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HAL Id: tel-01274312 https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01274312 Submitted on 24 Jun 2016 HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of sci- entific research documents, whether they are pub- lished or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers. L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés. Optimisation des politiques de maintenance préventive dans un cadre de modélisation par modèles graphiques probabilistes Inès Ayadi To cite this version: Inès Ayadi. Optimisation des politiques de maintenance préventive dans un cadre de modélisation par modèles graphiques probabilistes. Algorithme et structure de données [cs.DS]. Université Paris-Est, 2013. Français. NNT : 2013PEST1072. tel-01274312 UNIVERSITÉ PARIS-EST ÉCOLE DOCTORALE MSTIC T H È S E pour obtenir le titre de Docteur de l’Université Paris-Est spécialité : Informatique Présentée et soutenue par Ines A Optimisation des politiques de maintenance préventives dans un cadre de modélisation par modèles graphiques probabilistes préparée à l’Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l’Aménagement et des Réseaux Jury : Mme. Anne Barros Professeur, UTT Rapporteur M. Arnaud de La Fortelle Professeur, Mines ParisTech Rapporteur M. Abderrahman El Mhamedi Professeur, Paris 8 Examinateur M. Laurent Bouillaut Chargé de Recherche, IFSTTAR Examinateur M. Patrice Aknin Directeur de Recherche, IFSTTAR Co-directeur de thèse M. Patrick Siarry Professeur des Universités, UPEC Co-directeur de thèse Soutenue le 29/08/2013 Table des matières Introduction Générale vii 1 Modélisation de la dynamique de dégradation 1 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Modèles à dégradation continue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2.1 Le processus de Wiener . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.2 Le processus Gamma . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.3 Le processus de Poisson composé . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.3 Modèles à dégradation discrète . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3.1 Processus de poisson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.3.2 Chaînes de Markov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.3.3 Processus Semi-markovien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.4 Modèles graphiques probabilistes temporels . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.4.1 Réseaux bayésiens dynamiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.4.2 Modèle graphique de durée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 1.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2 Évaluation des stratégies de maintenance 35 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.2 Enjeux de la fonction Maintenance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.3 Déﬁniton de la maintenance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.3.1 Fiabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.3.2 Maintenabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.3.3 Disponibilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.3.4 Durabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.4 Théorie de la maintenance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 2.4.1 Maintenance corrective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 2.4.2 Maintenance préventive . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.4.3 Maintenance mixte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 2.4.4 Maintenance opportuniste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 2.4.5 Maintenance imparfaite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 2.5 Modélisation de la maintenance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 2.5.1 Description du modèle VirMaLab . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 2.5.2 Paramètres du modèle VirMaLab . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2.6 Évaluation des politiques de la maintenance . . . . . . . . . . . . . . 48 2.6.1 Disponibilité du système . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 2.6.2 Diagnostic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 ii Table des matières 2.6.3 Action de maintenance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 2.6.4 Critères d’évaluation d’une politique de maintenance . . . . . 51 2.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3 Les métaheuristiques : état de l’art 59 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.2 Les méthodes de résolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.2.1 Méthodes exactes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.2.2 Méthodes approchées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 3.3 L’optimisation multiobjectif . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 3.3.1 Formulation générale d’un problème d’optimisation multiob- jectif . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 3.3.2 Multiplicité des solutions . . . . . . . . . . . . . . . . uploads/Politique/ opt-maint-prev-graph-probabilistes.pdf