Soutenance mémoire
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La turbine à vapeur.
Une turbine est un dispositif rotatif destiné à utiliser la force d’un fluide (eau, vapeur, air, gaz de combustion) dont le couple est transmis au moyen d’un arbre.
L’énergie du fluide, caractérisée par sa vitesse et son enthalpie est partiellement convertie en énergie mécanique pour entrainer un alternateur, une pompe ou tout autre récepteur mécanique rotatif.
Il existe plusieurs types de turbines, à savoir turbine à vapeur, turbine hydraulique, turbine à gaz combustible, turbine à air.
Définition- Principes généraux de fonctionnement de la turbine à vapeur
La turbine à vapeur est un moteur thermique à combustion externe, fonctionnant selon le cycle thermodynamique dit Clausius-Ranhime. Ce cycle se distingue par le changement d’état affectant le fluide moteur qui est en général de la vapeur d’eau.
Ce cycle comprend au moins les étapes suivantes :
• L’eau liquide est comprimée par une pompe et envoyée vers la chaudière
• La vapeur se détend dans la turbine en fournissant de l’énergie mécanique
• La vapeur détendue est condensée au contact de la source froide sous vide partiel.
La turbine en constitue une évolution exploitant les principaux avantages des turbomachines à savoir :
• Puissance massique et puissance volumique élevée
• Rendement améliorée par la multiplication des étages de détente
Le rendement croit avec la pression de la vapeur et avec la température de surchauffe. Cependant, l’augmentation de ces caractéristiques est limitée par la teneur en eau de la vapeur en fin de détente. En effet, la courbe de détente peut atteindre la courbe de saturation avec formation de gouttelettes qui nuisent à l’efficacité des derniers étages de détente. La teneur en eau liquide du mélange doit être limitée à 15 ou 20 pourcent in fine, c’est la pression dans le condenseur qui fixe de ce fait les pressions et température limites admissibles.
Afin d’augmenter la pression et la température malgré le problème de l’humidité en fin de détente, il est possible de renvoyer la vapeur détendue jusqu’à la saturation vers la chaudière pour procéder à une resurchauffe dans un échangeur supplémentaire.
Le cycle comprend fondamentalement deux changements d’état (évaporation et condensation). Le diagramme de phases de l’eau permet d’envisager un cycle à un seul changement d’état par l’utilisation d’une chaudière supercritique.
Réalisation pratique
Une turbine à vapeur est constituée d’un rotor comprenant un arbre sur lequel sont fixées des aubes et d’un stator constitué d’un carter portant des déflecteurs fixes, généralement constitué de deux parties assemblées selon un plan axial. Elle comprend en outre un tore d’admission segmenté et un divergent d’échappement dirigé vers le condenseur.
La fonction des déflecteurs fixes est d’assurer tout ou partie de la détente en formant un réseau des tuyères et de modifier la direction de l’écoulement sortant de l’étage précédent.
Une turbine à vapeur comprend un ou plusieurs étages assurant chacun deux fonctions :
• La détente de la vapeur qui correspond à la conversion de l’énergie potentielle en énergie cinétique.
• La conversion de l’énergie cinétique en couple de rotation de la machine par le biais des aubages mobiles [Msn Encarta, 2007].
Les turbines à vapeur se classent en deux grandes catégories souvent combinées dans une même machine :
• Turbine à action
La forme la plus simple de turbine à vapeur est la turbine à action, dans laquelle les jets sont fixés sur la partie intérieure de l’enveloppe de la turbine, et les ailettes placées sur le bord des roues tournantes montées sur un arbre central. La vapeur se déplaçant dans une tuyère fixe passe sur les ailettes incurvées, qui absorbent une partie de l’énergie cinétique de la vapeur dilatée, faisant ainsi tourner la roue et l’arbre sur lesquels elles sont montées. Cette turbine est conçue de manière à ce que la vapeur entrant par une extrémité de la turbine se dilate à travers une succession de tuyères jusqu’à ce qu’elle ait perdu la majeure partie de son énergie interne.
• Turbine à réaction
Dans la turbine à réaction, une partie de l’énergie mécanique est obtenue par l’impact de la vapeur sur les ailettes. La partie la plus importante est obtenue par l’accélération de la vapeur lors de son passage dans la roue de la turbine, ou elle se dilate.
Une turbine de ce type se compose de deux jeux d’ailettes, l’un fixe, l’autre mobile. Ces ailettes sont disposées de telle façon que chaque paire joue le rôle de tuyère, à travers laquelle la vapeur se dilate lors de son passage. Dans chaque étage, une faible quantité d’énergie thermique est convertie en énergie cinétique.
La vapeur se détend dans les aubes fixes, puis entraine les aubes mobiles disposées sur la roue ou le tambour de la turbine. Les ailettes d’une turbine à réaction sont en général montées sur un tambour, qui fait alors office d’arbre.
Les turbines à réaction nécessitent en général davantage d’étages que les turbines à action, Il a pu être démontré que, pour le même diamètre et la même gamme énergétique, une turbine à réaction a besoin de deux fois plus d’étages pour obtenir un rendement maximal. Les grosses turbines, qui sont généralement à action, utilisent une certaine réaction à la base du trajet de vapeur pour assurer en débit efficace à travers les auges. Nombre de turbines, qui sont normalement à réaction, disposent d’un premier étage de commande d’impulsion, qui permet d’envisager la réduction du nombre total d’étages nécessaires. Les arbres des turbines de chaque étage sont reliés entre eux au moyen d’accouplements.
Génération électrique :
Du fait de leurs caractéristiques, Les turbines à vapeur sont très employées dans les centrales thermiques de moyenne et forte puissance, y compris nucléaires. Dans la gamme de puissance de 1 à 10 MW et elles sont utilisées pour d’autres applications [Msn Encarta, 2007].
Les principaux composants des turbines à vapeur
Alternateur
L’alternateur est une machine électrique du type génératrice à courant alternatif qui transforme l’énergie mécanique en énergie électrique. Il est entraîné par la turbine.
Transformateurs
Transformateur principal (TP) : L’évacuation de l’énergie produite par l’alternateur est évacuée sur le réseau haute tension à travers un transformateur principal élévateur : 13800V/63000V, un disjoncteur 63 KV (disjoncteur 52), trois câbles souterrains à pression d’huile et une ligne triphasée aérienne.
Transformateur de soutirage (TS) : Les auxiliaires du groupe sont alimentés à travers un transformateur de soutirage (TS) abaisseur : 13800V/6300V en service normal et un transformateur de démarrage (TD) abaisseur : 63000V/ 6300V en secours.
Chaudière
Le rôle du générateur de vapeur est d’extraire l’énergie calorifique du combustible pour la céder à l’eau et produire de la vapeur à des paramètres fixés. Il constitue la source chaude du cycle thermodynamique. Cette vapeur sera utilisée par la turbine pour fournir de l’énergie mécanique
Condenseur
Afin de maximiser le rendement de la turbine à vapeur, la pression et la température de la sortie de vapeur doivent être aussi basses que possible. Pour cela, la vapeur qui sort de la turbine est dirigée vers le condenseur où elle est refroidie et condensée. Le condenseur est un échangeur de chaleur avec des milliers de tubes dans lesquels l’eau du circuit de refroidissement circule. La vapeur circule sur les tubes et se condense au contact de ceux-ci. L’eau du circuit de refroidissement extrait alors la chaleur de la vapeur.
Pompe alimentaire
La pompe KSB à très haute pression est une pompe a centrifuge multicellulaire. Elle comprend un corps d’aspiration, un corps de refoulement et un certain nombre d’étages ou de cellules assemblées par des tirants.
L’eau, provenant de la bâche alimentaire à la pompe, possède une énergie de pression et une énergie cinétique qui seront augmentées dans les turbines en mouvement pour alimenter le générateur de vapeur (chaudière) en quantité nécessaires d’eau pour maintenir le niveau normal.
Fonctionnement
Bien que les turbines à vapeur soient construites selon deux principes différents (à action ou à réaction, leurs éléments essentiels sont similaires. Elles se composent de tuyères ou de jets, et d’ailettes. La vapeur s’écoule dans les tuyères, dans les quelles elle se dilate. Ainsi, sa température diminue et son énergie cinétique augmente. La vapeur en mouvement exerce une pression contre les ailettes, entraînant leur rotation.
La disposition des jets et des ailettes, fixes ou stationnaires, dépend du type de turbine. À la sortie du dernier condenseur (échangeur thermique), l’eau peut être de nouveau vaporisée et surchauffée. L’eau ou la vapeur en sortie est alors ramenée vers la chaudière et la pompe alimentaire, qui compresse de l’eau à l’état liquide. Il s’agit d’une turbine auxiliaire intégrée au cycle thermodynamique de la turbine principale utilisant de la vapeur soutirée dans celle-ci.
Les turbines à vapeur possèdent toutefois un équipement annexe, nécessaire à leur fonctionnement. Parmi celui-ci, un palier de tourillon supporte l’arbre et un palier de butée le positionne de manière axiale. Un système d’huile assure le graissage des paliers ; des joints réduisent les pertes de vapeur tout au long de son trajet. Enfin, un système d’étanchéité empêche la vapeur de s’échapper à l’extérieur de la turbine et l’air d’y entrer. La vitesse de rotation est commandée par des soupapes situées aux entrées d’admission de la machine et pilotées par des systèmes de régulation électroniques ou mécaniques. Les turbines à réaction développent une poussée axiale considérable, du fait de la chute de pression sur les ailettes mobiles. Cette poussée est généralement compensée par l’utilisation d’un piston d’équilibrage.
La turbine à vapeur utilise des principes thermodynamiques. Lorsque la vapeur se dilate, sa température et donc son énergie interne diminuent. Cette réduction de l’énergie interne s’accompagne d’une augmentation de l’énergie cinétique sous la forme d’une accélération des particules de vapeur. Cette transformation rend une grande partie de l’énergie disponible. Ainsi, une réduction de 100 kJ de l’énergie interne, du fait de la dilatation, peut provoquer un accroissement de la vitesse des particules de vapeur de l’ordre de 2 800 km/h. À de telles vitesses, l’énergie disponible est importante. Lorsque la pression de la vapeur d’eau en sortie de la turbine est égale à la pression atmosphérique, la turbine est dite à condensation.
Aujourd’hui, les turbines à vapeur sont généralement limitées à une température maximale de 580 °C dans le premier étage, et à une pression maximale d’admission de 170 à 180 bars
Maintenance de la turbine à vapeur
La maintenance a principalement pour but de réduire le temps d’arrêt des équipements qui coûte cher, ce qui permet de limiter les pertes de production et de réduire les coûts de maintenance.
Parmi les problèmes majeurs rencontrés dans les turbines à vapeur on trouve:
– Les aubes de turbine à vapeur basse pression ont besoin d’être réparées fréquemment en raison de dommages provoqués par les mauvaises conditions de vapeur, la perte de plaque anti_érosion brasées ou de dommages provoqués par des corps étranges. Ces aubes peuvent être en principe entièrement réparées en toute sécurité sur site ou en atelier, avec jusqu’à 50% de remplacement du profil externe, comprenant souvent :
Le remplacement des plaques de protection et du bord d’attaque (stellite)
La réparation par soudure de section endommagée du bord de fuite
Le remplacement complet des extrémités
Le remplacement/ la remise en état de tenons
Le repositionnement d’amortisseurs et réinstallation de fils de liaison
Présentation de l’approche du Raisonnement à Partir de Cas (RàPC)
Le RàPC est une approche d’apprentissage et de résolution de problèmes basée sur les expériences passées [Aamodt et Plaza, 1994]. Nous abordons les points suivants :•l’historique du RàPC qui a commencé à partir de la fin des années 70 ;
•les communautés en RàPC ;
•le raisonnement analogique du RàPC ;
•la définition du cas dans lequel se trouve l’expérience ;
•les types de modèles de RàPC issus de la représentation du cas ;•la base de cas dans laquelle sont stockés les cas ;
•et la manipulation du cas à travers le cycle du RàPC.
Historique
Inspiré par les travaux de Minsky et Schank réalisés à la fin des années 70, [Schank, 1982] formule pour la première fois le paradigme de raisonnement basé sur les cas. En effet, la théorie développée par [Minsky, 1975] présente un réseau de nœuds et de relations entre ces nœuds ainsi que la notion de « frame (script, schéma) » qui correspond à une structure remémorée qui doit être adaptée pour correspondre à la réalité d’une nouvelle situation rencontrée. Cependant Schank doute de la flexibilité du raisonnement logique et d’une représentation des connaissances ordinaires sous une forme synthétique de propositions indépendamment vraies. Par conséquent, il reprend ces travaux et suppose que le processus de compréhension correspond à un processus d’explication qui s’applique d’une manière itérative [Schank, 1982]. D’ailleurs, Schank est considéré comme l’initiateur du terme « Case-Based Reasoning ». Il introduit à travers le modèle de « mémoire dynamique » un degré de généralité varié connu sous le nom de « MOPS (Memory Organization Packets) » constituant un réseau dense d’expériences. De plus, l’auteur tente d’opérationnaliser le comportement humain et l’optimiser si possible. Dans ce cadre, [Gebhardt et al., 1997] définissent le raisonnement à partir d’expériences comme une façon naturelle de penser caractérisant la réflexion humaine sans doute plus encore que le raisonnement avec des règles. A la fin des années 80, les recherches dans le domaine du RàPC ont réellement commencé à prendre forme et notamment avec les conférences « DARPA » organisées aux Etats-Unis en 1988 [Kolodner, 1988], avant de s’imposer en Europe avec la première conférence Européenne en 1993 à Kaiserslautern [Richter et al., 1993], puis avec la première conférence internationale à Lisbonne en 1995 [Veloso et al., 1995].
Communautés en RàPC
Selon le type de méthode développée, le RàPC se situe soit dans le domaine de l’IA (machine learning) soit dans le domaine de l’IC ( Figure 2.1).
L’IC se place à l’intersection de deux communautés de recherche : l’IA et les sciences cognitives. L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de recherche permettant d’élaborer des systèmes intelligents. L’IA est la « recherche de moyens susceptibles de doter les systèmes informatiques de capacités intellectuelles comparables à celles des êtres humains » [CNTRL, 1979].
Les sciences cognitives regroupent un ensemble de disciplines scientifiques dédiées à l’étude et la compréhension des mécanismes de la pensée humaine, animale ou artificielle, et plus généralement de tout système cognitif, c’est-à-dire tout système complexe de traitement de l’information capable d’acquérir, conserver, utiliser et transmettre des connaissances [Wikipédia, 2009].
L’ingénierie des connaissances est le domaine qui correspond à l’étude des concepts, méthodes et techniques permettant de modéliser et/ou d’acquérir les connaissances pour des systèmes réalisant ou aidant les humains à réaliser des tâches se formalisant a priori peu ou pas [Charlet et al., 2000].
Le RàPC est une approche utilisant un raisonnement par analogie. [Mille et al., 1996] l’ont représenté en proposant un modèle de carré d’analogie qui permet de faire le lien entre la description du cas et sa solution.
Carré d’analogie
Mille et al. [1996] introduisent la présentation du RàPC en utilisant le carré d’analogie
•D’une part, le lien entre la description d’un cas et sa solution (la trace du raisonnement menant à la solution) ;
•D’autre part, les liens entre la description et la solution du cas source de la base de cas et du cas cible représentant un nouveau problème à résoudre (similarité entre deux problèmes). Dans ce cas là, la solution du cas cible est adaptée en fonction de la similarité et les descripteurs des cas sources similaires de la base de cas sont adaptés au cas cible.
La mesure de similarité α détermine la similarité du cas source sélectionné à partir des valeurs de descripteurs du problème cible.
Les relations de dépendance β entre les valeurs de descripteurs de problème et les valeurs de descripteurs de solution mettent en évidence les descripteurs de solution qui doivent être adaptés. Les descripteurs de solution dépendent des descripteurs de problèmes source qui sont différents des descripteurs de problèmes cible.
En d’autres termes, si une valeur de descripteur source dépend d’une valeur de descripteur de problème, une modification de la valeur du descripteur de problème entraînera une modification « analogue » à la dépendance du descripteur de solution correspondant.
Cette connaissance est nécessaire pour l’adaptation. En fonction de ces dépendances et des écarts α constatés à corriger, l’adaptation permet de proposer une solution cible candidate qui pourra être vérifiée par rapport à sa conformité aux dépendances particulières qui pourraient exister entre problème et solution cible.
Définition du cas
Un cas est une expérience représentée par une connaissance. Cette expérience constitue une leçon permettant au système de RàPC de résoudre des problèmes de différentes natures. Selon le domaine d’application et les objectifs à atteindre, les informations contenues dans le cas varient. [Fuchs, 2006] définit le cas comme étant la description informatique d’un épisode de résolution de problème.
Selon [Mille, 1995], la définition d’un cas (dans la base de cas) passe par trois étapes : la première étape concerne « la synthèse » qui consiste à trouver une structure permettant de satisfaire des spécifications. La deuxième étape concerne « l’analyse » qui, à partir d’une structure particulière, consiste à trouver le comportement associé. La troisième étape concerne « l’évaluation » qui consiste à vérifier que le comportement est conforme à ce qui est attendu. Nous allons détailler la structure d’un cas et son indexation dans la base de cas selon plusieurs points de vue existants dans la littérature.
Structure du cas
Tout d’abord, un cas en RàPC est généralement composé de deux espaces disjoints : l’espace des problèmes et l’espace des solutions. L’espace problème concerne la partie dans laquelle on trouve les objectifs à atteindre. Quant à l’espace solution, il regroupe la description de la solution apportée par le raisonnement, sa justification, son évaluation ainsi que les étapes qui ont mené à cette solution.
On peut distinguer deux types de cas : cas source et cas cible. Le cas source est celui dans lequel les parties « problème » et « solution » sont renseignées. Donc, c’est un cas dont on va s’inspirer pour résoudre un nouveau problème. Le cas source peut aussi contenir une autre partie appelée « information de qualité » [Reinartz et al., 2000]. Cette partie contient des informations sur l’utilisation du cas dans le système. Quant au cas cible, c’est celui qui porte le problème et dont sa partie solution n’est pas renseignée.
Suivant la nature du problème à traiter, il existe plusieurs représentations de cas. Les approches traditionnelles les classent en trois catégories :
•La représentation textuelle ;
•La représentation semi structurée (vecteur de composants) ;•La représentation structurée. Cependant, la représentation structurée est la plus utilisée dans la majorité des travaux. Ainsi, le cas est souvent représenté sous la forme d’un ensemble de descripteurs.
Un descripteur « d » est défini par une paire d = (a, v) où « a » est un attribut et « v » est la valeur qui lui est associée. Nous empruntons le formalisme de [Lieber, 2007] pour définir les cas.
Un cas source est représenté par un couple (srce, Sol(srce)) et le cas cible par le couple (cible, Sol(cible)), où Sol(cible) est inconnue et pour laquelle on voudrait lui apporter un résultat. Comme les cas sont représentés par un ensemble de descripteurs alors :
•dsi (pour i = 1, ., n): représente les descripteurs de la partie problème du cas source « srce » ;
•dci (pour i = 1, , n) : représente les descripteurs de la partie problème du cas cible « cible » ;
•Dsi (pour i = 1, …, m) : représente les descripteurs de la partie solution du cas source « Sol(srce) » ;
•Dci (pour i = 1, …, m) : représente les descripteurs de la partie solution du cas cible « Sol(cible) ».
Indexation du cas
Les cas sont organisés dans une mémoire appelée base de cas. Afin de faciliter cette organisation et ainsi la recherche du cas le plus approprié au problème posé, il faut désormais les indexer. Il est à noter que lors de la recherche des cas, c’est la partie problème qui va être sollicitée. Or, cette partie problème est décrite par un ensemble de caractéristiques pertinentes nommées « indices ». Ces indices vont déterminer dans quels contextes et dans quelles situations les cas vont être recherchés et retrouvés pour les proposer au problème rencontré.
Alors il faut trouver le moyen de bien manipuler ces indices pour une configuration optimale. Pour cela, il y a plusieurs méthodes d’indexation : manuelles ou automatiques. Dans le cas des méthodes manuelles, il est supposé que l’objectif d’utilisation des cas, et surtout des circonstances dans lesquelles les cas seront utiles, soit déterminé précisément. Toutefois, les méthodes d’indexation sont de plus en plus automatisées.
Par ailleurs, le choix des indices dépend du domaine d’application. Comme le précise [Kolodner, 1996], ces indices doivent vérifier certaines propriétés suivantes :
•Prédictifs afin de jouer un rôle déterminant dans le choix d’une solution pour un nouveau problème ;
•Suffisamment abstraits pour que le cas ait la possibilité d’être utilisé plusieurs fois pour la résolution de plusieurs problèmes ;
•Suffisamment concrets pour que le cas soit reconnu le plus rapidement possible pour la résolution d’un nouveau problème.
Nous concluons que le cas peut donc avoir plusieurs représentations. Par ailleurs, le cas dans le domaine du diagnostic dispose d’une formalisation biens spécifique. Ceci va être le sujet de la sous-section suivante.
– Exemple d’un cas adapté au diagnostic
L’utilisation du RàPC en diagnostic apparaît relativement aisée, avec comme propriété, une structure de cas adaptée. En effet, en diagnostic, un cas décrit une situation diagnostiquée caractérisée par les symptômes observés et les valeurs mesurées. L’objectif est de retrouver la ou les causes et de proposer une action pour une éventuelle intervention de maintenance.
Quant à la représentation du cas en diagnostic, elle est déterminée par une liste de descripteurs pouvant être des objets complexes. Ainsi, la structure du cas pourrait être comme suit [Chebel-Morello et al., 2007] :
Problème Symptômes (description d’une situation de diagnostic)
Solution Origines (plusieurs possibles) + Actions (stratégie de maintenance)
Base de cas (la mémoire dans les systèmes de RàPC)
Le bon fonctionnement et les performances d’un système de RàPC sont fortement liés à l’organisation de sa mémoire. En effet, la mémoire qui contient tous les cas sources précédemment retenus est appelée base de cas. La base de cas est un élément majeur dans l’indexation et l’organisation des cas afin de pouvoir les retrouver facilement et efficacement. Nous pouvons distinguer deux types d’organisation de la base de cas :
•Base de cas plate dans laquelle les cas sont organisés de manière linéaire (vecteur, tableau, graphe, etc). Autrement dit, les cas sont stockés dans une liste séquentielle. C’est sans doute l’organisation la plus simple. Par conséquent, nous allons exploiter cette organisation dans nos travaux. De plus, cette organisation est prise en compte dans la majorité des travaux de RàPC ;
•Base de cas hiérarchique dans laquelle la structuration et l’organisation des cas est faite selon des niveaux hiérarchiques donnés.
Cependant, lors de la création d’une base de cas, trois points principaux doivent être considérés [Main et al., 2000] :
•La structure et la représentation des cas ;
•Le modèle de la mémoire utilisée pour organiser la base de cas ;•La sélection des indices qui sont utilisés pour identifier chaque cas.
Cycle du RàPC
Le RàPC dispose d’un cycle dont le nombre de phases varie selon les différentes sources bibliographiques. Il peut être composé de trois, quatre ou cinq phases. Fuchs et al. [2006] déterminent trois phases à savoir la remémoration, l’adaptation et la mémorisation. Les premiers auteurs à avoir décrit le cycle du RàPC sont [Aamodt et Plaza, 1994] et le composent de quatre phases : la remémoration (ou recherche du cas similaire), l’adaptation (ou la réutilisation du cas retrouvé), la validation (ou la révision du cas sélectionné) et la mémorisation (ou l’apprentissage). Quant à Mille [Mille, 2006], il ajoute une phase préliminaire d’élaboration au début du cycle. La Figure 2.6 montre le cycle de RàPC avec ces cinq phases.
Le cycle de RàPC que nous exploitons dans notre étude est donc composé de cinq phases :
•La phase d’élaboration dans laquelle le cas cible est construit en complétant ou filtrant la description d’un problème à partir d’une description éventuellement incomplète ;
•La phase de remémoration des cas sources à partir de la base de cas en recherchant des correspondances entre descripteurs des cas sources et du cas à résoudre (cible) ;
•La phase d’adaptation consiste à construire une solution au problème du cas cible inspirée de la solution du (des) cas source(s) le(s) plus similaire(s) ;
•La phase de révision de la solution proposée en cas d’une éventuelle solution insatisfaisante, alors il serait possible de la corriger. Dans ce cas, la solution est évaluée dans le monde réel en s’appuyant soit sur l’utilisateur, un expert humain, les connaissances du domaine ou sur un processus automatique ;
•La phase de mémorisation consiste à stocker un nouveau cas résolu dans la base de cas si ce stockage est jugé opportun afin d’enrichir la mémoire du système.
Chacune de ces phases vont être détaillées dans les sous-sections suivantes.
Phase d’élaboration du cas
Cette phase a pour rôle de mettre en place les spécifications du problème à résoudre (cible). De ce fait, différents mécanismes sont mis en place pour passer d’un problème souvent mal exprimé à un problème correctement défini. Il faut donc tenir compte de toutes les spécificités du cas abordées à la section 3.4. La méthode générale consiste à compléter ou filtrer la description d’un problème en se fondant sur la connaissance du domaine pour déduire tout ce qui est possible à partir d’une description éventuellement incomplète, et pondérer les descripteurs en fonction des dépendances identifiées entre les descripteurs du problème cible et les descripteurs de la solution recherchée. C’est à ce moment là que l’ontologie du domaine va intervenir afin de compléter les descripteurs importants.
Une première formalisation de la phase d’élaboration est récemment proposée dans [Fuchs et al., 2006] et donne la définition suivante : « une étape qui consiste, à partir de l’entrée du système de RàPC, à construire le problème cible ». Cette étude évoque l’importance de cette phase dans le RàPC car elle permet la facilité d’exécution et d’évaluation des différentes phases du cycle et l’identification des connaissances qui n’étaient pas prises en compte jusque là.
Dans notre étude, nous tenons compte de cette phase qui va être le point de départ du cycle de RàPC. En effet, notre élaboration consiste à exprimer une défaillance sous forme de cas cible. Une bonne élaboration du cas facilite la recherche d’un cas similaire au problème posé pour l’orienter vers une solution adaptable.
Phase de remémoration
Cette phase consiste à rechercher dans la base de cas le ou les cas sources les plus proches à partir de la description de la partie problème du cas cible, qui vont être utilisés pour le résoudre. Cette phase doit permettre d’obtenir la meilleure solution en effectuant les tâches suivantes : l’identification des caractéristiques pertinentes du problème, la remémoration et la sélection des meilleurs cas parmi les cas sources. L’exécution de ces tâches est dépendante de la représentation de cas, de leur indexation et de leur organisation de la base de cas. Deux approches sont considérées dans cette phase, celles :
•reposant sur le calcul de la similarité entre le cas source et le cas cible ;
•utilisant, en plus de la notion de similarité, la notion de diversité [Smyth et McClave, 2001].
L’objectif la deuxième d’approche est de remémorer des cas similaires au cas cible et de choisir, parmi ces cas, ceux qui ne sont pas très similaires entre eux. Quant au premier type d’approche, l’objectif est de retrouver le cas de la base de cas similaire au problème actuel en mesurant leur degré d’appariement au sens où il est facilement adaptable à ce nouveau problème. Ainsi le degré de similarité représente la fonction d’utilité/adaptabilité de la solution. Il existe plusieurs mesures de similarité génériques dans la littérature scientifique et dans plusieurs domaines tels que l’Analyse des Données (AD), la Reconnaissance des Formes (RF), l’Apprentissage Symbolique (AS), ou encore les Sciences Cognitives (SC). De manière générale, une fonction de similarité est définie dans un univers U qui peut être modélisée à l’aide d’un quadruplet : (Ld, Ls, T, FS) [Lenz, 1999].
•soit Ld le langage de représentation utilisé pour décrire les données ;•soit Ls le langage de représentation de la similarité ;
•soit T un ensemble de connaissances que l’on possède sur l’univers étudier ;•soit FS la fonction binaire de similarité, telle que : FS : LdLdLs.
Lorsque la fonction de similarité a pour objet de quantifier les ressemblances entre les données, le langage Ls correspond à l’ensemble des valeurs dans l’intervalle [0,1], et l’on parlera alors de mesure de similarité. [Lenz, 1999] considère schématiquement que ces mesures interviennent dans trois types de traitement de données à savoir : la classification, l’identification et la caractérisation.
– le processus de classification vise à structurer les données contenues dans U, en fonction de leurs ressemblances, sous la forme d’un ensemble de classes à la fois homogènes et contrastées ;
– le processus d’identification a pour but de déterminer la classe à laquelle un objet inconnu est susceptible d’appartenir, ou encore, de trouver à quel(s) objet(s) de U il est le plus ressemblant ;
– le processus de caractérisation permet de construire une représentation explicite des informations qui sont communes à un ensemble de données ; dans ce cas, le langage Ls est souvent un sur-ensemble de Ld (LsLd).
Par conséquent, le choix de la distance utilisée pour la mesure de proximité entre deux points de l’espace d’entrée est très important. Le choix d’une métrique dépend donc de l’application visée et, plus précisément, par la taille de la base de cas disponible, par le codage utilisé, par le degré de recouvrement entre les différentes classes si elles existent dans la base, par la normalisation utilisée ainsi que par le bruit présent dans la base (cas parasites qui détériorent la qualité de prédiction). Une étude dans ce cadre est faite dans [Rifqi, 1996]. Ces mesures peuvent être locales ou globales.
– similarités locales : elles sont basées sur les caractéristiques du cas. Elles dépendent du type des caractéristiques et des rangs des valeurs des caractéristiques.
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Table des matières
Introduction générale.
Chapitre 1 La gestion de la Maintenance industrielle et domaine d’application
1. Introduction
2. La maintenance et diagnostic industriels
3. Gestion des connaissances de la maintenance
4. La turbine à vapeur
4.1. Définition- Principes généraux de fonctionnement de la turbine à vapeur
4.2. Les principaux composants des turbines à vapeur
4.3. Fonctionnement
4.4. Maintenance de turbine à vapeur
4.5. La turbine à vapeur du SPE/Annaba
5. Conclusion
Chapitre 2 Diagnostic et approche du Raisonnement à Partir de Cas (RàPC)
1. Introduction
2. Présentation de l’approche du Raisonnement à Partir de Cas (RàPC)
2.1. Historique
2.2. Communautés en RàPC
2.3. Carré d’analogie
2.4. Définition du cas
2.4.1. Structure du cas
2.4.2. Indexation du cas
2.5. Modèles de RàPC
2.5.1. Le modèle conversationnel
2.5.2. Le modèle textuel
2.5.3. Le modèle structurel
2.6. Base de cas (la mémoire dans les systèmes de RàPC)
2.7. Cycle du RàPC
2.7.1. Phase d’élaboration du cas
2.7.2. Phase de remémoration
2.7.3. Phase d’adaptation
2.7.4. Phase de validation
2.7.5. Phase d’apprentissage
3. Containers de connaissances
4. Domaines d’application et conditions d’utilisation du RàPC
4.1. Typologies d’applications
4.2. Conditions d’applications
5. Les principaux systèmes de RàPC dédiés au diagnostic industriel
5.1. Présentation générale
5.1.1. Typologie des systèmes de diagnostic
5.1.2. Systèmes de type diagnostic médical
5.1.3. Systèmes de type help desk
5.2. Case-Based Reasoning for Gas Turbine Diagnostics
5.3. Creek
5.4. Cassiopee
5.5. ICARUS
5.6. General Electric Plastics sites (FormTool)
5.7. Pad’im
5.8. NodalCBR
5.9. Patdex
5.10. Tableau de comparaison et bilan des systèmes étudiés
6. Nos choix et notre démarche
7. Conclusion
Chapitre3 Ontologie et raisonnement à partir de cas
1. Introduction
2 .Qu’est-ce qu’une ontologie
3. Classification d’ontologie
4. Construction d’ontologie
4.1 Méthodes de construction
4.2 Critères et principes de conception
5. Similarité sémantique
5.1 Similarité basée sur le contenu informationnel
5.2 Similarité basée sur les arcs
5.3 Autres classifications basée concepts \ slots.
6. Langages de représentation d’ontologie.
7. Ontologie et RàPC
8. Conclusion
Chapitre 4 : Système de RàPC basé sur une Ontologie
1. Introduction
2. Système de RàPC
2.1 Connaissances
2.1.1 Représentation des connaissances
2.1.2 Modèle de représentation des connaissances CBR utilisant DLs
2.2 Processus
3. Modèles des connaissances
3.1 Modèle de domaine
3.2 Modèle de cas
3.3 Décomposition méthode- tâche
4. Cycle RàPC
4.1 Elaboration de cas
4.2 Remémoration de cas
4.3 Adaptation de ca
4.4 La Maintenance
5. Conclusion
Chapitre 5 : Implémentation CBRonto-Turbine
1. Introduction
2. Architecture CBRonto-turbine
2.1 Module connaissance
2.2 Cycle RàPC
2.2.1 Utilisant jCOLIBRI
2.2.2 Utilisant myCBR
3. Discussion et résultat
4. Conclusion
Conclusion générale
Bibliographie
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