Abstract FR:

La plupart des approches du diagnostic exploitant des informations symboliques (par opposition aux modeles numeriques) sont difficilement applicables dans des contextes ou les connaissances disponibles sur le systeme a diagnostiquer ou les observations d'anomalies sont tres incompletes. L'approche relationnelle introduite permet de traiter ce type de situation, par une representation plus expressive des observations et de la relation entre defaillances et manifestations anormales. On distingue en particulier (i) les manifestations qui sont certainement absentes, de celles qui ne sont pas (encore ?) observees, et (ii) les manifestations qui ne peuvent pas etre causees par une defaillance donnee, des manifestations pour lesquelles on ignore si elles peuvent ou non etre causees par cette defaillance. Ce modele utilise une representation qualitative de l'incertitude basee sur les ensembles flous et la theorie des possibilites. Il permet d'ordonner les manifestations selon leur degre de certitude de presence effective, et d'ordonner les hypotheses de defaillance selon differents niveaux de plausibilite (bases sur leur coherence avec les observations et avec la connaissance des relations causes/effets, et sur leur pertinence par rapport aux observations disponibles). Les liens de ce modele avec les approches du diagnostic basees sur la logique sont analysees. Une approche basee sur les modeles de structure et de comportement est proposee, permettant en particulier de considerablement reduire la quantite de connaissances sur le comportement des composants qui est necessaire au diagnostic. Matra marconi space developpe depuis dix ans des systemes d'aide au diagnostic pour les centres de controle de satellites. Dans ce cadre, l'approche proposee a ete appliquee aux connaissances disponibles: amdec (analyses des modes de defaillance et de leur criticite), modeles fonctionnels, etc. Cette application a permis d'une part d'augmenter la robustesse du systeme en supprimant des causes d'echec, et d'autre part de mieux capturer les informations pertinentes pour le diagnostic