Remerciez-le!

Remerciez @Admin pour avoir partagé cet document gratuitement, de la manière la plus simple, en partageant sur les réseaux sociaux.

See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://ww

See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/29601955 Capteurs Intelligents : Nouvelles Technologies et Nouvelles Problématiques pour la Sûreté de Fonctionnement Article · October 2008 Source: OAI CITATIONS 2 READS 1,057 4 authors, including: Some of the authors of this publication are also working on these related projects: Postdoctoral researcher at CRAN, Nancy, France View project Florent Brissaud Le Monde Après 24 PUBLICATIONS 142 CITATIONS SEE PROFILE Dominique Charpentier Institut national de l'environnement industriel et des risques 22 PUBLICATIONS 85 CITATIONS SEE PROFILE Anne Barros Université de Technologie de Troyes 89 PUBLICATIONS 1,195 CITATIONS SEE PROFILE All content following this page was uploaded by Florent Brissaud on 10 June 2014. The user has requested enhancement of the downloaded file. 16ème Congrès de Maîtrise des Risques et de Sûreté de Fonctionnement - Avignon 6-10 octobre 2008 communication 3A-2 page 1/8 CAPTEURS INTELLIGENTS : NOUVELLES TECHNOLOGIES ET NOUVELLES PROBLEMATIQUES POUR LA SURETE DE FONCTIONNEMENT INTELLIGENT SENSORS: NEW TECHNOLOGIES AND NEW DEPENDABILITY ISSUES F. Brissaud et D. Charpentier A. Barros et C. Bérenguer Institut National de l’Environnement Industriel et des Risques Université de Technologie de Troyes INERIS – DCE UTT – ICD/CNRS – ROSAS Parc Technologique ALATA BP-2 12 rue Marie Curie 60550 Verneuil-en-Halatte 10010 Troyes Cedex Résumé Le développement de la microélectronique a permis d’intégrer de nouvelles technologies au sein des capteurs, celles de « l’intelligence embarquée ». Grâce au numérique, de nouvelles fonctionnalités sont disponibles : correction des erreurs de mesure, auto-ajustage, autodiagnostic des mesures et de l’état du capteur, reconfiguration, communication numérique. Les industriels bénéficient ainsi d’une meilleure exactitude des mesures, de réductions de coût et de facilités d’utilisation. Pour la prévention des risques industriels, de nouvelles problématiques se posent et notamment quant à l’évaluation de la sûreté de fonctionnement. Certaines fonctionnalités sont a priori bénéfiques pour la disponibilité des systèmes de contrôle (diagnostic avancé, communication numérique). Néanmoins, la présence importante d’électronique et d’unités programmables implique des causes et des modes de défaillance supplémentaires. Dans la littérature, les études sur l’évaluation de la disponibilité des capteurs intelligents sont encore relativement faibles et n’intègrent que rarement les fonctionnalités « intelligentes ». Cet article présente certaines problématiques liées à la modélisation et à l’évaluation de la sûreté de fonctionnement de ces capteurs. L’approche proposée associe une décomposition fonctionnelle et matérielle du système, incluant ainsi les fonctionnalités particulières des capteurs et une représentation des différents types d’interactions. Les défaillances constituent la troisième composante du modèle. Les premières analyses permettent d’étudier l’impact des défaillances sur les fonctions du capteur, d’en déduire les modes de défaillance associés et leur évolution au cours du temps. L’application sur un capteur de gaz par absorption infrarouge illustre cette approche. Certains outils pour l’évaluation de la disponibilité de systèmes complexes peuvent tirer profit de ces résultats, en particulier lorsque le comportement du système en cas de défaillance est difficilement appréhendable. Summary New technology allows intelligent sensors by integrating new functionalities: error measure correction, self-calibration, self-diagnosis of measures and sensor status, reconfiguration, digital communication. Industrialists take advantage of more accurate measurements, cost reductions and use facilities. For industrial safety, new dependability issues appear. Some functionalities as self-diagnosis and digital communication seem to be in favour of control systems availability. On the other hand, the high amount of electronics and programmable units implies new failure causes and modes. Availability assessments of intelligent sensors are quite low in literature. Moreover, “intelligent” functionalities are usually not taken into account. In this paper, a discussion about dependability issues and modelling is presented. An approach is proposed. Both functional and structural decompositions of the system are included which allow representing sensor functionalities and types of dependencies. Failures make up the third part of the model. First analyses show the consequences of these failures on sensor functions and the corresponding failure modes during time. An infrared gas sensor is used for example. Some tools for availability assessment of complex systems can take advantage of these results, especially when dysfunctional behaviour is not well known. 1. Introduction La science de la mesure formule deux grandes composantes : les moyens techniques qui permettent l’acquisition de données à partir de grandeurs physiques ; les moyens mathématiques qui manipulent ces données pour obtenir les informations recherchées [1]. Une évolution importante de ces technologies a été motivée par les activités industrielles et militaires. Dans les années 1980, le développement des microsystèmes électromécaniques (MEMS) a amené à une nouvelle révolution au sein des capteurs, celle de l’intelligence embarquée. Les capteurs devenus « intelligents » combinent l’acquisition des données et leur traitement interne et autonome. L’utilisation du numérique a également permis d’intégrer de nouvelles fonctionnalités comme la correction des erreurs de mesure, l’auto-ajustage, l’autodiagnostic, la reconfiguration dynamique et la communication en réseaux. Les bénéfices sont potentiellement nombreux : précision des mesures, coûts, facilités d’utilisation… De nouveaux défis se présentent alors pour la maîtrise des risques industriels. En particulier, les systèmes instrumentés de sécurité devront tirer partie de ces technologies de façon appropriée. Dans ce contexte, de nouvelles problématiques apparaissent et notamment pour la sûreté de fonctionnement. Par exemple, si les fonctions d’autodiagnostic avancé permettent une meilleure détection des défaillances et une optimisation de la maintenance, la présence importante d’électroniques et de composants programmés implique des causes et des modes de défaillance supplémentaires et souvent difficilement définissables. De plus, les nombreuses données transmises (résultats de mesures, diagnostics sur les mesures et l’état du capteur) sont, en contrepartie, autant de sources d’erreurs supplémentaires. L’évaluation de la disponibilité d’un capteur intelligent doit donc passer par une première phase de modélisation pour permettre la prise en compte de toutes les fonctionnalités exploitées. Ce papier apporte une première contribution à l’identification des causes et des modes de défaillance envisageables d’un capteur intelligent, ainsi que leurs conséquences sur les données transmises (résultats de mesures, diagnostics). Ces premières analyses sont, en particulier, très utiles à l’évaluation de la disponibilité d’un système de contrôle qui exploite, par exemple, des réseaux de capteurs intelligents en tirant profit de plusieurs types d’informations. La seconde section introduit les capteurs intelligents en présentant quelques définitions et une architecture matérielle. La Section 3 expose les nouvelles fonctionnalités et les bénéfices apportés par ces capteurs, ainsi que quelques unes de leurs utilisations pour la prévention des risques industriels. Les problématiques que posent ces nouvelles technologies pour la sûreté de fonctionnement sont discutées dans la Section 4. Une étude bibliographique sur l’évaluation de leur fiabilité/disponibilité y est également présentée. Pour permettre une plus grande exhaustivité des évaluations face aux particularités d’un capteur intelligent, la Section 5 s’oriente vers la modélisation de systèmes complexes. Des approches orientées fonctions ou objets y sont décrites. Une modélisation qui permet de représenter les interactions fonctionnelles et matérielles d’un système et qui intègre les défaillances, est ensuite développée. L’exemple d’un capteur de gaz à absorption infrarouge permettra d’illustrer cette approche. Quelques ouvertures vers des analyses quantitatives à partir de ce modèle sont introduites. Des résultats sont également présentés comme l’analyse de l’impact d’une défaillance sur les fonctions du système et l’évolution des modes de défaillance du capteur au cours du temps. hal-00403106, version 1 - 9 Jul 2009 Manuscrit auteur, publié dans "Maîtrise des Risques et de Sûreté de Fonctionnement, Lambda-Mu 16, Avignon : France (2008)" 16ème Congrès de Maîtrise des Risques et de Sûreté de Fonctionnement - Avignon 6-10 octobre 2008 communication 3A-2 page 2/8 2. Des « Capteurs intelligents » ? 2.1 Définitions Notons tout d’abord que le mot capteur est employé par abus de langage. Par définition, un capteur est le dispositif qui transforme une grandeur physique observée (température, pression, niveau) en une grandeur utilisable (intensité électrique, position d’un flotteur). Pour cela, il possède au moins un transducteur dont le rôle est de convertir une grandeur physique en une autre. Par extension, capteur est utilisé pour désigner l’ensemble constitué de capteurs, conditionneurs, transmetteurs de signaux, alimentation. Pour ne pas rompre avec la terminologie usuelle, nous conserverons, dans ce document, cette dernière appellation. Le qualificatif intelligent pourrait quand à lui se justifier par les facultés suivantes [2] : - connaître (par les transducteurs) - s’adapter aux situations (avec des organes internes de calcul) - communiquer (par des interfaces de communication) Deux définitions de capteur intelligent semblent alors répandues. La première fait référence à la présence d’un microprocesseur embarqué. Celui-ci peut avoir comme objectif de modifier le comportement interne du capteur afin d’optimiser sa capacité à collecter les données [1], ou simplement pour effectuer localement des traitements et des calculs [3]. La seconde définition se focalise sur la capacité de communication bidirectionnelle du capteur, avec des systèmes extérieurs et des opérateurs humains [4]. Le capteur reçoit et traite des commandes extérieures, et envoie des mesures et des informations de statut [4]. En anglais, une différence entre smart sensor (éventuellement traduit en français par futé) et intelligent sensor a parfois été proposée. L’exploitation d’un micro-processeur embarquée suffirait alors à qualifier un capteur de smart [5]. En revanche, c’est sa capacité à participer pleinement au système de contrôle (validation des mesures, diagnostic avancé, reconfiguration dynamique), permis par la communication bidirectionnelle, qui uploads/Management/lm16-ineris-florent-brissaud-electro.pdf