{"id":50205,"date":"2025-11-14T15:23:35","date_gmt":"2025-11-14T14:23:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gt-engineering.it\/?post_type=pubblicazione&p=50205"},"modified":"2026-03-30T08:28:27","modified_gmt":"2026-03-30T07:28:27","slug":"pt-9-comparaison-entre-les-modeles-rbd-et-markov-pour-lanalyse-des-systemes-instrumentes-de-securite","status":"publish","type":"pubblicazione","link":"https:\/\/www.gt-engineering.it\/fr\/publications\/approfondissements-articles-tuttomisure\/pt-9-comparaison-entre-les-modeles-rbd-et-markov-pour-lanalyse-des-systemes-instrumentes-de-securite\/","title":{"rendered":"P9: Comparaison entre les mod\u00e8les RBD et Markov pour l\u2019analyse des Syst\u00e8mes Instrument\u00e9s de S\u00e9curit\u00e9"},"content":{"rendered":"\n\n \n \n \n
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\n R\u00e9sum\u00e9 <\/h2>\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n \r\n\r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n <\/picture>\r\n\r\n \r\n\r\n \r\n \r\n <\/div>\n \n
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Cet article examine les principales normes internationales impliqu\u00e9es dans la S\u00e9curit\u00e9 Fonctionnelle et comment celles-ci appliquent la th\u00e9orie de l\u2019Ing\u00e9nierie de la Fiabilit\u00e9.
\nEn particulier, il \u00e9value l\u2019applicabilit\u00e9 de la m\u00e9thode des Diagrammes Blocs de Fiabilit\u00e9 (RBD \u2013 Reliability Block Diagrams) en analysant les mod\u00e8les utilis\u00e9s par les normes et en les comparant aux r\u00e9sultats obtenus \u00e0 l\u2019aide du mod\u00e8le des cha\u00eenes de Markov.
\nLa strat\u00e9gie RBD est ensuite utilis\u00e9e pour \u00e9tudier une structure non trait\u00e9e par les normes : le double canal avec diagnostic externe au canal fonctionnel.
\nLes r\u00e9sultats, malgr\u00e9 les approximations et simplifications introduites, permettent de proposer une solution pr\u00e9liminaire pour cette structure, coh\u00e9rente avec l\u2019intervalle des r\u00e9sultats attendus, ce qui confirme la flexibilit\u00e9 de l\u2019outil pr\u00e9sent\u00e9, qui peut repr\u00e9senter une m\u00e9thode pour d\u00e9limiter le p\u00e9rim\u00e8tre de mod\u00e8les plus complexes.<\/p>\n

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\n Introduction <\/h2>\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n
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La s\u00e9curit\u00e9 fonctionnelle fait partie de la proc\u00e9dure de r\u00e9duction du risque associ\u00e9e \u00e0 une machine ou \u00e0 un proc\u00e9d\u00e9, prot\u00e9g\u00e9s par la mise en \u0153uvre d\u2019un Syst\u00e8me de Contr\u00f4le de S\u00e9curit\u00e9 (SCS).
Le d\u00e9veloppement de syst\u00e8mes critiques pour la s\u00e9curit\u00e9 exige une attention particuli\u00e8re, car l\u2019objectif final est d\u2019atteindre une condition de s\u00e9curit\u00e9 : celle-ci est repr\u00e9sent\u00e9e par l\u2019\u00e9limination de toutes les \u00e9nergies r\u00e9siduelles pouvant causer des blessures aux personnes, des dommages aux biens ou des cons\u00e9quences sur l\u2019environnement.
Une compr\u00e9hension approfondie des normes concern\u00e9es, de la mani\u00e8re dont elles appliquent la th\u00e9orie de l\u2019ing\u00e9nierie de la fiabilit\u00e9 et des mod\u00e8les qu\u2019elles d\u00e9veloppent, fait partie int\u00e9grante de cet article.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

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\n Ing\u00e9nierie de la Fiabilit\u00e9 <\/h2>\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n
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La discipline qui \u00e9tudie la capacit\u00e9 d\u2019un syst\u00e8me ou d\u2019un composant \u00e0 accomplir une fonction requise, dans des conditions sp\u00e9cifiques et pendant un intervalle de temps donn\u00e9, sans d\u00e9faillance, est la Fiabilit\u00e9<\/strong>.
Dans cette th\u00e9orie, les d\u00e9faillances sont class\u00e9es en al\u00e9atoires<\/strong> ou syst\u00e9matiques<\/strong>. Les premi\u00e8res peuvent \u00eatre caract\u00e9ris\u00e9es par des param\u00e8tres statistiques, tandis que les secondes n\u00e9cessitent une approche de gestion qualitative tout au long du cycle de vie du composant.
L\u2019un des outils analytiques possibles pour \u00e9valuer la fiabilit\u00e9 d\u2019un syst\u00e8me est le Reliability Block Diagram (RBD)<\/strong> : une illustration statique utilisant des blocs fonctionnels, qui peuvent \u00eatre trait\u00e9s comme des \u00e9quations de variables bool\u00e9ennes et dont la fiabilit\u00e9 peut \u00eatre calcul\u00e9e comme la probabilit\u00e9 globale de succ\u00e8s ou d\u2019\u00e9chec.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

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\n Param\u00e8tres Cl\u00e9s de la S\u00e9curit\u00e9 Fonctionnelle <\/h2>\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n
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L’objectif est de garantir des performances ad\u00e9quates, pendant le temps de mission, des composants impliqu\u00e9s dans les fonctions de s\u00e9curit\u00e9, afin d\u2019atteindre les sp\u00e9cifications d\u00e9finies lors de l\u2019\u00e9valuation des risques.
Deux fonctions peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour \u00e9valuer l\u2019Infiabilit\u00e9 F(t)<\/strong> d\u2019un \u00e9l\u00e9ment ou d\u2019un syst\u00e8me, d\u00e9finie comme la probabilit\u00e9 que l\u2019\u00e9l\u00e9ment ou le syst\u00e8me interrompt la fonction demand\u00e9e \u00e0 un certain moment, et reli\u00e9e \u00e0 la Fiabilit\u00e9<\/strong> par l\u2019\u00e9quation (1).<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

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  • En conditions de faible demande, le param\u00e8tre utilis\u00e9 pour indiquer l\u2019infiabilit\u00e9 d\u2019une fonction de s\u00e9curit\u00e9 est la Probabilit\u00e9 Moyenne de D\u00e9faillance Dangereuse \u00e0 la Demande (PFDavg).<\/li>\n<\/ul>\n<\/div> <\/div>\n \n \n
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    • En mode de fonctionnement \u00e0 forte demande, l\u2019infiabilit\u00e9 est sp\u00e9cifi\u00e9e par la Fr\u00e9quence Moyenne d\u2019une D\u00e9faillance Dangereuse par Heure (PFH ou PFHD).<\/li>\n<\/ul>\n<\/div> <\/div>\n \n \n
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      La distinction entre faible et forte demande est quantifi\u00e9e par la norme selon la valeur d\u2019une demande de la fonction de s\u00e9curit\u00e9 par an.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

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      \n Normes Techniques sur la S\u00e9curit\u00e9 Fonctionnelle <\/h2>\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n
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      La norme IEC 61508<\/strong> est la principale parmi toutes les normes de produit li\u00e9es \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 fonctionnelle.
      Elle permet l\u2019utilisation des syst\u00e8mes \u00e9lectriques\/\u00e9lectroniques\/\u00e9lectroniques programmables (E\/E\/PE)<\/strong> comme \u00e9l\u00e9ments critiques pour la s\u00e9curit\u00e9, en sp\u00e9cifiant quatre niveaux de performance de s\u00e9curit\u00e9 (de 1 \u00e0 4), appel\u00e9s Niveaux d\u2019Int\u00e9grit\u00e9 de S\u00e9curit\u00e9 (SIL \u2013 Safety Integrity Levels)<\/strong>.<\/p>\n

      Deux normes internationales traitent sp\u00e9cifiquement du concept de s\u00e9curit\u00e9 fonctionnelle appliqu\u00e9 aux machines : la premi\u00e8re est l\u2019IEC 62061<\/strong>, d\u00e9riv\u00e9e de l\u2019IEC 61508, et la seconde est l\u2019ISO 13849<\/strong>.
      Toutes deux se concentrent sur les modes de fonctionnement \u00e0 forte demande ou en continu<\/strong>, et la quantification de la r\u00e9duction du risque<\/strong> obtenue est mesur\u00e9e en SIL<\/strong> pour l\u2019IEC et en Niveaux de Performance (PL \u2013 Performance Levels)<\/strong> pour l\u2019ISO ; une correspondance entre ces deux grandeurs est pr\u00e9sent\u00e9e dans le tableau 1.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

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      Tableau 1 : Correspondance entre les Niveaux de Performance (PL) et les Niveaux d\u2019Int\u00e9grit\u00e9 de S\u00e9curit\u00e9 (SIL).<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

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      La norme relative \u00e0 l\u2019industrie de proc\u00e9d\u00e9 est l\u2019IEC 61511<\/strong>, qui ne contient aucune formule, mais d\u00e9finit comment satisfaire aux exigences de l\u2019IEC 61508<\/strong> dans une application de proc\u00e9d\u00e9 (g\u00e9n\u00e9ralement en mode de fonctionnement \u00e0 faible demande<\/strong>).
      Le niveau le plus \u00e9lev\u00e9 pouvant \u00eatre revendiqu\u00e9 par un Syst\u00e8me de Contr\u00f4le de S\u00e9curit\u00e9 (SCS)<\/strong> est limit\u00e9 par une combinaison de redondance<\/strong>, de diagnostic<\/strong> et de fiabilit\u00e9 des composants<\/strong>.
      Pour faciliter la conception ou l\u2019\u00e9valuation du SIL<\/strong> ou du PL<\/strong> atteint, les normes utilisent une m\u00e9thodologie bas\u00e9e sur la cat\u00e9gorisation des architectures<\/strong>, avec des crit\u00e8res de conception sp\u00e9cifiques et un comportement en conditions de d\u00e9faillance (redondance)<\/strong>.
      Ces cat\u00e9gories<\/strong> repr\u00e9sentent les moyens d\u2019atteindre un SIL<\/strong> ou un PL<\/strong> sp\u00e9cifique dans un sous-syst\u00e8me ; en d\u2019autres termes, elles d\u00e9crivent le comportement requis du sous-syst\u00e8me par rapport \u00e0 sa r\u00e9sistance aux d\u00e9faillances<\/strong>.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

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      \n Mod\u00e8les de calcul impliquant les RBD <\/h2>\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n
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      \u00c0 l\u2019exception de l\u2019ISO 13849-1<\/strong>, qui applique des mod\u00e8les de cha\u00eenes de Markov<\/strong>, les normes analys\u00e9es quantifient les param\u00e8tres de s\u00e9curit\u00e9 \u00e0 l\u2019aide de Diagrammes en Blocs de Fiabilit\u00e9 (RBD \u2013 Reliability Block Diagrams)<\/strong>.
      L\u2019IEC 61508-6<\/strong> fournit des formules de calcul<\/strong> pour le PFDavg<\/strong> et le PFH<\/strong> (en mode de fonctionnement \u00e0 faible et forte demande) pour des configurations simples<\/strong> comportant au maximum trois canaux<\/strong>.
      L\u2019id\u00e9e principale des formules de l\u2019IEC 61508-6 est de consid\u00e9rer un groupe de canaux redondants comme un seul \u00e9l\u00e9ment<\/strong>. Ce calcul est bas\u00e9 sur la fr\u00e9quence moyenne des d\u00e9faillances dangereuses du groupe<\/strong> (\u03bbD,G) et sur le temps moyen d\u2019indisponibilit\u00e9 \u00e9quivalent du groupe<\/strong> (ti,E), d\u00e9finis diff\u00e9remment pour les modes \u00e0 faible<\/strong> et forte demande<\/strong>.<\/p>\n

      L\u2019IEC 62061<\/strong>, quant \u00e0 elle, repose sur des repr\u00e9sentations graphiques RBD<\/strong>, dans lesquelles la valeur PFH<\/strong> de la fonction de s\u00e9curit\u00e9 est obtenue par la somme des PFH de tous les sous-syst\u00e8mes<\/strong> impliqu\u00e9s dans son ex\u00e9cution.
      Une autre norme adoptant cette m\u00eame strat\u00e9gie est l\u2019IEC DTS 63394<\/strong>.<\/p>\n

      La faisabilit\u00e9 d\u2019une approche RBD standard<\/strong> repose sur certaines simplifications<\/strong>, coh\u00e9rentes avec la nature des syst\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9, mais qui en constituent \u00e9galement la limite<\/strong> par rapport aux m\u00e9thodes de Markov compl\u00e8tes<\/strong>.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

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      \n Comparaison entre les mod\u00e8les RBD et Markov pour le calcul du PFH <\/h2>\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n
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      Dans le but d\u2019\u00e9tudier l\u2019adh\u00e9rence entre les mod\u00e8les bas\u00e9s sur RBD et Markov simplifi\u00e9, en mode de fonctionnement \u00e0 forte sollicitation, des comparaisons sont effectu\u00e9es en faisant varier les param\u00e8tres fondamentaux de la S\u00e9curit\u00e9 Fonctionnelle impliqu\u00e9s dans les syst\u00e8mes analys\u00e9s.
      Cette approche, en plus d\u2019\u00eatre qualitative, vise \u00e0 examiner quels aspects du mod\u00e8le peuvent \u00eatre encore am\u00e9lior\u00e9s ou quelles questions critiques restent ouvertes \u00e0 de futurs d\u00e9veloppements.
      Le premier des \u00e9l\u00e9ments \u00e9tudi\u00e9s est le Taux de d\u00e9faillance dangereuse \u03bbde, \u00e9galement appel\u00e9 \u03bbD, expression de la fr\u00e9quence statistique des d\u00e9faillances dangereuses du canal fonctionnel. L\u2019intervalle de variation s\u00e9lectionn\u00e9 est coh\u00e9rent avec les \u00e9l\u00e9ments g\u00e9n\u00e9ralement impliqu\u00e9s dans les applications industrielles, allant de 10\u207b\u2076 \u00e0 10\u207b\u2078 1\/h.
      Les autres param\u00e8tres sont fixes et s\u00e9lectionn\u00e9s, pour g\u00e9n\u00e9raliser, avec DC=0,9, \u03bbD_FH = \u03bbreact = 10\u207b\u2078 1\/h, \u03b2 = 0,02.
      Le temps de mission T\u2081 est consid\u00e9r\u00e9 \u00e9gal \u00e0 20 ans, tandis que l\u2019intervalle de test diagnostique T\u2082 est suppos\u00e9 co\u00efncider avec le temps moyen entre les demandes, estim\u00e9 \u00e0 1 h (une demande survient chaque heure et le syst\u00e8me ex\u00e9cute le test).
      Pour la configuration \u00e0 canal unique avec diagnostic externe au canal fonctionnel (1oo1D), la figure 1 montre que les deux mod\u00e8les pr\u00e9sentent des comportements similaires, malgr\u00e9 leurs bases th\u00e9oriques diff\u00e9rentes.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

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      Figure 1 : Comparaison entre les mod\u00e8les RBD (IEC DTS 63394) et Markov (IEC 62061) pour un syst\u00e8me 1oo1D en fonction de \u03bb_D.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

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      La divergence entre le mod\u00e8le RBD et le mod\u00e8le de Markov augmente avec la d\u00e9gradation de la fiabilit\u00e9 des \u00e9l\u00e9ments. L\u2019\u00e9largissement de l\u2019intervalle de comparaison \u00e0 des valeurs plus \u00e9lev\u00e9es de \u03bbD, par exemple entre 10\u207b\u2076 et 10\u207b\u2074 1\/h, comme montr\u00e9 dans la figure 2, conduit le mod\u00e8le RBD \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des valeurs de PFH n\u00e9gatives, ce qui est physiquement impossible. Cette dynamique est attribuable au mod\u00e8le utilis\u00e9 pour inclure les d\u00e9faillances dues aux causes communes (CCF) et est \u00e9galement observ\u00e9e lorsque \u03b2 varie \u00e0 \u03bbD fixe (figure 3).<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

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      Figure 2 : Comparaison entre les mod\u00e8les RBD (IEC DTS 63394) et Markov (IEC 62061) pour un syst\u00e8me 1oo1D avec des valeurs \u00e9lev\u00e9es de \u03bb_D.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

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      Figure 3 : Comparaison entre les mod\u00e8les RBD (IEC DTS 63394) et Markov (IEC 62061) pour un syst\u00e8me 1oo1D en fonction de \u03b2<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

      <\/div>\n \n\n <\/div>\n <\/section>\n\n \n\n\n\n\n \n \n \n
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      \n

      Per la configurazione a doppio canale con diagnostica (1oo2D), entrambi i modelli rimangono aderenti (figura 4).<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

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      \n\n \n \n \n \r\n\r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n <\/picture>\r\n\r\n \r\n\r\n \r\n \r\n <\/div>\n \n
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      Figure 4 : Comparaison entre les mod\u00e8les RBD (IEC DTS 63394) et Markov (ISO TC-199) pour un syst\u00e8me 1oo2D en fonction de \u03bbD<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

      <\/div>\n \n\n <\/div>\n <\/section>\n\n \n\n\n\n\n \n \n \n
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      \n

      La variation de DC et de \u03bbreact (dans le syst\u00e8me 1oo1D) n\u2019influence pas la relation entre les mod\u00e8les RBD et Markov.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

      <\/div>\n \n\n <\/div>\n <\/section>\n\n \n\n\n\n\n \n \n \n
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      \n Structure 1oo2D avec diagnostic externe au canal fonctionnel <\/h2>\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n
      \n \n
      \n

      Pour le double canal avec diagnostic (1oo2D), les normes ne consid\u00e8rent que le cas o\u00f9 la surveillance est g\u00e9r\u00e9e en interne au canal fonctionnel. Cet aspect est clair en suivant les approches de mod\u00e9lisation et l\u2019absence d\u2019un taux de d\u00e9faillance li\u00e9 au canal de diagnostic dans les formules finales, contrairement au canal unique surveill\u00e9 (1oo1D) o\u00f9 les deux cas, interne et externe, sont pris en compte.
      Un r\u00e9sum\u00e9 des mod\u00e8les propos\u00e9s pour le double canal est pr\u00e9sent\u00e9 dans la figure 5. L\u2019effet du diagnostic est \u00e9vident, car il r\u00e9duit les valeurs de PFH et diminue ainsi la probabilit\u00e9 qu\u2019une d\u00e9faillance dangereuse invalide la fonction de s\u00e9curit\u00e9 du syst\u00e8me.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

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      \n \n
      \n

      Figure 5 : Comparaison entre les mod\u00e8les 1oo2 et 1oo2D avec diagnostic interne au canal fonctionnel.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

      <\/div>\n \n\n <\/div>\n <\/section>\n\n \n\n\n\n\n \n \n \n
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      \n

      La construction d\u2019un mod\u00e8le qui consid\u00e8re la fonction de gestion des d\u00e9faillances (Fault Handling Function) comme externe (c\u2019est-\u00e0-dire soumise \u00e0 une dynamique propre), complexe du point de vue math\u00e9matique, entra\u00eenerait une d\u00e9gradation des courbes et donc des performances de s\u00e9curit\u00e9 de l\u2019architecture. En particulier, ces nouvelles courbes se rapprocheraient, pour chaque mod\u00e8le consid\u00e9r\u00e9, de plus en plus du double canal sans diagnostic (1oo2), \u00e0 mesure que le taux de d\u00e9faillance du diagnostic lui-m\u00eame augmente. L\u2019ampleur de cette d\u00e9viation attendue par rapport au mod\u00e8le id\u00e9al doit \u00eatre coh\u00e9rente avec ce qui est montr\u00e9 par la comparaison entre les mod\u00e8les de diagnostic externe et interne pour le canal unique, en utilisant les \u00e9quations des normes.<\/p>\n

      Si l\u2019on exclut la relation produite par la norme IEC 61508-6, en raison de la diff\u00e9rence avec les mod\u00e8les IEC DTS 63394 et Markov (qui co\u00efncident entre eux), comme observ\u00e9 dans la comparaison de la section 6, le nouveau mod\u00e8le produira une courbe comprise entre la courbe noire et la courbe bleue (figure 5).<\/p>\n

      Une solution int\u00e9ressante, en l\u2019absence d\u2019un mod\u00e8le math\u00e9matique pr\u00e9cis, peut d\u00e9couler de l\u2019analyse de la seule \u00e9quation impliquant un concept d\u2019efficacit\u00e9 li\u00e9 au diagnostic : celle de la norme IEC 61508.<\/p>\n

      Parmi les composants propos\u00e9s par la formule, un terme K est pr\u00e9sent\u00e9, d\u00e9fini comme la fraction de succ\u00e8s du circuit d\u2019autotest dans les syst\u00e8mes 1oo2D, une efficacit\u00e9 donc, qui quantifie l\u2019efficacit\u00e9 du m\u00e9canisme de d\u00e9tection\/r\u00e9action.<\/p>\n

      Avec ce param\u00e8tre est construit un terme 2(1-K)\u03bbD qui ajoute au PFH une contribution due \u00e0 la non-id\u00e9alit\u00e9 du diagnostic, avec laquelle la sortie peut rester en mode 2oo2 m\u00eame avec un canal d\u00e9tect\u00e9 comme d\u00e9fectueux. Ici, \u03bbDd repr\u00e9sente la fraction des d\u00e9faillances dangereuses qui pourrait \u00eatre d\u00e9tect\u00e9e par le diagnostic, sans d\u00e9grader les performances de s\u00e9curit\u00e9.<\/p>\n

      En utilisant ce param\u00e8tre, dans l\u2019\u00e9quation (4), une version modifi\u00e9e du mod\u00e8le 1oo2D selon IEC DTS 63394 ou Markov (ISO TC-199) est propos\u00e9e.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

      <\/div>\n \n\n <\/div>\n <\/section>\n\n \n\n\n\n\n \n \n \n
      \n\n \n \n \n \r\n\r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n <\/picture>\r\n\r\n \r\n\r\n \r\n \r\n <\/div>\n \n \n \n
      <\/div>\n \n\n <\/div>\n <\/section>\n\n \n\n\n\n\n \n \n \n
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      \n

      Le mod\u00e8le bas\u00e9 sur le RBD modifi\u00e9, comme indiqu\u00e9 ci-dessus, est pr\u00e9sent\u00e9 dans l\u2019\u00e9quation (5).<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

      <\/div>\n \n\n <\/div>\n <\/section>\n\n \n\n\n\n\n \n \n \n
      \n\n \n \n \n \r\n\r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n <\/picture>\r\n\r\n \r\n\r\n \r\n \r\n <\/div>\n \n \n \n
      <\/div>\n \n\n <\/div>\n <\/section>\n\n \n\n\n\n\n \n \n \n
      \n\n \n \n \n
      \n \n
      \n

      La norme IEC 61508-6 prescrit une estimation pr\u00e9cise de ce param\u00e8tre K via une analyse AMDEC (FMEA).
      En l\u2019absence d\u2019informations pr\u00e9cises sur la fr\u00e9quence de d\u00e9faillance du diagnostic, il est possible d\u2019hypoth\u00e9tiser une valeur d\u2019enqu\u00eate coh\u00e9rente pour K, afin de d\u00e9limiter un intervalle de variabilit\u00e9 pour ce param\u00e8tre.
      \u00c9tant donn\u00e9 que le canal de surveillance est con\u00e7u avec cette fonction sp\u00e9cifique, il est raisonnable d\u2019attendre une efficacit\u00e9 \u00e9lev\u00e9e.
      Il convient \u00e9galement de rappeler que le nouveau mod\u00e8le devra effectuer une r\u00e9duction du terme PFH par rapport au diagnostic interne qui soit inf\u00e9rieure, en pourcentage, \u00e0 ce qui se passe dans le canal unique.
      Si l\u2019on compare les deux structures 1oo1D et 1oo2D, toutes deux avec diagnostic externe au canal fonctionnel, le m\u00e9canisme de surveillance pour le canal unique est fondamental pour amener le syst\u00e8me \u00e0 un \u00e9tat s\u00fbr, tandis que dans le double canal cette fonction est principalement r\u00e9alis\u00e9e par la redondance.
      Une valeur conservatrice pour \u00e9tudier l\u2019applicabilit\u00e9 de ce param\u00e8tre peut \u00eatre choisie \u00e0 K = 0,99.
      Dans la figure 6, on peut observer comment le nouveau mod\u00e8le se situe dans l\u2019intervalle entre les courbes, comme recherch\u00e9 et d\u00e9crit pr\u00e9c\u00e9demment.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

      <\/div>\n \n\n <\/div>\n <\/section>\n\n \n\n\n\n\n \n \n \n
      \n\n \n \n \n \r\n\r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n \r\n <\/picture>\r\n\r\n \r\n\r\n \r\n \r\n <\/div>\n \n
      \n \n
      \n

      Figure 6 : Comparaison entre les mod\u00e8les 1oo2 et 1oo2D avec diagnostic externe et interne au canal fonctionnel.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

      <\/div>\n \n\n <\/div>\n <\/section>\n\n \n\n\n\n\n \n \n \n
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      \n

      \u00c0 mesure que l\u2019efficacit\u00e9 K diminue, un nombre croissant de d\u00e9faillances (normalement d\u00e9tectables) est pris en compte, ce qui fait monter la courbe et produit des valeurs PFH plus \u00e9lev\u00e9es.
      Cependant, relever trop cette courbe, par exemple en utilisant un K compris entre 0,95 et 0,98, accorderait th\u00e9oriquement une importance excessive au terme PFH li\u00e9 au diagnostic. Contrairement aux syst\u00e8mes \u00e0 double canal, o\u00f9 en pr\u00e9sence de redondance, la d\u00e9faillance de l\u2019une des deux fonctions de diagnostic pourrait \u00eatre compens\u00e9e ; \u00e0 l\u2019inverse de ce qui est observ\u00e9 pour le canal unique, dont la comparaison entre mod\u00e8les est montr\u00e9e \u00e0 titre d\u2019exemple dans la figure 7, ici, en effet, la fiabilit\u00e9 du diagnostic joue un r\u00f4le crucial dans la mise en \u0153uvre de la fonction de s\u00e9curit\u00e9.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

      <\/div>\n \n\n <\/div>\n <\/section>\n\n \n\n\n\n\n \n \n \n\n\n\n\n \n \n \n
      \n\n \n
      \n \n
      \n \n \n

      \n Conclusions et d\u00e9veloppements futurs <\/h2>\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n
      \n \n
      \n

      Dans cet article, il a \u00e9t\u00e9 possible de comprendre le r\u00f4le de la S\u00e9curit\u00e9 Fonctionnelle dans l\u2019Analyse de Risque, essentielle dans le monde industriel et des proc\u00e9d\u00e9s.
      Le cadre normatif est clair et suit une approche non seulement num\u00e9rique mais aussi syst\u00e9matique.
      Il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9 que le mod\u00e8le des Reliability Block Diagrams (RBD) permet de d\u00e9crire un large spectre de syst\u00e8mes impliqu\u00e9s dans la s\u00e9curit\u00e9, offrant des r\u00e9sultats qui, dans des intervalles sp\u00e9cifiques de taux de d\u00e9faillance, peuvent \u00eatre compar\u00e9s \u00e0 des relations bien plus complexes comme celles des cha\u00eenes de Markov. De plus, les RBD sont particuli\u00e8rement flexibles pour offrir des solutions pr\u00e9liminaires \u00e0 l\u2019\u00e9tude d\u2019architectures innovantes de plus en plus complexes.
      Ce mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9 au cas du double canal avec diagnostic externe au canal fonctionnel, une configuration cruciale pour les syst\u00e8mes n\u00e9cessitant des performances de s\u00e9curit\u00e9 particuli\u00e8rement \u00e9lev\u00e9es.
      Le nouveau mod\u00e8le \u00e9tudi\u00e9 offre une perspective alternative : c\u00e2bler tous ces signaux de diagnostic vers les cartes d\u2019entr\u00e9e d\u2019un automate programmable industriel (API) et ne transmettre qu\u2019un signal cumulatif \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 fonctionnelle. Cette solution serait plus flexible et \u00e9conomique, en particulier pour des syst\u00e8mes tr\u00e8s complexes. En revanche, cela introduit des syst\u00e8mes de diagnostic moins efficaces et donc plus sujets aux d\u00e9faillances. Cependant, il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9, \u00e0 partir du mod\u00e8le simple d\u00e9duit, que le poids attribu\u00e9 par le double canal au diagnostic est limit\u00e9, compar\u00e9 au canal unique.<\/p>\n<\/div> <\/div>\n \n \n

      <\/div>\n \n\n <\/div>\n <\/section>\n\n \n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Cet article examine les principales normes internationales impliqu\u00e9es dans la S\u00e9curit\u00e9 Fonctionnelle et comment celles-ci appliquent la th\u00e9orie de l\u2019Ing\u00e9nierie de la Fiabilit\u00e9.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":48890,"parent":49611,"menu_order":8,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"class_list":["post-50205","pubblicazione","type-pubblicazione","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\nP9: Comparaison entre les mod\u00e8les RBD et Markov pour l\u2019analyse des Syst\u00e8mes Instrument\u00e9s de S\u00e9curit\u00e9 - Gt-Engineering<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.gt-engineering.it\/fr\/publications\/approfondissements-articles-tuttomisure\/pt-9-comparaison-entre-les-modeles-rbd-et-markov-pour-lanalyse-des-systemes-instrumentes-de-securite\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"P9: Comparaison entre les mod\u00e8les RBD et Markov pour l\u2019analyse des Syst\u00e8mes Instrument\u00e9s de S\u00e9curit\u00e9 - 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