Search

The automation degree of railway control systems is constantly increasing. Railway industry needs the enhanced level of safety and reliability guarantee to replace the drivers by Automatic Train Control (ATC) systems. However, the system complexity is also heavily increased by the integration of automatic functions, which has caused the difficulty to analyze these systems.Different modeling methods can be used to build the system models at the appropriate level of abstraction. Formal modeling methods and formal verification methods can provide crucial support to ensure safety and reliability properties. Petri Nets are a suitable tool for modeling and verifying critical systems such as automatic train control systems. In this thesis, we use more specifically Colored Petri Nets (CPNs) to exploit modularity and hierarchization for the modeling and verification of a large-scale system.; Le degré d'automatisation des systèmes de contrôle ferroviaire est en constante augmentation. Les industriels ferroviaires ont besoin d'un niveau accru de sécurité et de fiabilité pour remplacer les conducteurs par des systèmes de contrôle automatique des trains (ATC). Cependant, la complexité du système est également fortement augmentée par l'intégration des fonctions automatiques, ce qui rend difficile l'analyse de ces systèmes.Différentes méthodes de modélisation peuvent être utilisées pour construire les modèles du système au niveau d'abstraction approprié. Les méthodes de modélisation formelles et les méthodes de vérification formelles fournissent un cadre crucial pour assurer les propriétés de sécurité et de fiabilité. Les Réseaux de Petri constituent un outil formel approprié à la modélisation et à la vérification de systèmes critiques comme les systèmes de contrôle automatique du ferroviaire. Dans cette thèse, nous utilisons plus particulièrement les réseaux de Pétri colorés (CPNs) de Jensen pour exploiter la modularité et la hiérarchisation pour la modélisation et la vérification d’un système de grande taille

Avionics systems become more and more complex. With the improvment of computing possibilities, new architectures based on resources sharing are growing up. Perform diagnosis of a system is no longer a trivial operation. The challenge is to develop efficient techniques of diagnosis while optimizing capabilities of monitoring required.This thesis give a model-based characterization of a system under diagnosis, and proposes techniques to assess diagnostic performances, as well as its monitoring ones (with respect to these diagnostic performances). The industrial context of this thesis brings other constraints, and in particular the need to handle the size of avionics systems to analyze. That thesis then examines the applicability of the introduced techniques to this particular context, and proposes an adaptation.; Les systèmes avioniques s'étoffent et se complexifient de plus en plus. Avec l'augmentation des capacités de calcul, de nouvelles architectures basées sur le partage de ressources émergent. Effectuer le diagnostic d'un système n'est désormais plus une opération anodine. L'enjeu actuel est donc de mettre en place des techniques de diagnostic performantes tout en optimisant les capacités de monitoring nécessaires.Ce mémoire donne une caractérisation basée modèle d'un système sous diagnostic, puis propose des techniques pour en évaluer les performances de diagnostic, ainsi que celles de son monitoring (relativement à ces performances). Le contexte industriel dans lequel s'inscrit cette thèse amène d'autres contraintes, notamment la prise en compte de la taille des systèmes avioniques à analyser. Cette thèse étudie alors l'applicabilité des techniques introduites dans ce contexte et en propose une adaptation.

Automated planning is a field of artificial intelligence that aims at proposing methods to chose and order sets of actions with the objective of reaching a given goal. A sequence of actions solving a planning problem is usually called a plan. In many cases, one does not only have to find a plan but an optimal one. This notion of optimality can be defined by assigning costs to actions. An optimal plan is then a plan minimizing the sum of the costs of its actions. Planning problems are standardly solved using algorithms such as A* that search for minimum cost paths in graphs. In this thesis we focus on a particular approach to planning called factored planning or modular planning. The idea is to consider a decomposition of a planning problem into almost independent sub-problems (or components). One then searches for plans into each component and try to assemble these local plans into a global plan for the original planning problem. The main interest of this approach is that, for some classes of planning problems, the components considered can be planning problems much simpler to solve than the original one. First, we present a study of the use of some message passing algorithms for factored planning. In this case the components of a problem are represented by weighted automata. This allows to handle all plans of a sub-problems, and permits to perform factored cost-optimal planning. Achieving cost-optimality of plans was not possible with previous factored planning methods. This approach is then extended by using approximate resolution techniques ("turbo" algorithms) and by proposing another representation of components for handling actions which read-only in some components. Then we describe another approach to factored planning: a distributed version of the famous A* algorithm. Each component is managed by an agent which is responsible for finding a local plan in it. For that, she uses information about her own component, but also information about the rest of the problem, transmitted by the other agents. The main difference between this approach and the previous one is that it is not only modular but also distributed.; La planification est un domaine de l'intelligence artificielle qui a pour but de proposer des méthodes permettant d'automatiser la recherche et l'ordonnancement d'ensembles d'actions afin d'atteindre un objectif donné. Un ensemble ordonné d'actions solution d'un problème de planification est appelé un plan. Parfois, les actions disponibles peuvent avoir un coût - on souhaite alors trouver des plans minimisant la somme des coûts des actions les constituant. Ceci correspond en fait à la recherche d'un chemin de coût minimal dans un graphe, et est donc traditionnellement résolu en utilisant des algorithmes tels que A*. Dans cette thèse, nous nous intéressons à une approche particulière de la planification, dite factorisée ou modulaire. Il s'agit de décomposer un problème en plusieurs sous-problèmes (généralement appelés composants) le plus indépendants possibles, et d'assembler des plans pour ces sous-problèmes en un plan pour le problème d'origine. L'intérêt de cette approche est que, pour certaines classes de problèmes de planification, les composants peuvent être bien plus simples à résoudre que le problème initial. Dans un premier temps, nous présentons une méthode de planification factorisée basée sur l'utilisation d'algorithmes dits à passage de messages. Une représentation des composants sous forme d'automates à poids nous permet de capturer l'ensemble des plans d'un sous-problème, et donc de trouver des plans de coût minimal, ce que ne permettaient pas les approches précédentes de la planification factorisée. Cette première méthode est ensuite étendue~: en utilisant des algorithmes dits « turbos », permettant une résolution approchée des problèmes considérés, puis en proposant une représentation différente des sous-problèmes, afin de prendre en compte le fait que certaines actions ne font que lire dans un composant. Ensuite, nous proposons une autre approche de la planification factorisée, basée sur une version distribuée de l'algorithme A*. Dans chaque composant, un agent réalise la recherche d'un plan local en utilisant sa connaissance du sous-problème qu'il traite, ainsi que des informations transmises par les autres agents. La principale différence entre cette méthode et la précédente est qu'il s'agit d'une approche distribuée de la planification modulaire.

Automated planning is a field of artificial intelligence that aims at proposing methods to chose and order sets of actions with the objective of reaching a given goal. A sequence of actions solving a planning problem is usually called a plan. In many cases, one does not only have to find a plan but an optimal one. This notion of optimality can be defined by assigning costs to actions. An optimal plan is then a plan minimizing the sum of the costs of its actions. Planning problems are standardly solved using algorithms such as A* that search for minimum cost paths in graphs. In this thesis we focus on a particular approach to planning called factored planning or modular planning. The idea is to consider a decomposition of a planning problem into almost independent sub-problems (or components). One then searches for plans into each component and try to assemble these local plans into a global plan for the original planning problem. The main interest of this approach is that, for some classes of planning problems, the components considered can be planning problems much simpler to solve than the original one. First, we present a study of the use of some message passing algorithms for factored planning. In this case the components of a problem are represented by weighted automata. This allows to handle all plans of a sub-problems, and permits to perform factored cost-optimal planning. Achieving cost-optimality of plans was not possible with previous factored planning methods. This approach is then extended by using approximate resolution techniques ("turbo" algorithms) and by proposing another representation of components for handling actions which read-only in some components. Then we describe another approach to factored planning: a distributed version of the famous A* algorithm. Each component is managed by an agent which is responsible for finding a local plan in it. For that, she uses information about her own component, but also information about the rest of the problem, transmitted by the other agents. The main difference between this approach and the previous one is that it is not only modular but also distributed., La planification est un domaine de l'intelligence artificielle qui a pour but de proposer des méthodes permettant d'automatiser la recherche et l'ordonnancement d'ensembles d'actions afin d'atteindre un objectif donné. Un ensemble ordonné d'actions solution d'un problème de planification est appelé un plan. Parfois, les actions disponibles peuvent avoir un coût - on souhaite alors trouver des plans minimisant la somme des coûts des actions les constituant. Ceci correspond en fait à la recherche d'un chemin de coût minimal dans un graphe, et est donc traditionnellement résolu en utilisant des algorithmes tels que A*. Dans cette thèse, nous nous intéressons à une approche particulière de la planification, dite factorisée ou modulaire. Il s'agit de décomposer un problème en plusieurs sous-problèmes (généralement appelés composants) le plus indépendants possibles, et d'assembler des plans pour ces sous-problèmes en un plan pour le problème d'origine. L'intérêt de cette approche est que, pour certaines classes de problèmes de planification, les composants peuvent être bien plus simples à résoudre que le problème initial. Dans un premier temps, nous présentons une méthode de planification factorisée basée sur l'utilisation d'algorithmes dits à passage de messages. Une représentation des composants sous forme d'automates à poids nous permet de capturer l'ensemble des plans d'un sous-problème, et donc de trouver des plans de coût minimal, ce que ne permettaient pas les approches précédentes de la planification factorisée. Cette première méthode est ensuite étendue~: en utilisant des algorithmes dits « turbos », permettant une résolution approchée des problèmes considérés, puis en proposant une représentation différente des sous-problèmes, afin de prendre en compte le fait que certaines actions ne font que lire dans un composant. Ensuite, nous proposons une autre approche de la planification factorisée, basée sur une version distribuée de l'algorithme A*. Dans chaque composant, un agent réalise la recherche d'un plan local en utilisant sa connaissance du sous-problème qu'il traite, ainsi que des informations transmises par les autres agents. La principale différence entre cette méthode et la précédente est qu'il s'agit d'une approche distribuée de la planification modulaire.

International audience; Cet article s'intéresse au problème de la validation formelle de propriétés temporelles quantitatives et paramétrées pour les systèmes à évènements discrets. Le model checking est une technique d'analyse exhaustive de l'espace des états d'un système modélisé dans un lange formel. Il permet la vérification de propriétés de logique temporelle quantitative. Cependant, l'introduction de paramètres entraine une complexité trop grande de l'analyse, en particulier sur un modèle exprimé en réseaux de Petri temporels. Cet article propose donc une méthode alternative et présente un outil : LPT (Little Parametric Tool) permettant la validation d'une borne temporelle paramétrée. Avec LPT, le modèle du système est analysé et la valeur de la borne maximale est recherchée par l'outil.

We are interested into diagnosing discrete-event systems modeled by an automaton. To allow uncertain observations, we represent them by an automaton. The diagnosis is then defined as the synchronization of the two automata. To enable an incremental and on-line computation of the diagnosis, we define a structure called automata chain, which represents the observations by periods called windows. It is possible to make a diagnosis for each period, and to refine theresult by checking that the final state of a window is the initial state of the next window. Since the global model is to big to be computed, we have adapted our results to enable the decentralized diagnosis. Finally, we extended our results to reconfigurable systems, i.e. so that the components and connections between the components can be added, modified or removed.; Nous nous intéressons au diagnostic de systèmes à événements discrets modélisés par un automate. Pour pouvoir prendre en compte des observations incertaines, nous les représentons sous la forme d'un automate. Le diagnostic est alors défini comme la synchronisation des deux automates. Pour permettre un calcul incrémental et en-ligne du diagnostic, nous définissons une structure appelée chaîne d'automates qui représente les observations par périodes appelées fenêtres.Le diagnostic peut s'effectuer sur chacune de ces périodes, et on peut raffiner le résultat en vérifiant l'égalité entre l'état final d'une fenêtre et l'état initial de la suivante. Puisque le modèle global d'un système réel est trop grand pour être calculé, nous avons adapté les techniques de diagnostic décentralisé à notre approche. Enfin, nous avons étendu nos résultats aux systèmes reconfigurables, c'est-à-dire dont certains composants ainsi que les connexions entre ceux-ci peuvent être ajoutés, modifiés ou supprimés.

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; We propose an event-driven framework dedicated to the design and the simulation of networks of spiking neurons. It consists of an abstract model of spiking neurons and an efficient event-driven simulation engine so as to achieve good performance in the simulation phase while maintaining a high level of flexibility and programmability in the modelling phase. Our model of neurons encompasses a large class of spiking neurons ranging from usual leaky integrate-and-fire neurons to more abstract neurons, e.g. defined as complex finite state machines. As a result, the proposed framework allows the simulation of large networks that can be composed of unique or different types of neurons.

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; This paper presents a formal treatment of Petri net controller design problems. Two supervisory control problems of plant Petri net models, forbidden state and forbidden state-transition problems, are defined. The theory of regions is used to provide algebraic characterizations of pure and impure control places for both problems. Thanks to Farkas-Minkowski's lemma, the algebraic characterizations lead to nice geometric characterization for the existence of control places for the two supervisory problems.

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; In a previous work, we applied the theory of regions to design optimal Petri net controller by adding so-called control places to the plant Petri net model with uncontrolable transitions and forbidden states. Unfortunately, such a simple control-place-based solution does not always exist. In the present paper, we propose a new approach for designing optimal controller for ordinary bounded Petri nets using control places. The key idea consists in transforming the plant Petri net model, for which a control-place-based solution was not found, into a safe Petri net. Then, exploiting the result stating that forbidden state problems of safe Petri nets always have control-place-based solutions, the control problem of the transformed model is optimally solved using our previous result. Besides, by assigning a priority to transitions of the transformed model, the complexity is considerably reduced.

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; This paper addresses the forbidden state problem of Petri nets with liveness requirement and uncontrollable transitions. The proposed approach synthesizes in two steps an optimal Petri net-based controller, whenever such a controller exists. First, the behavior of the closed loop system is computed with a Ramadge-Wonham-like approach. Then, control places, that realize the computed behavior when added to the original model, are synthesized. Necessary and sufficient condition of the existence of such places is obtained. A manufacturing application of the method shows its efficiency.

Président du jury: Claude Jard, Directeur de Recherche CNRSRapporteurs: Philippe Dague Professeur, universite de Paris 13 Stéphane Lafortune Professeur, université du Michigan, E.-U.Examinateurs: Albert Benveniste Directeur de Recherche INRIA Marie-Odile Cordier Professeur, université de Rennes 1 Christophe Dousson Ingénieur, France Telecom R&D Patrick Taillibert Ingénieur, Thalès; In this thesis, we present an approach for the monitoring and the diagnosis of complex dynamic systems such as telecommunication networks. These systems are composed of a set of interconnected equipments. With the help of sensors, a supervisor is able to receive alarms from the system. The objective of the supervisor is to deal with these alarms in order to guess the possible states and the possible failures of the system.The purpose of the presented approach is to provide a help for interpreting alarms and giving the possible failures that could have occurred on the system. The developped approach uses model-based diagnosis techniques. Given a behavioural model of the set of supervised components, this approach consists in efficently using this model in order to analyse the alarm stream on-line. We propose to represent diagnoses as compacted transition systems based on failure events (reduced transducers).Because of the complexity and the distributed nature of supervised systems, our approach is based on the "divide and conquer" paradigm. Firstly, we compute a set of local diagnoses based on local behaviours. Secondly, the computation of the global diagnosis is based on a local diagnoses merging operation. A strategy for applying this merging operation was developped in order to be efficient.This work has been done in the context of a French scientific project called MAGDA. Finally, a platform for the decentralised diagnosis of dynamic systems has been developped and has been used to validate our approach on telecommunication network examples: Transpac network and a SDH network.; Le cadre de cette thèse est la surveillance et le diagnostic de systèmes dynamiques complexes tels que les réseaux de télécommunications. Ces systèmes sont composés d'un ensemble d'équipements interconnectés. Des mécanismes liés à des capteurs permettent à un superviseur de recevoir les alarmes émises par tous les composants du réseau et de les interpréter.L'objectif de ces travaux est de fournir une aide à l'interprétation de ces alarmes afin d'avoir à tout moment une vision de l'état du réseau et de ses dysfonctionnements possibles. L'approche développée est issue des techniques de diagnostic à base de modèles. Elle consiste, à partir d'un modèle du fonctionnement et de dysfonctionnement des composants du réseau, à utiliser efficacement ce modèle pour analyser en-ligne le flux d'alarmes. Dans le cadre de la supervision de tels systèmes, le diagnostic consiste non seulement à établir à partir des observations les états possibles du système à un instant donné mais aussi la propagation des pannes. Nous proposons de représenter ces diagnostics sous forme de systèmes de transitions compacts (transducteurs réduits) basés sur des événements de pannes.Étant données la complexité et la nature répartie de ces systèmes, nous avons concentré notre étude sur l'élaboration d'une approche décentralisée de diagnostic, fondée sur le principe de "diviser pour régner". Dans un premier temps, nous établissons un ensemble de diagnostics locaux fondés sur des modèles de comportements locaux. Afin d'assurer l'efficacité de ces calculs, nous nous appuyons sur l'approche proposée par M. Sampath et al. qui consiste à construire hors-ligne une structure de données appelée "diagnostiqueur" qui rend le suivi en-ligne et la production d'un diagnostic local possible.Dans un deuxième temps, l'obtention du diagnostic du système est établi par fusion des diagnostics locaux. Cette fusion est nécessaire car elle permet de valider ou d'invalider les hypothèses locales de diagnostic. Une stratégie de fusion a été mise en place afin d'assurer l'efficacité de cette fusion.Cette thèse a été effectuée dans le cadre d'un projet RNRT : le projet Magda. Elle a abouti au développement d'une plate-forme pour le diagnostic décentralisé de systèmes dynamiques. Cette plate-forme nous a permis de valider notre approche sur deux types de réseaux : le réseau Transpac et un réseau SDH.

Non disponible / Not available, L'augmentation de la complexité de projets de conception/rénovation des architectures des systèmes d'information des lignes de production nécessite la mise en ?uvre de méthodes/outils assurant leur validation avant de l'implantation. Le profil UML, nommé DAMeSI (Description d'Architectures Manufacturières et de Systèmes d'Information), formalise une méthode de modélisation modulaire permettant la validation par des techniques de simulation. L'originalité de DAMeSI est d'identifier deux classes d'utilisateurs: l'architecte et l'expert de modélisation. Cette distinction permet d'identifier toujours la meilleure synthèse afin de mieux répondre à la contrainte d'applicabilité en milieu industriel. DAMeSI et également le nom de l'environnement logiciel supportant le profil proposé. Cet environnement est ouvert est paramétrable ce qui permet l'extension de ses fonctionnalités actuelles. Une passerelle vers l'outil de simulation Opnet (Opnet Technologies) garantie la simulation de modèles.