Brevet FR2816078A1 — publié le 20020503

PROCEDE DE MONITORAGE D'UN SYSTEME D'EXPLOITATION UTILISANT DES DISTRIBUTIONS EMPIRIQUES ET DES NORMES DE DISTRIBUTION CUMULATIVES. DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention concerne des machines ou des systèmes de monitorage, tels que les ascenseurs ou les réfrigérants, utilisant des données multiples de capteurs, traitées comme une séquence aléatoire, pour construire un modèle de traitement stochastique de la machine ou du système, comprenant une distribution empirique de la séquence de données discrètes : la comparaison de la distribution empirique des données acquises quotidiennement en ligne avec les informations de base du modèle de traitement stochastique fournit des indicateurs quantitatifs et qualitatifs concernant la santé du système ; l'utilisation d'une norme de distribution cumulative, pour chaque machine ou système, permet une comparaison relative avec les autres machines ou systèmes. ETAT ANTERIEUR DE LA TECHNIQUE Les méthodes conventionnelles pour détecter le comportement anormal d'une machine ou d'un système utilisent généralement des modèles pour reconstruire le comportement depuis les données des capteurs. Alors une combinaison de plans, basée sur la connaissance des spécialistes accompagnée de méthodes statistiques élémentaires, est utilisée pour se concentrer sur ce qui est jugé comme étant des caractéristiques pertinentes, en cherchant des aspects gênants connus dans les données. Une telle méthodologie souffre d'une abondance d'influence humaine : les caractéristiques pertinentes sont sélectionnées en fonction de non seulement ce qu'un expert sait au sujet du système, mais aussi en fonction de ce qu'il croit au sujet du comportement du système. De telles approches sont généralement gênées par trop de données, en extrayant seulement les signaux jugés comme étant pertinents et en traitant les nombreux enregistrements restants comme du bruit. RESUME DE L'INVENTION Les objets de l'invention comprennent la détermination de l'anomalie dans le comportement du système sans utiliser la connaissance du domaine (connaissance et croyances des experts au sujet du domaine de la machine ou du système) ; la détection du comportement anormal du système bien avant qu'il y ait un changement perceptible pour l'homme ; la fourniture d'une mesure quantitative de gravité comme fonction de déviation à partir de la normalité ; la fourniture d'une classification qualitative d'anomalie, montrant un problème à fixer ; le monitorage du comportement du système sans utiliser la connaissance du domaine de l'expert jusqu'à ce que l'anomalie ait été détectée ; le monitorage du comportement de système de façon à permettre une comparaison de la santé relative d'un système avec celle d'un système différent ; et la méthodologie en matière de monitorage de la santé du système qui peut être appliquée universellement aux différents systèmes, sans adaptation. Cette invention est basée sur le concept que le traitement des séquences temporelles des données des capteurs du système en tant que modèle de traitement stochastique du système permet un modèle de traitement stochastique séparé à construire pour chaque système différent ne nécessitant aucune connaissance spécifique du domaine comme forme d'étape d'auto-apprentissage. L'invention est en outre basée sur l'utilisation de la norme de distribution cumulative afin de permettre une comparaison de la santé relative du système entre un système et un autre similaire ou même un système dissemblable. Cette invention est de plus fondée sur la découverte que, bien qu'un vecteur représenté par des dizaines de bits ait plusieurs millions de réarrangements possibles, au moins 100 états différents ou approximativement, peuvent être de valeur dans le monitorage d'un système. La présente invention concerne un procédé de monitorage de la santé d'un système d'exploitation, caractérisé en ce qu'il comprend : dans une phase initiale de détermination empirique d'une représentation d'exploitation normale dudit système, a) la connexion d'une pluralité de capteurs audit système, chaque capteur fournissant une manifestation par signal de la condition ou de l'état dudit système ; b) l'enregistrement comme un groupe desdites manifestations par signal de la totalité desdits capteurs de manière répétitive, dans une séquence temporelle, accompagnée d'une manifestation par signal du temps d'enregistrement d'un tel groupe ; c) l'exécution de ladite étape sur plusieurs semaines de temps ; d) en réponse auxdites manifestations de données fournies par ladite étape (c), la fourniture d'une matrice de transition de probabilité de base des données représentées ainsi comme une indication du comportement normal du système ; puis, pour déterminer la santé dudit système sur une base courante pendant une exploitation normale dudit système, e) l'exécution de ladite étape (b) sur une période de temps d'intérêt ; en réponse auxdites manifestations de données résultant de la performance de ladite étape (e), la fourniture d'une matrice de transition de probabilité courante des données ainsi représentées ; g) une soustraction matricielle de ladite matrice de transition de probabilité courante de ladite matrice de transition de probabilité de base pour fournir une matrice de déviation ; h) la prise d'une première norme de distribution cumulative de ladite matrice de déviation afin de fournir une valeur scalaire de la déviation de ladite condition courante à partir de ladite condition de base du comportement normal du système ; et i) la prise d'une seconde norme de distribution cumulative de ladite matrice de déviation afin de fournir une valeur scalaire de la déviation relative de ladite condition courante à partir de ladite condition de base du comportement normal du système. Ainsi selon l'invention, un flot de données, tels que des échantillons périodiques d'une pluralité de capteurs, représentant les valeurs de paramètres appropriés du système, sont d'abord utilisés pour construire une distribution empirique du traitement, ce qui représente un modèle de traitement stochastique du système. Dans un mode de réalisation, la méthodologie d'amorçage est utilisée pour construire une distribution empirique, en utilisant un modèle de chaîne de Markov à cinq dimensions. Par la suite, le flot des données du système est contrôlé, comme la lecture des capteurs toutes les cinq millisecondes ou à n'importe quel moment où un événement quelconque se passe dans un système, par exemple, un appel de cabine d'ascenseur, une commutation d'étage, le déclenchement du compresseur, et l'anomalie est déterminée par la comparaison des informations courantes (par exemple quotidiennement) par rapport à la distribution empirique du traitement. Selon l'invention, les intervalles de confiance (déviations) à partir d'un comportement normal sont identifiés afin de fournir une mesure quantitative de la défaillance du système ou une autre anomalie (le cas échéant. ) De plus, selon l'invention, le traitement sélectif du flot de données (en éliminant les données d'un ou de plusieurs capteurs dans chaque itération de traitement) identifie de façon qualitative le comportement anormal, en indiquant un ou plusieurs capteurs auxquels l'anomalie est associée. Selon l'invention encore, la norme de distribution cumulative de déviation à partir d'un comportement normal est utilisée afin de permettre la comparaison de la santé relative d'un système avec la santé relative d'un autre système, si les systèmes sont semblables, similaires ou dissemblables, de façon à déterminer lequel des systèmes devra recevoir le service en premier. La présente invention est complètement commandée par des données et ne nécessite pas l'utilisation d'une intervention humaine jusqu'à ce que la source d'anomalie du système soit identifiée. L'invention permet une identification qualitative et quantitative des anomalies dans un système donné, et permet la comparaison de la santé relative du système entre des systèmes différents, voire même dissemblables. D'autres objets, caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement d'après la description détaillée qui suit des modes de réalisation de celle-ci, comme illustré sur les dessins annexés dans lesquels : BREVE DESCRIPTION DES FIGURES La figure 1 représente une illustration en bloc fonctionnel de haut niveau de l'invention ; La figure 2 représente un tracé d'une distribution empirique des données du système ; La figure 3 représente un tracé d'une déviation statistique à partir de la moyenne comme fonction en temps réel (jours) ; La figure 4 est un groupe de tracés superposés de déviation statistique depuis les informations de base (comme sur la figure 3), chacun déterminé par les données d'un capteur différent éliminé à partir du traitement de base et à partir du traitement courant (quotidiennement) ; La figure 5 est un groupe de tracés superposés de déviation relative à partir de la normalité, utilisant la norme de distribution cumulative de la différence entre la matrice de transition de probabilité de base et la matrice de transition de probabilité courante (quotidiennement), pour trois systèmes différents ; Comme exemple uniquement, sur la figure 1, un système 11 muni d'un nombre de capteurs 12, ce que l'on suppose, dans ce mode de réalisation, être égal à vingt et un capteurs. Les données de chacun des capteurs 12, fournissent des signaux dûment traités sur une jonction de lignes 14 vers un processeur mathématique 15, dont la sortie est appliquée sur une jonction de lignes 16 vers un centre de maintenance 17 pour indiquer des informations notables de pronostic ou de diagnostic. En plus du flot de données de capteurs, un horodateur est associé à chaque groupe de données de capteurs. Les données discrètes de capteurs comprennent une séquence de vecteurs aléatoires, Xi (qui pour la simplicité de composition est ci-après référencée simplement par Xi. ) Chaque vecteur est indexé par un numéro d'enregistrement, un, deux, trois... chacun ayant comme valeurs un état de capteur à 21 bits et un horodateur. L'horodateur peut généralement être conservé en minutes jusqu'à la milliseconde ou d'une autre manière conventionnelle. Comme considération initiale pour déterminer comment contrôler toute sorte de système particulier (comme un ascenseur ou un réfrigérant), il est d'abord utile de déterminer lequel de tous les états possibles se produit en fait dans un tel système. Comme exemple, selon l'invention, seulement environ 120 états différents se produisent dans un ascenseur et seulement 100 états fournissent 99,99% de la totalité des données. Par conséquent, les données peuvent être converties en un traitement stochastique où chacun des 100 états les plus fréquents est identifié par un nombre entier qui est simplement une représentation décimale du vecteur binaire à 21 bits, et chacune de ces représentations de nombre entier est identifiée comme un état particulier, Sk, pour toute valeur k 100. Par conséquent, au lieu d'une séquence de vecteurs Xi, X2, X3..., il y a une séquence d'états S5, S92, S27... Dans tout système réel, un enregistrement n'est pas complètement indépendant du prochain enregistrement précédent. En fait, tout enregistrement fournira des informations significatives au sujet de ce que sera le prochain enregistrement significatif. C'est-à-dire que la distribution de probabilité de Xi+l dépend de la valeur Xi. La dépendance est faible parce qu'il est clair que la dépendance entre Xi et Xi+l diminue lorsque k s'approche de l'infini (k- > oo) et la connaissance d'un enregistrement est de peu d'utilité pour prévoir l'enregistrement qui le précède par un grand nombre comme 100. Selon l'invention, le flot de données est bien représenté par une chaîne de Markov stationnaire, faiblement dépendante et à cinq dimensions. La stationnarité est présente parce que les distributions de probabilité de Xm et Xn sont égales à tout m et n prédéterminé aussi longtemps que m et n ne dépendent pas des résultats de Xi. C'est-à-dire que bien que le lOOs enregistrement et le 200ème enregistrement soient probablement différents, le 100ème enregistrement a la même chance d'être un vecteur particulier à 21 bits que le 200ère. Selon l'invention, chaque enregistrement ne dépend pas de la totalité des enregistrements précédents, mais seulement d'un nombre fini, dans cet exemple il faut prendre 5. Ainsi, la probabilité que tout enregistrement, P (Xi = V), ne dépende que du résultat de quelques enregistrements précédents (dans cet exemple quatre), étant donné qu'ils sont modelés avec compétence par une chaîne de Markov à cinq dimensions ayant des états finis (dans cet exemple 100 états), est assez élevée. L'horodateur est inclus comme sixième composant de chaque vecteur, là où le temps, Ti, est le temps de transition de Xi-l vers Xi. Puisque le modèle est une chaîne de Markov à cinq dimensions, on peut supposer que toutes les informations relatives à ce traitement sont présentées dans une distribution marginale à cinq dimensions ou de manière équivalente, dans une matrice de transition de probabilité à cinq dimensions. Ceci peut être représenté par : Pi, j, k, I, m = P (Xn = Sm 1 Xn-1 = SI, Xn-2 = Sk, Xn-3 = Sj, XN-4 = Sj), où i, j, k, 1 et m, etc... varient entre 1 et 100. Une amorce pour les chaînes de Markov est utilisée afin de construire une distribution empirique des déviations quotidiennes. Ce traitement commence, dans une phase d'initialisation de l'exploitation du système normal de détermination sur un fondement empirique, en faisant une matrice de comptage des 100 états possibles pour déterminer le nombre de fois que les états d'entrée transitent d'un état particulier, Si, à un autre état Sj. Ceci est réalisé pour les données de système réelles réalisées sur, par exemple, dix semaines de temps ou plus. La matrice résultante est facilement convertie en une matrice de transition de probabilité simplement comme rapport de chaque donnée par opposition à la somme de chaque ligne de données. Utilisant cela comme modèle, des nombres pseudo-aléatoires, commençant par un nombre arbitraire, sont appliqués à une matrice de transition de probabilité empirique, avec peut-être près de 10 000 nombres aléatoires (ou peu importe à combien s'élève la valeur générale quotidienne des données) étant appliqués dans une séquence. Comme avant, ceci fournira une matrice de comptage qui peut alors être convertie en une matrice de transition de probabilité. En utilisant une séquence de l'ordre de 10 000 nombres, un se présente avec une matrice basée sur l'ordre d'une valeur quotidienne de données. La séquence des nombres pseudo-aléatoires est appliquée à la matrice de transition de probabilité empirique, un nombre de fois disons, 1000 fois, chacune résultant dans une matrice de transition de probabilité à partir d'une valeur quotidienne des données aléatoires. Chaque matrice de transition de probabilité, simulant environ une valeur quotidienne de données, est alors comparée avec la matrice de transition de probabilité empirique en utilisant toute distance standard, comme la distance Kolmogorov, distance basée sur la norme Frobenius, distance L2, etc.. décrite dans Parzen E., (1962) Stochastic Processes (Traitements Stochastiques), Holden-Day. Ceci fournit alors une série de nombres, des valeurs scalaires, N {PI), N (P2)..., N (PIOOO) qui sont alors tracés sur un histogramme des valeurs scalaires représentant les matrices de transition de probabilité pour chaque jour par rapport aux jours. Par conséquent, une courbe régulière de l'histogramme est égale à la distribution empirique de la variation quotidienne générale du système. La distribution empirique du système est, par exemple, illustrée sur la figure 2. Ceci est l'exécution de la phase d'initialisation de l'invention. En exploitation ordinaire du système, tout en contrôlant le système pour déterminer une indication de sa condition, chaque vecteur, comprenant des valeurs numériques de conditions captées pour 21 (environ) capteurs différents, est converti en un nombre entier, Sk, et les 10 000 nombres entiers approximativement qui sont accumulés au cours d'une période d'intérêt donnée, courante, comme un jour, sont appliqués au traitement d'amorçage du premier générant une matrice de comptage de transition et la convertissant ainsi en une matrice de transition de probabilité, comme décrit ci-dessus. La matrice du jour est soustraite à la matrice de base, donnant une matrice de déviation. Par conséquent, la norme est appliquée à la matrice de déviation pour ce jour pour obtenir une valeur scalaire de déviation qui peut ensuite être tracée jour après jour, comme illustré sur la figure 3. La déviation scalaire est jugée en comparaison avec la distribution empirique de la figure 2 : si elle tombe dans les valeurs de forte probabilité, elle est jugée normale ; si elle tombe dans des valeurs de faible probabilité, elle est jugée anormale. Ainsi, une sortie discrète peut être obtenue pour chaque jour opérationnel. Si P = [Pi, Pj, Pk, Pi, Pm] est une matrice de transition de probabilité à cinq dimensions inconnue, alors ( ? vn- ?) C/n, là où il... il est toute norme sur (c'est-à-dire, une méthode de mesurage) l'espace matriciel et pin est l'estimation empirique de P basée sur les points de données n échantillonnés sur le vième jour. La constance C dépend de la norme, (t... j (, et de la matrice de transition de probabilité, P, mais elle ne dépend pas de n. Etant donné que C dépend de la norme et de P, le monitorage de santé relative entre les différents systèmes ne peut pas être accompli, puisque les différents systèmes auront une matrice de transition de probabilité différente P. Selon la présente invention, l'utilisation de la norme de distribution cumulative, comme la norme connue CDF, élimine la dépendance de C à la matrice de transition de probabilité P. Puisque la constante C ne dépend pas de la matrice de transition de probabilité P, la norme de distribution cumulative de systèmes différents peut être comparée avec une autre. Ainsi, la mesure de la santé relative de chaque système séparé étant normalisée d'après ce système-ci, elle peut alors être comparée avec la santé relative de système pour un autre système qui a été normalisé par rapport à cet autre système. Ceci est un aspect important de la présente invention. Pour réaliser cet avantage, la norme CDF est appliquée à la matrice de déviation, cidessus. La figure 4 montre la déviation relative de normalité de trois ascenseurs différents sur la même période calendaire. On peut ainsi voir que l'ascenseur désigné A est dans la pire condition, que celui désigné B est dans la prochaine pire condition et que celui désigné C est en bonne condition. Par conséquent, le personnel de maintenance peut orienter ses efforts pour favoriser l'entretien de l'ascenseur A par rapport à l'ascenseur B, et en ignorant actuellement l'ascenseur C. Un autre aspect de la présente invention est illustré sur la figure 5. A cet égard, il existe un nombre de traces superposées, les trois traces fines représentant les déviations depuis la normalité tracées comme fonction des jours, les déviations étant déterminées en exécutant le traitement sans inclure les données de soit un premier capteur, soit un second capteur, ou un troisième capteur, respectivement. Le tracé le plus gros est la déviation comme fonction des jours résultant de l'exécution du traitement précédent de l'invention avec les données du quatrième capteur supprimé. A partir du tracé, il est clair que les déviations significatives (toutes celles à environ cinq pour cents ou plus) ont été causées par le quatrième capteur, puisque sa suppression produit des résultats normaux. Pour réaliser cet aspect de la présente invention, le traitement entier doit être effectué une fois pour chaque capteur ou groupe de capteurs qui doivent être ignorés, d'abord en prenant les données de 100 jours environ, mais en invalidant à tour de rôle chaque capteur que l'on souhaite éliminer du traitement. Par conséquent, il doit y avoir autant de matrices que de capteurs (ou groupes de capteurs) que l'on souhaite éliminer. On doit comprendre que lorsque les matrices de base reflétant le manque d'un ou de plusieurs capteurs ont été faites, les états individuels, Si, auront des nombres entiers différents les représentant avec les données d'un ou de plusieurs de leurs capteurs en cours d'élimination. Etabli autrement, la valeur des données de 100 jours identiques environ aura simplement les valeurs dérivées d'un ou de plusieurs de leurs capteurs éliminés, réalisant ainsi des valeurs de nombres entiers différentes pour les états, Sj, mais le traitement restant est le même. Pour réaliser les résultats de la figure 4, une matrice de base ayant le premier capteur éliminé aura soustrait de là une matrice pour chaque jour avec le premier capteur éliminé. Il en est de même pour les autres capteurs pour lesquels les données sont éliminées. A part l'invalidation des données d'un ou de plusieurs capteurs, le traitement est le même que décrit ci-dessus pour réaliser une distribution empirique (sans ce ou ces plusieurs capteurs) et une valeur scalaire de déviation pour chaque jour successif (sans ce même ou ces plusieurs capteurs). Par conséquent, bien que l'invention ait été montrée et décrite à propos de quelques modes de réalisation, les hommes du métier doivent comprendre que de nombreux changements peuvent être effectués sans s'écarter de l'esprit et de l'étendue de l'invention. REVENDICATIONS 1. Procédé de monitorage de la santé d'un système (11) d'exploitation, caractérisé en ce qu'il comprend : dans une phase initiale de détermination empirique d'une représentation d'exploitation normale dudit système (11), a) la connexion d'une pluralité de capteurs (12) audit système (11), chaque capteur fournissant une manifestation par signal de la condition ou de l'état dudit système (11) ; b) l'enregistrement comme un groupe desdites manifestations par signal de la totalité desdits capteurs (12) de manière répétitive, dans une séquence temporelle, accompagnée d'une manifestation par signal du temps d'enregistrement d'un tel groupe ; c) l'exécution de ladite étape (b) sur plusieurs semaines de temps ; d) en réponse auxdites manifestations de données fournies par ladite étape (c), la fourniture d'une matrice de transition de probabilité de base des données représentées ainsi comme une indication du comportement normal du système (11) ; puis, pour déterminer la santé dudit système (11) sur une base courante pendant une exploitation normale dudit système (11), e) l'exécution de ladite étape (b) sur une période de temps d'intérêt ; f) en réponse auxdites manifestations de données résultant de la performance de ladite étape (e), la fourniture d'une matrice de transition de probabilité courante des données ainsi représentées ; g) une soustraction matricielle de ladite matrice de transition de probabilité courante de ladite matrice de transition de probabilité de base pour fournir une matrice de déviation ; h) la prise d'une première norme de distribution cumulative de ladite matrice de déviation afin de fournir une valeur scalaire de la déviation de ladite condition courante à partir de ladite condition de base du comportement normal du système (11) ; et i) la prise d'une seconde norme de distribution cumulative de ladite matrice de déviation afin de fournir une valeur scalaire de la déviation relative de ladite condition courante à partir de ladite condition de base du comportement normal du système (11). 2. Procédé de monitorage de la santé d'un système (11) d'exploitation selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend : dans une phase initiale de détermination empirique d'une représentation d'exploitation normale dudit système (11), a) la connexion d'une pluralité de capteurs (12) audit système (11), chaque capteur fournissant une manifestation par signal de la condition ou de l'état dudit système (11) ; b) l'enregistrement comme un groupe, desdites manifestations par signal de la totalité desdits capteurs (12) de manière répétitive, dans une séquence temporelle, accompagnée d'une manifestation par signal du temps d'enregistrement d'un tel groupe ; c) l'exécution de ladite étape (b) sur plusieurs semaines de temps ; d) en réponse auxdites manifestations de données fournies par ladite étape (c), la fourniture d'une matrice de transition de probabilité de base des données représentées ainsi comme une indication du comportement normal du système (11) ; puis, pour déterminer la santé dudit système (11) sur une base courante pendant une exploitation normale dudit système (11), e) l'exécution de ladite étape (b) sur une période de temps d'intérêt ; f) en réponse auxdites manifestations de données résultant de la performance de ladite étape (e), la fourniture d'une matrice de transition de probabilité courante des données ainsi représentées ; g) une soustraction matricielle de ladite matrice de transition de probabilité courante de ladite matrice de transition de probabilité de base pour fournir une matrice de déviation ; h) la prise d'une norme cumulative de ladite matrice de déviation afin de fournir une valeur scalaire de la déviation relative de ladite condition courante à partir de ladite condition de base du comportement normal du système (11). 3 Procédé de monitorage de la santé d'un système d'exploitation (11) selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il consiste à comparer la santé dudit système à la santé d'un autre système (11) au moins, comprenant : l'exécution du procédé selon la revendication 2 sur chaque système (11) à comparer ; et la comparaison de la valeur scalaire de la déviation relative de ladite condition courante fournie dans ladite étape (h) pour chacun desdits systèmes (11) avec la déviation relative de ladite condition courante fournie dans ladite étape (h) pour chacun autre desdits systèmes (11). 4. Procédé de monitorage de la santé d'un système (11) d'exploitation selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend : dans une phase initiale de détermination empirique d'une représentation d'exploitation normale dudit système (11), a) la connexion d'une pluralité de capteurs (12) audit système (11), chaque capteur fournissant une manifestation par signal de la condition ou de l'état dudit système (11) ; b) l'enregistrement comme un groupe, desdites manifestations par signal de la totalité desdits capteurs (12) de manière répétitive, dans une séquence temporelle, accompagnée d'une manifestation par signal du temps d'enregistrement d'un tel groupe ; c) l'exécution de ladite étape (b) sur plusieurs semaines de temps ; d) en réponse auxdites manifestations de données fournies par ladite étape (c), la fourniture d'une matrice de transition de probabilité de base des données représentées ainsi comme une indication du comportement normal du système (11) ; puis, pour déterminer la santé dudit système (11) sur une base courante pendant une exploitation normale dudit système (11), e) l'exécution de ladite étape (b) sur une période de temps d'intérêt ; en réponse auxdites manifestations de données résultant de la performance de ladite étape (e), la fourniture d'une matrice de transition de probabilité courante des données ainsi représentées ; g) une soustraction matricielle de ladite matrice de transition de probabilité courante de ladite matrice de transition de probabilité de base pour fournir une matrice de déviation ; h) la prise d'une norme de distribution cumulative de ladite matrice de déviation afin de fournir une valeur scalaire de la déviation de ladite condition courante à partir de ladite condition de base de normalité. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce qu'il comprend en outre : i) l'application d'une séquence de nombres pseudo-aléatoires ayant un commencement arbitraire sur ladite matrice de transition de probabilité de base afin de fournir une séquence analogue de matrices de transition de probabilité aléatoires ; j) la prise d'une norme de distribution cumulative de chacune desdites matrices de transition afin de fournir une séquence analogue des valeurs scalaires aléatoires ; k) la fourniture d'un histogramme desdites valeurs scalaires aléatoires, ledit histogramme représentant la distribution empirique de l'exploitation dudit système (11) ; et 1) la comparaison de la valeur scalaire de la déviation de ladite condition courante, fournie dans ladite étape (h), avec ladite distribution empirique, afin de fournir une mesure quantitative de la déviation à partir de la normalité de l'exploitation courante dudit système (11). 6. Procédé selon la revendication 4 ou la revendication 5, caractérisé en ce que lesdites étapes (c) et (e) sont effectuées avec les manifestations par signal d'un ou de plusieurs desdits capteurs (12) éliminés dudit groupe de manifestations par signal utilisé dans lesdites étapes (d) et (fil, pour indiquer ainsi la contribution de la condition ou de l'état de chacun dudit ou de plusieurs capteurs (12) pour la condition courante dudit système (11).