Cas d’application
Enjeux
- Réaliser une détection et une isolation efficace et robuste de défauts
- Résoudre un programme d’optimisation non linéaire en nombres entiers mixtes contraints
Résultats
- Sélection et conception optimale de tests et de capteurs
- Amélioration constante de la précision et de la robustesse de la détection de défauts
L’utilisation généralisée de l’électronique et le degré croissant de complexité de ces technologies constituent un défi compliquant la détection et l’isolation efficace de défauts (FDI).
Les techniques de FDI ont pour objectif de diagnostiquer rapidement et précisément les défauts d’un système complexe. Elles sont d’une importance critique car le manque d’isolation de défauts peut avoir des impacts sur les coûts de maintenance, la sécurité, la fiabilité et les performances du système. Ces techniques sont employées dans de multiples domaines tels que les machines rotatives au sein des raffineries, les robots manipulateurs de l’industrie automobile, les systèmes de contrôle des avions, des satellites et des stations spatiales.
La conception de tests optimaux et la sélection de capteurs servant les FDI sont des tâches essentielles afin d’assurer la bonne surveillance et la gestion du système. Les auteurs formulent ici le problème de la conception de tests FDI comme un problème non linéaire en nombres entiers (MINLP), permettant de déterminer l’ensemble optimal de paramètres de tests et de capteurs pour maximiser les informations recueillies sur les défauts du système.
Les auteurs ont choisi Artelys Knitro pour la résolution de ce problème du fait de ses performances et de sa fonction de multi-start. Les modèles de test calculés conduisent à une amélioration significative de la robustesse et de la précision de la détection des défauts.