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Séance de cours

Évaluation de la fiabilité dans l'automatisation industrielle

Description

Cette séance de cours couvre le concept d'évaluation de la fiabilité dans l'automatisation industrielle, en se concentrant sur la détermination de la fiabilité attendue, les exigences des composants, les intervalles de réparation et la redondance. Il souligne l'importance de l'analyse de la fiabilité dans la conception du système et l'établissement du contrat. Les sujets abordés incluent les définitions de fiabilité, les taux de défaillance, les courbes de baignoire, la mortalité infantile, les tests de stress et de brûlure, les défaillances matérielles et les modèles de Markov pour les calculs de fiabilité et de disponibilité.

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Enseignant·e

Jean-Charles Tournier

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Concepts associés (32)

Taux de défaillance

Le taux de défaillance, ou taux de panne, est une expression relative à la fiabilité des équipements et de chacun de leurs composants. Son symbole est la lettre grecque λ (lambda). Le taux de défaillance d'un équipement à l'instant t est la limite, si elle existe, du quotient de la probabilité conditionnelle que l'instant T de la (première) défaillance de cet équipement soit compris dans l'intervalle de temps donné [t, t + Δt] par la durée Δt de cet intervalle, lorsque Δt tend vers zéro, en supposant que l'entité soit disponible au début de l'intervalle de temps.

Ingénierie de fiabilité

L'ingénierie de fiabilité est un domaine de l'ingénierie, qui traite de l'étude, de l'évaluation et du Product Lifecycle Management de la fiabilité : l'habilité d'un système ou d'un composant à remplir ses fonctions exigées dans des conditions déterminées pour une période de temps déterminé. L'ingénierie de fiabilité est une sous-discipline au sein de l'ingénierie des systèmes. La fiabilité est souvent mesurée en probabilité de défaillance, fréquence de défaillance, ou en termes de disponibilité, une probabilité dérivée de la fiabilité et de la maintenabilité.

Mode de défaillance

Le mode de défaillance est la forme observable du dysfonctionnement d’un produit ou d’une opération du système étudié. Il sert de base de travail dans l'élaboration d'une analyse de type AMDEC Un mode de défaillance doit répondre aux caractéristiques suivantes : Il est relatif à la fonction étudiée. Il décrit la manière dont le système ne remplit plus sa fonction. Il s'exprime en termes techniques précis (court-circuit...) Il existe 5 modes génériques de défaillance : perte de la fonction fonctionnement in

Failure mode and effects analysis

Failure mode and effects analysis (FMEA; often written with "failure modes" in plural) is the process of reviewing as many components, assemblies, and subsystems as possible to identify potential failure modes in a system and their causes and effects. For each component, the failure modes and their resulting effects on the rest of the system are recorded in a specific FMEA worksheet. There are numerous variations of such worksheets.

Markov model

In probability theory, a Markov model is a stochastic model used to model pseudo-randomly changing systems. It is assumed that future states depend only on the current state, not on the events that occurred before it (that is, it assumes the Markov property). Generally, this assumption enables reasoning and computation with the model that would otherwise be intractable. For this reason, in the fields of predictive modelling and probabilistic forecasting, it is desirable for a given model to exhibit the Markov property.

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Séances de cours associées (33)

Hidden Markov Modèles: Primer

Introduit des modèles de Markov cachés, expliquant les problèmes de base et les algorithmes comme Forward-Backward, Viterbi et Baum-Welch, en mettant laccent sur lattente-Maximisation.

Chaînes Markov: Ergodicité et distribution stationnaire

Explore l'ergonomie et la distribution stationnaire dans les chaînes Markov, en mettant l'accent sur les propriétés de convergence et les distributions uniques.

Chaînes Markov: Introduction et propriétés

Couvre l'introduction et les propriétés des chaînes Markov, y compris les matrices de transition et les processus stochastiques.

Chaînes Markov et applications Algo

Couvre les chaînes de Markov, l'algorithme Metropolis, la dynamique de Glauber et la dynamique des bains de chaleur.

Chaînes et applications Markov

Explore les chaînes de Markov et leurs applications dans des algorithmes, en se concentrant sur l'impatience des utilisateurs et la génération d'échantillons fidèles.

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Taux de défaillance

Ingénierie de fiabilité

Mode de défaillance

Failure mode and effects analysis

Markov model

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