Objectifs de la formation
Les systèmes innovants sont de plus en plus complexes. Dans le domaine de la mécatronique des véhicules automobiles, il est par exemple nécessaire de piloter des actionneurs par rapport à une stratégie de commande programmée dans un calculateur, qui réagit en fonction de mesures renvoyées par des capteurs. Dans le domaine aéronautique, on remplace, par exemple, les actionneurs hydrauliques par des actuateurs électriques avec une intelligence embarquée, afin d'obtenir des gains de poids et de flexibilité.
La complexité sans cesse croissante des systèmes ne doit pas nuire à leur fiabilité. Il est donc nécessaire de surveiller un système dans son ensemble pour diagnostiquer l'apparition de défaillances et garantir sa sûreté de fonctionnement.
Mots-clés
Diagnostic, sûreté de fonctionnement, automatique, identification, reconnaissance des formes, AMDEC, arbre de défaillance
Programme
Enjeux du diagnostic automatisé Méthodes fonctionnelles d'analyse de défaillance (arbres de défaillances, AMDEC, ...) Fiabilité Méthodes de diagnostic :
- à base de modèle
- identification
- analyse de résidus
- à base d'intelligence artificielle
- reconnaissance des formes
- classification
- règles de décision Perspectives
Compétences visées
- Comprendre l’intérêt et la complexité des approches fonctionnelles
- Saisir les enjeux et les difficultés de la sûreté de fonctionnement
- Etre capable d’appliquer des méthodes de diagnostic par reconnaissance des formes
- Savoir identifier un modèle physique et l’utiliser à des fins de diagnostic
Évaluation
Note = 50% savoir + 50% savoir-faire Note de savoir = examen final individuel Note de savoir-faire = moyenne des 3 comptes-rendus de BE