Abstract FR:

Les systemes mecatroniques sont des systemes energetiques (mecanique, hydraulique ou electrique) controles par un calculateur. Ces systemes, plus generalement appeles systemes embarques, sont utilises pour de nombreuses applications, aussi bien dans les domaines de la defense, de l'aerospatiale, du nucleaire que dans le secteur automobile. L'avantage de ces systemes est la flexibilite presque illimitee que permet l'implementation logicielle des fonctions de controle. Cependant, aucune methode reconnue n'existe actuellement pour evaluer la surete de fonctionnement de tels systemes. En outre, la complexite pose des problemes de surete de fonctionnement : les erreurs de conception deviennent possibles et peuvent affecter lourdement la securite du systeme. L'objectif de ce travail est de proposer une methode d'evaluation de la securite de ce type de systeme, prenant en compte les consequences des erreurs de conceptions eventuelles. Dans un premier axe de recherche, nous proposons une modelisation quantitative de ce type de systeme pour evaluer par simulation de monte-carlo la probabilite d'apparition des evenements redoutes. Les systemes mecatroniques peuvent eventuellement se reconfigurer automatiquement a la suite de la defaillance d'un composant. La reussite de ces reconfigurations (actions en tout ou rien) est conditionnee generalement par la dynamique de certaines variables d'etat continues. Dans ce cas, le modele d'un systeme mecatronique est hybride, c'est-a-dire a la fois discret et continu. Un formalisme de modelisation adapte (le formalisme des reseaux de petri colores) et la technique de simulation associee (simulation a evenements discrets) ont ete choisis en consequence. Deux types de modelisation ont ete proposes. Nous avons alors montre sur un exemple que la simulation de monte-carlo de ces deux types de modeles necessitent des temps de calculs prohibitifs. En consequence, dans un deuxieme axe de recherche, nous avons propose une etude qualitative afin d'etablir notamment les scenarios redoutes du systeme. L'interet de cette derniere approche est double. Il s'agit, dans un premier temps d'ameliorer la comprehension du systeme afin de pouvoir mieux le faire evoluer. Dans un deuxieme temps, la connaissance de ces scenarios permet de mettre en uvre un modele et une technique de simulation specifiques pour l'evaluation quantitative, dans le but de diminuer les temps de simulation. Cette demarche a ete illustree a travers deux exemples issus du monde automobile.