Thèse de Jun Jiang

Conception intégrée de système de systèmes résilients

Cette thèse vise à développer un cadre intégré et complet pour renforcer la résilience d’un système de systèmes (SoS). À mesure que les SoS deviennent plus complexes et interdépendants, garantir leur résilience est crucial pour maintenir leur efficacité et leur fiabilité face aux défaillances internes, aux perturbations externes et aux ruptures de communication. Le cadre proposé est structuré en trois composants clés : l'analyse structurelle, le diagnostic et la prise de décision. Le premier composant se concentre sur l'analyse de la contrôlabilité des SoS multi-niveaux, qui se composent de systèmes composants hétérogènes (CS) aux dynamiques diverses, en utilisant l'équation de Sylvester. Certains systèmes composants physiques (PCS) peuvent devenir incontrôlables en raison de dysfonctionnements. L'analyse de la contrôlabilité de l’ensemble du SoS contribue à une conception structurelle résiliente, permettant au système de rester fonctionnel malgré des perturbations localisées et posant les bases pour le diagnostic et la reconfiguration. La deuxième partie traite du diagnostic des SoS, en proposant un cadre d'évaluation des performances pour évaluer de manière exhaustive l'état des SoS. Des classificateurs de performance basés sur l'IA sont utilisés pour détecter la dégradation des performances, permettant une surveillance réactive de l'état du système face à différents niveaux de perturbation. Ce processus de diagnostic informe les décisions sur les reconfigurations nécessaires pour restaurer les performances du système. La dernière partie se concentre sur la prise de décision pour la reconfiguration résiliente. En se basant sur l'analyse structurelle et le diagnostic, la stratégie de prise de décision inclut trois scénarios : la mise en œuvre de la résilience par une surveillance ascendante et une gestion descendante, la planification avancée de la résilience basée sur la prédiction des catastrophes, et l'estimation du temps de récupération pour des perturbations imprévisibles. Le premier scénario met en œuvre un cadre de résilience où les comportements défaillants sont détectés à l'aide d'algorithmes de détection et d'isolation des pannes (FDI) basés sur l'IA, permettant une reconfiguration descendante pour optimiser la performance globale du système. Le deuxième scénario se concentre sur la planification proactive de la résilience pour des perturbations prévisibles (par exemple, les catastrophes naturelles) basée sur la prédiction des catastrophes à partir de données. En cas de catastrophes imprévisibles, le cadre estime le temps de récupération en optimisant la planification et l’acheminement des équipes de réparation aux capacités hétérogènes. En conclusion, ce cadre de conception résilient et intégré propose : une analyse structurelle pour la contrôlabilité du système, une évaluation des performances pour le diagnostic du système, et des stratégies de reconfiguration résiliente. Ces approches rendent le SoS plus structuré, réactif et efficace, renforçant ainsi sa capacité à se remettre des événements perturbateurs et à maintenir sa stabilité opérationnelle.

Jury

M. Rochdi MERZOUKI Université de Lille Directeur de thèse, M. Taha BOUKHOBZA Université de Lorraine Rapporteur, M. Kenn STEGER-JENSEN University of South-Eastern Norway Rapporteur, M. Ahmed MEBARKI Université Gustave Eiffel Examinateur, Mme Ourania TZORAKI University of the Aegean Examinatrice, Mme Lydie NOUVELIERE Université d'Evry Examinatrice, M. Othman LAKHAL Université de LIlle Examinateur, M. Francisco BLANQUER CMA-CGM Invité.

Thèse de l'équipe SoftE soutenue le 14/11/2024