Brevet FR2793845A1 — publié le 20001124

Procédé et dispositif d'évaluation de la santé d'un moteur Cette invention concerne de manière générale les moteurs d'avion et plus particulièrement un modèle de moteur multipoint et un filtre suiveur servant à évaluer la santé d'un moteur. Les organes de moteur ont typiquement un plan de mainte- nance basé sur un nombre présélectionné d'heures ou de cycles de fonctionnement. Le nombre présélectionné est typiquement choisi conventionnellement en se basant sur de nombreux facteurs, y compris l'expérience préalable concernant les composants. Si un composant est défaillant, on suit une routine de diagnostic prédéterminée pour identi- fier et remplacer le composant défectueux. Pour estimer la santé d'un moteur, il est habituel d'étudier des valeurs telles que le rendement du moteur et le débit corrigé du mo- teur. Ces caractéristiques modélisées, toutefois, sont basées sur un moteur neuf nominal ou moyen. En raison des tolérances de fabrica- tion, des pannes, des dégâts, ou de la détérioration d'usure, les carac- téristiques réelles du moteur sont typiquement différentes des caracté- ristiques nominales présumées. Plutôt que de simplement réaliser l'entretien en se basant sur un nombre présélectionné d'heures ou de cycles de fonctionnement, ou de modéliser les performances moteur en se basant sur un moteur neuf nominal, il serait souhaitable de suivre la dégradation des composants du moteur réel dans le temps. Les algorithmes servant à suivre la santé des moteurs sont parfois appelés ici filtres suiveurs, et ces filtres sui- veurs fournissent des "évaluations de santé" des composants du mo- teur. Les évaluations de santé peuvent être utilisées pour faciliter l'entretien "selon l'état" plutôt que l'entretien basé sur un nombre d'heures ou de cycles. Le fait d'effectuer l'entretien en se basant sur la santé réelle du moteur facilite l'élimination de la maintenance inutile. En outre, ce suivi facilite la recherche de panne dans la mesure o l'état de chaque composant est connu et, en se basant sur l'état connu actuel de chaque composant, le composant défectueux peut être aisé- ment identifié. Les évaluations de santé peuvent également être utilisées pour améliorer le calcul des paramètres mesurés (par exemple, les ré- gimes de rotor, les températures, et les pressions). En particulier, l'état des composants est indicateur de ces paramètres. Les évaluations de santé fournissent une redondance de capteurs et permettent même de supprimer les capteurs en utilisant des capteurs "virtuels". De plus, les évaluations de santé peuvent être utilisées pour améliorer le calcul de paramètres qui ne sont pas mesurés, comme la poussée, la tempéra- ture d'entrée de turbine, les marges de décrochage, et les écoulements d'air. Ces paramètres peuvent être utilisés par la logique de commande pour, par exemple, réduire les marges requises et pour améliorer les performances du moteur. Les filtres suiveurs connus ne prennent pas en compte simul- tanément des informations provenant de plus d'un point de fonctionne- ment, et le nombre de paramètres évalués est égal au nombre de cap- teurs. Puisque le nombre de capteurs est habituellement bien inférieur au nombre de paramètres à évaluer, ces filtres combinent l'effet de plusieurs paramètres en un petit nombre de paramètres, ce qui empê- che de suivre chaque paramètre de manière individuelle. Les exemples de filtres connus comprennent des filtres sui- veurs de régime permanent, des filtres suiveurs dynamiques utilisant, par exemple, des filtres de Kalman, et des filtres d'estimation par moindres carrés. On peut également utiliser des filtres d'estimation non linéaires, comprenant des systèmes basés sur des réseaux neuro- naux ou sur la logique floue. Bien que les filtres connus fonctionnent relativement bien lorsqu'ils évaluent les paramètres secondaires requis pour la commande basée sur un modèle, ces filtres ne sont pas bien adaptés aux diagnostics basés sur un modèle. Le filtre suiveur par méthode des moindres carrés, par exem- ple, résoud un système dans lequel le nombre d'observations (capteurs) est inférieur au nombre d'inconnues (paramètres). Cependant, l'évalua- tion par moindres carrés, en général, diffère des caractéristiques réel- les du composant. En particulier, il y a moins de capteurs que de para- mètres, et le système n'est pas "observable" en utilisant des données de capteurs provenant d'une seule condition de fonctionnement. Pour améliorer les performances des filtres de santé des moteurs, il serait souhaitable d'accroître l'observabilité, c'est-à-dire d'accroître les don- nées fournies par des capteurs. Ces objets, ainsi que d'autres, peuvent être atteints à l'aide d'un système de filtre suiveur qui fait correspondre tous les paramètres modélisés avec les paramètres moteur correspondants et o par consé- quent, le modèle correspond au moteur réel. Le système de filtre sui- veur prévoit que le modèle suive le moteur en régime permanent aussi bien qu'en dynamique, et n'affecte pas de manière négative la stabilité de commande ni la robustesse. Plus particulièrement, le présent filtre obtient des informations provenant de deux conditions de fonctionne- ment moteur ou plus pour évaluer les paramètres de santé P, les para- mètres de performance Yp, et les évaluations de capteur Ys La condi- tion de fonctionnement est définie par une combinaison de conditions de vol et de niveau de puissance du moteur. On considère que les in- formations provenant de chaque point de fonctionnement sont linéaire- ment indépendantes. La non-linéarité inhérente au moteur subit par conséquent un effet de levier plutôt que d'être vue comme un problème traité par le système de commande ou par le programme d'évaluation. En recueillant les données de capteurs d'une multitude de conditions de fonctionnement linéairement indépendantes avant d'utili- ser les données pour l'évaluation de paramètres, l'observabilité est ac- crue car les données de capteur de n conditions de fonctionnement si- multanément revient à avoir n fois le nombre de capteurs. Par consé- quent, le nombre d'observations (capteurs) est supérieur au nombre d'inconnues (paramètres), ce qui donne de bonnes évaluations des pa- ramètres et une bonne tolérance des erreurs dues aux capteurs. Dans une réalisation particulière, une unité de compensation de filtre suiveur est couplée de manière à recevoir des mesures de cap- teur corrigées du moteur. Les mesures de capteur sont combinées aux évaluations de modèle générées au préalable, et les mesures de capteur et évaluations de modèle combinées sont transmises à l'unité de compensation. L'unité de compensation génère des mises à jour de filtre qui sont fournies à une unité de modèle moteur. L'unité de modèle mo- teur reçoit également des entrées de capteurs environnementaux et des signaux de commande provenant d'une unité de commande de moteur. L'unité de modèle moteur génère des évaluations de modèle mises à jour qui sont ensuite transmises à l'unité de compensation de filtre sui- veur comme décrit plus haut. L'unité de modèle moteur obtient des informations provenant de deux conditions de fonctionnement ou plus pour évaluer les para- mètres de santé P, les paramètres de performance Yp, et les évalua- tions de capteur Ys' Le fait d'utiliser une telle estimation multipoint de la santé du moteur permet l'estimation de tous les paramètres de santé du moteur plutôt que seulement quelques paramètres de santé du mo- teur servant dans les diagnostics de composants du moteur, le tracé de courbes, et la détection et localisation des pannes. En outre, on pense que cette estimation donne de meilleures évaluations des paramètres mesurés servant dans la gestion de redondance des capteurs et dans l'élimination de capteurs, et qu'elle donne de mailleures évaluations des paramètres de performance servant dans la commande basée sur un modèle pour réduire les marges de température, de décrochage et au- tres qui sont requises. La présente invention propose un procédé de suivi du fonc- tionnement d'un moteur, le moteur comportant une pluralité de cap- teurs sensibles aux fonctionnements du moteur. Ce procédé comprend les étapes consistant à obtenir un premier ensemble de sorties à partir d'au moins une partie des capteurs quand le moteur fonctionne à un premier point de fonctionnement; obtenir un deuxième ensemble de sorties à partir d'au moins une partie des capteurs quand le moteur fonctionne à un deuxième point de fonctionnement; et générer des ap- proximations de modèle de moteur basées sur les premier et deuxième ensembles de sorties de capteurs. La génération d'approximations de modèle de moteur peut comprendre l'étape consistant à évaluer des paramètres de santé P, des paramètres de performance Yp, et des évaluations de capteurs Ys' Le premier point de fonctionnement peut être défini par un premier en- semble de conditions de vol et un premier niveau de puissance du mo- teur. Le deuxième point de fonctionnement peut être défini par un deuxième ensemble de conditions de vol et un deuxième niveau de puissance du moteur. Le deuxième point de fonctionnement peut être linéairement indépendant du premier point de fonctionnement. La gé- nération d'approximations de modèle de moteur peut comprendre l'éta- pe consistant à exécuter au moins un algorithme parmi un algorithme basé sur un réseau neuronal, un algorithme basé sur les moindres car- rés, et un algorithme basé sur la logique floue. La présente invention propose également un dispositif pour le suivi du fonctionnement d'un moteur, le moteur comportant une plura- lité de capteurs sensibles aux fonctionnements du moteur, une unité de commande pour commander les fonctionnements du moteur, et une pluralité de capteurs environnementaux servant à mesurer des condi- tions environnementales. Ce dispositif comprend une unité de compen- sation à filtre suiveur configurée pour recevoir des mesures de cap- teurs corrigées du moteur; et une unité formant modèle de moteur connectée pour recevoir des données mises à jour provenant de l'unité de compensation à filtre suiveur, l'unité formant modèle de moteur étant configurée pour générer des approximations de modèle basées sur au moins deux ensembles de sorties provenant d'au moins une par- tie des capteurs quand le moteur fonctionne à un premier point de fonctionnement et à un deuxième point de fonctionnement. L'unité formant modèle de moteur peut être couplée à l'unité de commande de moteur et aux capteurs environnementaux. Des approximations de modèle générées par l'unité formant modèle de moteur peuvent être transmises à l'unité de compensation à filtre suiveur. L'unité formant modèle de moteur peut évaluer des para- mètres de santé P. des paramètres de performance Yp, et des évalua- tions de capteurs Ys- La figure 1 est un schéma fonctionnel d'un exemple de systè- me de filtre qui fait correspondre les paramètres de modèle et les para- mètres moteur correspondant de sorte que le modèle correspond au groupe moteur; et la figure 2 est une représentation schématique d'un exemple de réseau neuronal multipoint. Bien que la présente invention soit décrite ici dans le contex- te du suivi de la santé de composants de moteurs d'avion, il est bien entendu que l'invention peut être utilisdée dans beaucoup d'autres contextes dans lesquels il est souhaitable de suivre l'état des compo- sants réels (c'est-à-dire du groupe) comparé à la modélisation basée sur un composant nominal. Les différences entre le modèle (c'est-à-dire, le moteur nomi- nal) et le groupe moteur (c'est-à-dire le moteur réel) sont modélisées en utilisant des paramètres accordables. Autrement dit, on suppose le modèle structurellement correct, et le problème d'identification du système se transforme en un problème d'identification de paramètres. Ainsi, le groupe moteur comme le modèle sont représentés par Xdot = f(X, Ua, Us, P) (1) [Y, Yd] = g(X Ua, Us} P) (2) o X est un vecteur d'état, et tous les états ne sont pas mesurables. Ty- piquement, X = [régime soufflante, régime central, et au moins une température de métal]. Les régimes de soufflante et central dépendent de l'inertie des deux rotors et sont mesurables. Les températures de métal représentant le ramollissement de chaleur, par contre, ne sont pas mesurables. Ua est un vecteur de positions d'actionneur qui sont mesurées et renvoyées au filtre. L'entrée d'actionneur du filtre est décalée en raison des écarts des capteurs de position. Us est un vecteur d'entrées environnementales, habituellement la température d'entrée de soufflante (T1) et la pression (Pi). Le mo- teur est exposé à la température T1 et à la pression P1 vraies. Les en- trées du modèle, par contre, sont la température T1 et la pression Pi mesurées. P est un ensemble de paramètres qui décrivent la qualité du moteur - multiplicateurs et/ou additionneurs sur le rendement des com- posants et les caractéristiques de débit, les prélèvements, le niveau d'extraction de puissance, les jeux, les baisses de pression, et tout au- tre paramètre utilisé pour caractériser la différence entre le moteur réel et un moteur neuf nominal. Ces paramètres sont initialement éta- blis à 1,0 pour les multiplicateurs et à 0,0 pour les additionneurs pour représenter un moteur neuf nominal. Le moteur réel a des valeurs non unité ou non zéro pour les multiplicateurs et additionneurs, respective- ment, en fonction de sa qualité de fabrication, du niveau de dégrada- tion avec l'âge, et d'autres impacts d'exploitation. Ys est un ensemble de paramètres de sortie tels que les régi- mes, les températures, les pressions. Yp est un ensemble de paramètres de sortie qui ne sont pas mesurés tels que les paramètres de performance (par exemple, la pous- sée, les marges de décrochage, l'écoulement d'air) et d'autres tempéra- tures et pressions. Le premier objectif du filtre suiveur est d'accorder les para- mètres P du modèle pour correspondre aux valeurs du groupe, et de calculer les écarts dans les entrées mesurées U, en utilisant les valeurs de capteur Y comportant un écart. Un deuxième objectif est d'obtenir de bonnes estimations de Yp et Ys, sans nécessairement estimer correc- tement les paramètres P. Sur la figure 1 est représenté un schéma fonctionnel d'un sys- tème de filtre 10 servant à évaluer tous les paramètres (c'est-à-dire un filtre qui fait correspondre tous les paramètres de modèle aux paramè- tres de moteur correspondants, et o, par conséquent, le modèle cor- respond au groupe). Le système 10 peut être mis en oeuvre en utilisant, par exemple, un processeur du commerce présentant la vitesse et la ca- pacité de traitement désirées. Comme montré en figure 1, un moteur réel 12 comporte des composant ayant des paramètres de santé représentés par un vecteur de paramètres P. Le moteur 12 reçoit des signaux d'entrée provenant de l'unité de commande 14, mais ces entrées sont déformées 16 en raison des erreurs des capteurs de position. Le moteur 12 a des sorties de per- formance Yp et des quantités mesurées Ys' Les quantités mesurées sont biaisées par les erreurs de capteur pour produire les sorties de capteur du moteur. La sortie de l'unité de commande 14 et certaines sorties de capteur 20 sont utilisées par un modèle 22 de moteur 12 implanté dans le système de commande moteur pour produire des approximations 24 des sorties de capteur. Un filtre suiveur 26 utilise les sorties de cap- teur 20 du moteur et les approximations 24 de capteur du modèle pour produire des approximations 28 du paramètre de santé du moteur et des écarts d'actionneur et de capteur. Ces approximations de paramètre de santé peuvent être utilisées pour les diagnostics du moteur. Une fois les approximations 28 de paramètres de santé et d'écarts de cap- teur obtenues, ces approximations peuvent éventuellement être retour- nées (indiquées en traits pointillés) au modèle 22 ou à un modèle dif- férent, pour obtenir de meilleures approximations des paramètres de performance et des valeurs mesurées servant dans la commande basée sur un modèle. Il est difficile de faire correspondre les paramètres de modèle avec les paramètres moteur correspondants car le nombre de paramè- tres évalués (par exemple, les caractéristiques des composants, les va- riables de performance, les écarts de capteur) est nécessairement plus grand que le nombre de capteurs disponibles sur le moteur pour le pro- cessus de suivi. Le présent filtre d'estimation de paramètres de santé du mo- teur obtient des informations provenant de deux conditions de fonc- tionnement ou plus pour évaluer les paramètres de santé P, les paramè- tres de performance Yp, et les évaluations de capteur Ys' La condition de fonctionnement est définie par une combinaison de conditions de vol et de niveau de puissance du moteur. On considère que les infor- mations provenant de chaque point de fonctionnement sont linéaire- ment indépendantes. La non-linéarité inhérente au moteur subit par conséquent un effet de levier plutôt que d'être vue comme un problème traité par le système de commande ou par le programme d'évaluation. En recueillant les données de capteurs d'une multitude de conditions de fonctionnement linéairement indépendantes avant d'utiliser les don- nées pour l'évaluation de paramètres, l'observabilité est accrue car les données de capteur de n conditions de fonctionnement simultanément revient à avoir n fois le nombre de capteurs. Par conséquent, le nom- bre d'observations (capteurs) est supérieur au nombre d'inconnues (pa- ramètres), ce qui donne de bonnes approximations des paramètres et une bonne tolérance des erreurs dues aux capteurs. Plus particulièrement, et selon un mode de réalisation de la présente invention, le système non linéaire décrit par les équations (1) et (2) données plus haut est linéarisé en un point de fonctionnement spécifique (X1, U): dXdot = AdX + Bdu (3) dY =CdX + DdU (4) En régime permanent (Xdot = 0), ces équations peuvent s'écrire dY = GdU (5) o G est la matrice de gain en continu des entrées U = [Ua Us P] aux sorties Y = [Yp Ys]. Un sous-ensemble du vecteur P de santé du moteur est pré-sé- lectionné comme vecteur U de mise à jour, et un sous-ensemble des capteurs disponibles est pré-sélectionné comme vecteur Y. Parmi les techniques de pré-sélection de capteurs et de mises à jour, on peut ci- ter les programmes heuristiques (qui n'évaluent que les paramètres les plus importants) et les techniques systématiques qui évaluent plusieurs combinaisons de mise à jour de capteur, comme décrit dans le docu- ment Adibhatla et aI. "Tracking Filter Selection and Control Mode Se- lection for Model Based Control", AIAA 94-3204, 301h Joint Propul- sion Conference, Indianapolis, Indiana, 27-29 juin 1994. De l'équation (5), il vient dU = G-ldY (6) o G'1 est l'inverse de la matrice de gain en continu G si la taille de dY est égale à la taille de dU (c'est-à-dire si le nombre d'observations est égal au nombre d'inconnues) et est le pseudo-inverse de G si la taille de dY est inférieure à la taille de dU (c'est-à-dire si le nombre d'observations est inférieur au nombre d'inconnues). La linéarisation en plus d'une condition de fonctionnement donne: dYl = Gl- dU (7a) dY2 = G2-1 dU (7b) dYn =Gn'1 dU (7c) qui peut être résolu en utilisant dU = inv[Gl G2...Gn]T[dYl dY2...dYn]T (8) o l'exposant T désigne la transposée d'une matrice, et inv[A] désigne l'inverse ou le pseudo-inverse de A, le nombre d'observations étant su- périeur ou égal au nombre d'inconnues. Pour la solution avancée ci-dessus, le rang de [G1 G2...Gn]T doit être supérieur ou égal à la taille du vecteur dU. Autrement dit, le nombre de rangées linéairement indépendantes de [G1 G2...Gn]T doit être supérieur ou égal à la taille du vecteur dU. Par conséquent, le sys- tème doit être non linéaire de façon que les matrices de gain en conti- nu en différents points de fonctionnement G1, G2..., Gn soient diffé- rentes. Pour les systèmes les plus pratiques, et pour le problème du moteur en particulier, cette hypothèse est satisfaite. En général, en raison de la non-linéarité supposée présente dans le système, les éléments de la matrice de gain en continu G dé- pendent de la taille de pas dP. Par conséquent, l'équation (8) est en réalité un système d'équations non linéaires qui peut être résolu de manière itérative. A cet égard, l'équation (8) n'est pas simplement un système d'espace d'états empilés dans lequel des modèles linéarisés sont empilés avant de résoudre l'ensemble d'équations linéaires obte- nu. Le système, cependant, n'a pas besoin d'être linéarisé. Dans une mise en oeuvre possible de cette technique, au lieu d'un réseau neuronal classique, on peut utiliser un réseau neuronal multipoint comme montré en figure 2. Comme montré en figure 2, des entrées provenant de plusieurs capteurs sont obtenues au Point de Fonctionne- ment n l ainsi qu'au Point de Fonctionnement n 2. Les quantités me- Il surées à partir de ces points de fonctionnement multiples sont transmi- ses à des noeuds du réseau neuronal et traitées pour donner des ap- proximations de paramètres. A savoir, on utilise N capteurs en R > 2 points de fonctionnement pour évaluer M paramètres, avec N * R > M. Dans la figure 2, bien entendu, toutes les connexions ne sont pas re- présentées et l'on peut utiliser plus d'une couche cachée. Dans une autre mise en oeuvre de cette technique, on simule un grand nombre de moteurs avec différents états de santé et différents écarts de capteur en deux conditions de fonctionnement ou plus, et l'on recueille les valeurs résultantes des valeurs de capteurs du moteur et les approximations de modèle des valeurs de capteurs. On exécute alors une analyse de régression linéaire multiple pour calculer une ma- trice de régression qui met en corrélation les valeurs de capteurs de moteur et les approximations de modèle des valeurs de capteurs et les approximations de la santé du moteur et des écarts de capteur. Ceci peut être exprimé par: Résoudre Y = R X (9a) o Y = matrice p par n des paramètres à évaluer pour les moteurs simulés; X = matrice (a+b)*r par n de valeurs de capteurs et approxima- tions de capteurs; R = matrice de régression de taille p par (a+b)*r; p =nombre de paramètres à évaluer; n = nombre de moteurs simulés; a =nombre de valeurs de capteurs de moteur; b =nombre d'approximations de modèle des valeurs de capteurs; r =nombre de points de fonctionnement; Cette équation peut être résolue pour obtenir une solution par la méthode des moindres carrés: R =X\Y (ou R =- pinv(X)*Y) (9b) o l'opérateur barre de fraction inverse ou pinv désigne la matrice pseudo-inverse. Une fois calculée la matrice de régression R, on peut l'utiliser pour évaluer la santé de tout moteur pour lequel les valeurs de capteurs et les approximations de modèle correspondantes de va- leurs de capteurs sont recueillies en r points de fonctionnement en uti- lisant: y = Rx (9c) o y = vecteur p x 1 de paramètres à évaluer; x = vecteur (a+b)*r par 1 de valeurs de capteurs et approxima- tions de capteurs. On peut également utiliser des estimateurs qui utilisent des techniques autres que la régression linéaire multiple et les réseaux neuronaux, du moment que l'ensemble de capteurs d'entrée contient des informations de capteurs provenant de plus d'une condition de fonctionnement. Des estimateurs qui utilisent les valeurs de capteurs de moteur seules, ou les différences entre les valeurs de capteurs de moteur et les approxi- mations du modèle, ou les entrées de capteurs corrigées, ou des fonc- tions des entrées de capteurs telles que des termes quadratiques formés par des produits de valeurs de capteurs peuvent également être utili- * sés. Les équations (7) et (8) sont basées sur l'hypothèse que le vecteur dU de mise à jour, constitué du vecteur dP de santé moteur, et les approximations d'erreurs d'actionneurs et de capteurs d'entrée [dUa dUs], sont invariants avec la condition de fonctionnement. Générale- ment, le niveau de santé du moteur (par exemple la qualité et la dégra- dation) n'est pas susceptible de varier pendant le temps pris pour rele- ver des données provenant de deux points de fonctionnement ou plus. On suppose que les pannes qui font varier ces paramètres entre les points de fonctionnement sont peu fréquentes et sont détectables. Tou- tefois, même lorsque la santé du moteur ne varie pas de manière signi- ficative, les paramètres qui servent à modéliser la santé du moteur peuvent varier avec la condition de fonctionnement. Par exemple, si l'un des paramètres de santé évalué est le ren- dement de turbine, le paramètre de modèle correspondant est un addi- tionneur de rendement ou facteur d'échelle. Ce paramètre de modèle est, en général, fonction de la condition de fonctionnement. En d'au- tres termes, la différence entre le rendement obtenu à partir du plan de turbine utilisé dans le modèle et le plan de turbine réel varie avec les conditions de fonctionnement. Dans ce cas, il est possible d'obtenir de bonnes approximations de la santé du moteur, en exprimant le paramè- tre de santé sous la forme dP= dP0 + aX (10a) ou bien: dP= dP0 + aX + bX2, (10b) o X est une variable de programmation telle que le régime de rotor. Ceci accroît la dimensionalité du problème, puisque l'évalua- tion de chaque paramètre dP est maintenant remplacée par l'évaluation de deux paramètres dP0 et a, ou de trois paramètres dPo, a, et b. Ce- pendant, ceci ne change pas la technique de résolution, excepté le fait que les données de capteurs provenant d'un plus grand nombre de points de fonctionnement vont devoir être recueillies avant la résolu- tion pour les inconnues. De même, il est possible d'utiliser plus d'une variable de programmation X. L'utilisation de plus d'une variable de programmation X, toutefois, est susceptible de rendre le nombre d'in- connues trop important et de donner une solution trop lourde à mani- puler à moins qu'elle ne soit faite de manière sélective. En l'absence d'écarts de capteurs, on recueille des données provenant de plus d'une condition de fonctionnement jusqu'à ce que le nombre d'observations soit supérieur ou égal au nombre d'inconnues. Cependant, pour traiter l'écart de capteur, il est possible de paramétrer les écarts de capteurs ainsi que les écarts d'approximation, de ne pas utiliser de capteurs connus pour présenter de grands écarts, et/ou de recueillir des données de capteurs provenant d'un plus grand nombre de points de fonctionnement qu'il n'est nécessaire pour le cas des cap- teurs sans écart. L'évaluation multipoint décrite ci-dessus de la santé du mo- teur permet l'évaluation de tous les paramètres de santé du moteur plu- tôt que seulement quelques paramètres de santé du moteur servant dans les diagnostics de composants de moteur, le tracé de courbes, et la dé- tection et localisation des pannes. En outre, on pense que cette estima- tion donne de meilleures évaluations des paramètres mesurés servant dans la gestion de redondance des capteurs et dans l'élimination de capteurs, et qu'elle donne de mailleures évaluations des paramètres de performance servant dans la commande basée sur modèle pour réduire les marges de température, de décrochage et autres qui sont requises. D'après la description qui précède de divers modes de réalisa- tion de la présente invention, il est évident que les objets de l'inven- tion sont atteints. Bien que cette invention ait été décrite et illustrée en détail, il est bien entendu que ceci n'a été fait qu'à titre d'exemple et que l'invention ne doit pas être limitée à cette description. REVENDICATIONS 1. Procédé de suivi du fonctionnement d'un moteur, le moteur comportant une pluralité de capteurs sensibles aux fonctionnements du moteur, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à: obtenir un premier ensemble de sorties (20) à partir d'au moins une partie des capteurs quand le moteur fonctionne à un premier point de fonctionnement; obtenir un deuxième ensemble de sorties (20) à partir d'au moins une partie des capteurs quand le moteur fonctionne à un deuxiè- me point de fonctionnement; et générer des approximations (28) de modèle de moteur basées sur les premier et deuxième ensembles de sorties de capteurs. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la génération d'approximations (28) de modèle de moteur comprend l'éta- pe consistant à évaluer des paramètres de santé P, des paramètres de performance Yp, et des évaluations de capteurs Ys- 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le premier point de fonctionnement est défini par un premier ensemble de conditions de vol et un premier niveau de puissance du moteur. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que le deuxième point de fonctionnement est défini par un deuxième ensem- ble de conditions de vol et un deuxième niveau de puissance du mo- teur. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que le deuxième point de fonctionnement est linéairement indépendant du premier point de fonctionnement. 6. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la génération d'approximations (28) de modèle de moteur comprend l'éta- pe consistant à exécuter au moins un algorithme parmi un algorithme basé sur un réseau neuronal, un algorithme basé sur les moindres car- rés, et un algorithme basé sur la logique floue. 7. Dispositif pour le suivi du fonctionnement d'un moteur (12), le moteur comportant une pluralité de capteurs sensibles aux fonctionnements du moteur, une unité de commande (14) pour com- mander les fonctionnements du moteur, et une pluralité de capteurs en- vironnementaux servant à mesurer des conditions environnementales, ledit dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend: une unité de compensation à filtre suiveur (26) configurée pour recevoir des mesures de capteurs corrigées du moteur; et une unité formant modèle (22) de moteur connectée pour re- cevoir des données mises à jour provenant de ladite unité de compen- sation à filtre suiveur, ladite unité formant modèle de moteur étant configurée pour générer des approximations de modèle basées sur au moins deux ensembles de sorties provenant d'au moins une partie des capteurs quand le moteur fonctionne à un premier point de fonctionne- ment et à un deuxième point de fonctionnement. 8. Dispositif selon la revendication 7, caractérisé en ce que ladite unité formant modèle (22) de moteur est couplée à l'unité de commande (14) de moteur et aux capteurs environnementaux. 9. Dispositif selon la revendication 7, caractérisé en ce que des approximations (24) de modèle générées par ladite unité formant modèle (22) de moteur sont transmises à ladite unité de compensation à filtre suiveur (26). 10. Dispositif selon la revendication 7, caractérisé en ce que ladite unité formant modèle (22) de moteur évalue des paramètres de santé P, des paramètres de performance Yp, et des évaluations de cap- teurs Ys-