La synthèse de diagnostiqueurs (algorithmes de diagnostic) repose sur l'existence d'un modèle, d'un flot d'observations et d'un niveau d'objectif fonction de la connaissance issue du modèle. L'objectif de base est l'estimation d'états du système. L'une des difficultés de cette estimation est la gestion des différentes sources d'incertitudes (calcul ensembliste de type intervalles/ellipsoïdes/zonotopes,  filtre de Kalman par intervalles) dans les systèmes continus [hal-01739540], [hal-01884592], [hal-01884636] . et  hybrides (atteignabilité) [hal-01650701] et intègrent également des sources d'incertitudes statistiques (filtre de Kalman par intervalles [hal-01561951]). Le deuxième niveau d'objectif est la localisation de défauts dans le système (où est le défaut?). DISCO propose des techniques de localisation par la mise en place de problèmes type CSP (problème de satisfaction de contraintes) dans des systèmes logiques [hal-01929533], l'exploitation de la théorie de la résiduation de l'algèbre max,+ sur des systèmes à événements discrets temporisés [hal-01954270].  Le troisième niveau d'objectif est l'identification de défauts. Ce problème de diagnostic est quant à lui abordé sur tous les types de systèmes: diagnostic par model-checking sur des réseaux de Petri [hal-01827362], observateurs non-linéaires [hal-01763870] et  exploitation d'expression de redondances analytiques sur des systèmes continus/hybrides [hal-01229077], prise en compte d'incertitudes bornées et mixtes [hal-01739540], méthodes distribuées de diagnostic [hal-01229097]. DISCO propose également  des travaux sur la synthèse de plans et de commandes prenant en compte des défauts (commande tolérante aux fautes) [hal-01884700] ou servant à raffiner un diagnostic (diagnostic actif) [hal-02056090]. Le quatrième et dernier niveau d'objectif est l'explication de défauts où l'on recherche dans le système, les comportements (motifs, propagation d'événements) non anticipés qui sont la cause de l'apparition du défaut (comportements explicables de systèmes, explicabilité des algorithmes).

FOCUS

Estimation d'états, gestion de l'incertitude et tolérance aux fautes 

Dans la problématique d'estimation d'états, DISCO s'intéresse au problème inverse pour les EDP (identifiabilité des paramètres du modèle) qui a conduit à concevoir et prouver la convergence d'un algorithme original d'estimation effective des paramètres. DISCO étudie également différents cadres de représentation des connaissances incomplètes  ou imprécises: fonctions de répartition, théorie des possibilités, théorie des fonctions de croyance, analyse par intervalles et les exploite pour la définition de nouveaux algorithmes s'appuyant sur des filtres de Kalman intervalle pour la détection et l'isolation de défauts. DISCO développe également des algorithmes pour optimiser les conditions  d’expériences afin d’estimer au mieux les paramètres incertains du modèle (en contexte erreurs bornées).  DISCO développe également des systèmes d'estimations des dynamiques des véhicules autonomes et d'assistance à la conduite pour la mise en oeuvre d'une meilleure interaction homme-machine dans le véhicule intelligent du futur (observateurs)  ainsi que de la commande tolérante aux fautes et la reconfiguration de procédés intensifiés. 

Diagnostic dans les systèmes à événements discrets

Les systèmes à événements discrets sont une large classe de systèmes dynamiques dans laquelle le changement d'état est représenté par l'occurrence d'événements instantanés (protocoles informatiques, réseaux de communications, chaines automatisées de production, ...). Parmi ces systèmes, on distingue les systèmes atemporels (le temps avance par l'occurrence d'événements) et les systèmes temporisés (le temps est quantifié). Dans le cadre atemporel, DISCO développe depuis de nombreuses années des algorithmes pour cette classe de système. Plus récemment, DISCO développe des algorithmes pour le diagnostic de comportements complexes jugés critiques (motifs représentés par des réseaux de Petri) en exploitant des techniques de vérification de modèles. C'est également à partir de ces mêmes techniques que DISCO propose des méthodes de diagnostic retournant toujours une estimation non-ambiguë de l'état du système à l'aide d'un système de préférences. En temporel, DISCO étudie des extensions de ses algorithmes pour le diagnostic de motifs et propose un algorithme spécifique pour la détection et la localisation de décalages événementiels et temporels pour les systèmes d'événements temporisés (type chaîne automatisée de production) exploitant la théorie des systèmes (max,+)-linéaires (dioïdes).

Gestion de la distribution/décentralisation des systèmes en diagnostic

Les systèmes distribués sont des ensembles de composants communiquant entre eux. Pour diagnostiquer leur état de santé, on peut les équiper d'agents autonomes qui perçoivent et communiquent avec leurs voisins de sorte que le comportement global du système apparaît comme unique et cohérent. DISCO exploite ce type d'architecture dans les algorithmes proposés. Récemment, l'équipe a notamment développé une approche structurelle pour optimiser la génération et/ou  la sélection décentralisée/distribuée de tests de diagnostic dans de tels systèmes.

Diagnostic actif

Le diagnostic actif considère que l'on peut agir sur le système pour faire émerger des symptômes additionnels permettant de lever les ambiguïtés existantes. DISCO développe des méthodes s'appuyant sur les hypothèses du diagnostic actif et qui sont abordées comme  un problème de planification conditionnelle (recherche heuristique dans un graphe d'état de type et/ou). Plus spécifiquement, un plan conditionnel peut-être une séquence de tests conditionnés par la mesure de ces tests pour localiser le défaut au plus vite et à moindre coût. Ce type de problème a notamment été étudié dans le cadre des industries automobiles et spatiales. Une méthode pour le diagnostic actif sur des systèmes continus est également en cours d'étude, dans ce cas le problème est vu comme une synthèse de commande.