Identification Des Rdps

Les rseaux de Petri stochastiques sont des outils performants pour modliser les processus industriels ainsi que les dfauts et reprises qui les affectent. Dans cette thse on s'intresse l'identification de la structure et des paramtres des rseaux de Petri stochastiques et stochastiques-dterministes (incluant des dures de franchissement exponentielles et constantes) partir des squences d'vnements dats et enregistrs par les systmes de supervision. Un algorithme d'apprentissage supervis est dvelopp pour construire la structure du modle. Cet algorithme est bas sur la rtro-propagation d'une erreur associe la causalit des vnements. Ensuite, une mthode d'identification des paramtres est propose. Cette mthode ralise une analyse statistique du contenu de la squence et exploite un modle de Markov isomorphe au graphe d'atteignabilit du rseau de Petri. Enfin, les modles construits sont utiliss pour des tudes de fiabilit ainsi que pour dtecter et localiser les dfauts.