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Effets conjoints du vieillissement, de la maintenance et de l'hétérogénéité sur des systèmes réparables : modélisation, inférence et prise de de&

 

Directeur de thèse :     Christophe BERENGUER

École doctorale : Mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (MSTII)

Spécialité : MA-Mathématiques Appliquées

Structure de rattachement : Autre

Établissement d'origine : Université de Reims Champagne Ardenne (URCA)

Financement(s) : Contrat doctoral

 

Date d'entrée en thèse : 01/10/2017

Date de soutenance : 30/03/2021

 

Composition du jury :

M. DOYEN Laurent, Maître de conférences UGA - Directeur de thèse
M. BERENGUER Christophe, Professeur des Universités UGA-Grenoble INP - Co-Directeur de thèse
M. DAUXOIS Jean-Yves, Professeur des Universités INSA Toulouse - Rapporteur
Mme FOULADIRAD Mitra, Professeur des Universités UT Troyes - Rapporteur
M. GAUDOIN Olivier, Professeur des Universités UGA-Grenoble INP - Examinateur
Mme MARLE Leïla, Docteur GRTgaz - Examinatrice

 

Résumé :
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Cette thèse s'intéresse à des problèmes de fiabilité en lien avec la modélisation du processus des défaillances et maintenances de systèmes réparables à l'aide d'événements récurrents. Des modèles d'âge virtuel génériques sont étendus en y adjoignant des covariables dépendantes du temps. Ces covariables prennent en compte l'hétérogénéité observée entre des systèmes par ailleurs identiques et indépendants. Elles peuvent amener une information cruciale sur le niveau de dégradation des systèmes. Nous permettons l'utilisation de ces modèles au travers de deux méthodes de simulation de données nouvelles, ainsi qu'avec une procédure d'estimation paramétrique. Cette méthode inférentielle est évaluée numériquement dans une vaste étude de qualité d'estimation. Ensuite, les modèles sont utilisés pour optimiser les dates de maintenance préventive au cours de la vie des systèmes en fonction de l'information apportée par les covariables et des réparations déjà effectuées, permettant de diminuer les coûts de maintenance. Nous allons plus loin en proposant également d'optimiser les dates d'inspection des covariables dynamiques. Enfin, la mise en place de tests d'adéquation multi-systèmes est étudiée.
RÉSUME DE THÈSE (anglais):
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Joint effects of ageing, maintenance and heterogeneity on repairable systems : modelling, inference and decision-making This thesis deals with reliability issues in connection with the modelling of the failure and maintenance process of repairable systems, using recurrent events. Generic virtual age models are extended by adding time-dependent covariates. These covariates take into account the observed heterogeneity between systems that are otherwise identical and independent. They can bring crucial information on the systems degradation level. We allow to use these models through two data simulation methods, as well as a parametric estimation procedure. This inferential method is numerically assessed in a thorough quality of estimation study. Then, the models are used to optimise the preventive maintenance dates along the systems' life according to the information brought by the covariates and the past repairs, allowing to reduce the maintenance costs. We go further by offering to optimise the inspections dates of the dynamic covariates. Finally, we study the implementation of multi-systems goodness-of-fit tests.


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