.Comp.osition.of.partial.closed-loonlineop.DES....8.1...................F.Iso.6.167and4.3idenRestrictionmoofOvanpropiden.tied.automata.net.w.orkdriv...........6.1.3.fault.........th.detection.the731294.4DetectionDistributedtheidenistributticationdelsof6.2.1thethecase.study.system..Residuals.mo.........Distributed.isolation.study.139.145.of84.5.P.a.r.t.ition145ingareof.Discrete.Event.Sub-Systems.91.5.1.Characteristics.ofanalysisapp.ropriate.subsystems.for.diagnosis.purp.oses....iden....91.5.2.P.artitioning.based149onmoa.priori.exp.ert.kno.wledge....Conclusion...................Outlo..93.5.3.Automatic.partitioning.base.d.on.observ.ed6dataault.and.l.117.F.detection.isolation.the.tied.monolithic.del.6.1.1.erview.the95osed5.3.1dAnalysis.of.the.sol.u.tio.n.space..117.I/O.en.monitoring...................119.Residuals.generic.symptoms....95.5.3.2.Manife.station.of.concurrency126inMonolitheiobservfaultedandsystemoflanguagecase.system966.25.3.3aultAandheuristicwithoptimizationIdenapproacDh:eSMoi.m132ulatedSystemAnnealingwith.distributed.del....102.5.3.4.Minim.al6.2.2knoforwledgedistributedsolutiondel.................6.2.3.fault.and.of.case.sys.m.7.Application.7.1.tation.the104.5.3.5.In.tegrating.kno.wledge.ab.out.causal.relations........7.2.w.implemen..........105.5.4.P.artitioning.of.the.case.study.system146.Data.................................147.Distributed108tication5.4.1.Ev.aluation.criteria....................7.5.the.del..........................108.5.4.28P155artitioningSummarywith.minimal.kno.wledge............................8.2.ok111.5.4.3.P.artitioning.with.kno.wledge.ab.out.causal.relations..............156114
tel-00561906, version 1 - 2 Feb 2011Contents10.4..9.Extended.summa.ries.in.G.erman.and.F.rench.157.9.1VKurzfassung.in.deutsc.her.Sprunctionsa.c.he................................10.3..........157.9.2.R?sum?.en.laeratorsn.gue.fran?aise............iii.ariables..................................16216710FNomenclature.167.10.1.Abbreviations............................168.Op..................................16717010.2
tel-00561906, version 1 - 2 Feb 2011tel-00561906, version 1 - 2 Feb 2011