Brevet FR2888007A1 — publié le 20070105

PROCEDE ET SYSTEME POUR LA CLASSIFICATION ET LE DIAGNOSTIC HIERARCHISES D'ANOMALIES DANS DE GRANDS SYSTEMES L'invention concerne d'une façon générale le diagnostic et la classification d'anomalies dans de grands systèmes et, plus particulièrement, un procédé et un système pour diagnostiquer et classer des anomalies dans un grand système, dans lesquels les organes du système sont organisés d'une manière hiérarchisée les uns par rapport aux autres. Un certain nombre de modèles diagnostiques ont été élaborés pour déceler, diagnostiquer et classer des anomalies dans de grands systèmes tels que des locomotives, des réacteurs d'avion, des automobiles, des turbines, des ordinateurs et des appareils. Cependant, en raison de la complexité de ces grands systèmes, l'utilisation d'un modèle diagnostique individuel pour déceler et classer des anomalies risque de ne pas donner une évaluation optimale des performances de ces grands systèmes. Pour surmonter certaines des difficultés liées à l'utilisation d'un seul modèle diagnostique pour déceler des anomalies, un certain nombre de techniques d'unification de décisions ont été mises au point, lesquelles combinent les preuves fournies par de multiples modèles diagnostiques, assurent la compatibilité des modèles et produisent une évaluation précise et efficace de l'état des performances d'un système. Certaines de ces techniques comprennent la solution par consensus décisionnel et la solution par la plus grande compétence. La solution par consensus décisionnel accepte comme décision unifiée la décision d'une majorité de classificateurs appartenant à chaque modèle diagnostique tandis que la solution par la plus grande compétence accepte la décision du classificateur le plus compétent. Une autre solution couramment employée consiste à combiner des décisions individuelles produites par chaque modèle diagnostique dans le cadre d'une unification des décisions au moyen de probabilités pondérées couvrant la totalité des classificateurs et en ajustant les poids correspondants d'après des performances historiques, afin d'optimiser la décision diagnostique globale par unification. D'autres techniques d'unification de décisions comprennent la stratification d'informations par affaiblissement ou renforcement de décisions individuelles d'après des critères spécifiques. Une caractéristique commune des techniques actuelles d'unification de décisions est qu'un modèle "plat" de classification d'anomalie est supposé. Ainsi, toutes les catégories potentielles de classification sont considérées comme indépendantes, sans chevauchements mutuels. Par conséquent, des interactions dans la hiérarchie d'organes secondaires et des interactions dans la hiérarchie de sous-systèmes au sein d'un système ne peuvent pas être facilement appréhendées. De plus, les techniques d'unification de décisions ci-dessus se trouvent dans l'incapacité d'intégrer des anomalies à recouvrements qui sont souvent observées à partir de modèles diagnostiques élaborés de façon indépendante, surtout lorsque chaque modèle diagnostique contient des informations issues de sources d'informations hétérogènes. Plusieurs difficultés se posent lorsqu'on élabore un cadre efficace d'unification de décisions dans le but de diagnostiquer des anomalies de grands systèmes complexes. Tout d'abord, la mise au point de modèles décisionnels individuels au sein du cadre décisionnel repose généralement sur diverses techniques et chaque modèle décisionnel peut présenter différents niveaux de capacité en ce qui concerne la couverture et la fiabilité. De plus, la classification des anomalies et les granularités diffèrent généralement d'un modèle décisionnel à un autre et les résultats produits par les divers modèles décisionnels peuvent même être contradictoires. Enfin, les informations à combiner et à prendre en compte fournies par les divers modèles décisionnels risquent d'être de nature très hétérogène, incluant des données catégorielles aussi bien que des données continues. Par conséquent, on a besoin de mettre au point un cadre de classification hiérarchique d'anomalies permettant d'assurer une unification décisionnelle entre des modèles diagnostiques très divers. En outre, on a besoin de mettre au point un cadre de classification hiérarchique d'anomalies permettant de gérer des interactions hiérarchiques d'organes secondaires et de sous-systèmes parmi les éléments constituant un grand système. Des formes de réalisation de la présente invention satisfont ces besoins et d'autres. Dans une première forme de réalisation, il est proposé un procédé pour diagnostiquer et classer des anomalies dans un système. Le procédé consiste à acquérir des données de fonctionnement pour un système et/ou un ou plusieurs sous-systèmes du système et/ou un ou plusieurs organes du/des sous-systèmes. Ensuite, le procédé consiste à analyser les données de fonctionnement à l'aide d'un ou de plusieurs modèles diagnostiques. Chaque modèle diagnostique utilise les données de fonctionnement pour déterminer une probabilité d'anomalies associées au/aux organes et/ou au/aux sous-systèmes. Enfin, le procédé consiste à obtenir une probabilité globale d'anomalie pour le système et/ou le/les sous-systèmes et/ou le/les organes à l'aide de la/des probabilités d'anomalie déterminées par le/les modèles diagnostiques et une ou plusieurs relations hiérarchiques entre les sous-systèmes et les organes du système. Le système peut être un système de réacteur d'avion. Dans un mode de réalisation, l'étape d'obtention utilise une analyse probabiliste comprenant des noeuds feuilles et des noeuds parents. Dans un autre mode de réalisation, la probabilité d'anomalie obtenue par le/les modèles diagnostiques est amenée à se propager dans un réseau hiérarchisé d'anomalie. Le réseau hiérarchisé d'anomalie peut être un réseau bayésien de croyances (RBC). Dans un mode de réalisation, les modèles diagnostiques comprennent un modèle parmi un modèle diagnostique reposant sur la physique, un modèle diagnostique reposant sur l'expérience ou un modèle reposant sur la régression. Dans un autre mode de réalisation, l'acquisition des données de fonctionnement consiste à recueillir les données de fonctionnement auprès d'une pluralité de capteurs couplés à un ou plusieurs des sous-systèmes et/ou à un ou plusieurs des organes. Dans une autre forme de réalisation est proposé un système à base de processeur. Le système comprend un dispositif d'entrée conçu pour recevoir des données de fonctionnement pour un système et/ou un ou plusieurs sous-systèmes du système et/ou un ou plusieurs organes du/des sous-systèmes. Le système comprend en outre un processeur, un dispositif de stockage et un dispositif de sortie. Le processeur est conçu pour exécuter des sous-programmes afin d'analyser les données de fonctionnement à l'aide d'un ou de plusieurs modèles diagnostiques. Chaque modèle diagnostique utilise les données de fonctionnement pour déterminer une probabilité d'anomalie associée à un ou plusieurs organes et/ou au/aux sous-systèmes. Le processeur est en outre conçu pour obtenir une probabilité globale d'anomalie pour le système et/ou un ou plusieurs sous-systèmes et/ou le/les organes à l'aide de la/des probabilités d'anomalie déterminées par le/les modèles diagnostiques et une ou plusieurs relations hiérarchiques entre les sous-systèmes et les organes du système. Le dispositif de stockage est couplé au processeur et stocke les résultats de l'analyse des données de fonctionnement faite par le processeur. Le dispositif de sortie est couplé au processeur et affiche les résultats de l'analyse. La présente invention propose également un support lisible par un ordinateur, comprenant des sous-programmes permettant d'acquérir des données de fonctionnement pour un système et/ou un/des sous-systèmes du système et/ou un/des organes du/des sous-systèmes; des sous-programmes permettant d'analyser les données de fonctionnement à l'aide d'un ou de plusieurs modèles diagnostiques, chaque modèle diagnostique utilisant les données de fonctionnement pour déterminer une probabilité d'anomalie associée au/aux organes et/ou au/aux sous-systèmes; et des sousprogrammes permettant d'obtenir une probabilité globale d'anomalie pour le système et/ou le/les sous-systèmes et/ou le/les organes à l'aide de la/des probabilités d'anomalies déterminées par le/les modèles diagnostiques et une ou plusieurs relations hiérarchiques entre les sous- systèmes et les organes du système. La présente invention propose en outre un procédé comprenant des étapes consistant à : acquérir des données de fonctionnement pour deux regroupements logiques, ou plus, de sous-systèmes, les deux regroupements logiques, ou plus, comprenant un ou plusieurs organes communs; analyser les données de fonctionnement à l'aide d'un ou de plusieurs modèles diagnostiques, chaque modèle diagnostique utilisant les données de fonctionnement pour déterminer deux probabilités d'anomalies, ou plus, pour l'organe commun ou les organes communs à l'aide des données de fonctionnement; et obtenir une probabilité globale d'anomalie pour l'organe commun ou chacun des organes communs d'après les deux probabilités d'anomalies, ou plus, et d'après une relation hiérarchique entre ou au sein des deux regroupements logiques, ou plus, de soussystèmes. L'invention sera mieux comprise à l'étude de la description détaillée d'un mode de réalisation pris à titre d'exemple non limitatif et illustré par les dessins annexés sur lesquels: la Fig. 1 est un exemple d'illustration d'un grand système comprenant un ou plusieurs sous- systèmes et organes; la Fig. 2 est un exemple d'illustration des sous- systèmes et organes dans un système de réacteur d'avion; la Fig. 3 est une illustration d'un cadre de classification hiérarchique d'anomalie servant à diagnostiquer et classer des anomalies associées aux sous- systèmes et organes d'un système, selon une forme de réalisation de la présente technique; la Fig. 4 est un organigramme d'un exemple de logique comprenant des exemples d'étapes pour le diagnostic et le classement d'anomalies dans un système, selon la présente technique; et la Fig. 5 est une représentation schématique d'un exemple de système à base de processeur pour mettre en oeuvre la technique expliquée en référence aux figures 1 à 4. La Fig. 1 est un exemple d'illustration d'un grand système 10 comprenant un ou plusieurs sous-systèmes et organes. Comme représenté sur la Fig. 1, le système 10 comprend un ou plusieurs sous-systèmes désignés globalement par les repères 12, 14, 16 et 18. Chacun des sous-systèmes 12, 14, 16 et 18 peut comprendre également un ou plusieurs organes désignés globalement par les repères 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40 et 42, comme représenté sur la Fig. 1. Par ailleurs, les sous-systèmes et les organes du système 10 peuvent être organisés de manière à fonctionner en relation les uns avec les autres et de manière coordonnée. Par exemple, comme représenté sur la Fig. 1, un exemple de groupement entre les sous-systèmes A, B et C dans le système 10 est illustré par le repère 52. De même, le repère 54 est une illustration d'un autre exemple de regroupement entre les sous-systèmes B, C et D du système 10. Un spécialiste ordinaire de la technique comprendra que les exemples de regroupements illustrés sur la Fig. 1 ne servent que d'illustration nullement destinée à limiter d'autres éventuels regroupements entre les sous-systèmes et les organes du système 10. Par ailleurs, un ou plusieurs capteurs, désignés globalement par les repères 44, 46, 48 et 50, peuvent être couplés aux sous-systèmes et/ou organes du système 10. Selon la présente technique, les capteurs 44, 46, 48 et 50 obtiennent des informations concernant le fonctionnement des sous-systèmes et/ou des organes du système 10. Les informations sur le fonctionnement peuvent comprendre des informations sur la pression, la température, des anomalies de logiciel, des anomalies de matériel, le débit d'air, le débit de fluide, la vitesse et n'importe quels autres paramètres de performances associés aux organes et/ou sous-systèmes du système 10. En outre, l'association des capteurs 44, 46, 48 et 50 avec les organes et les sous-systèmes du système 10 peut se présenter sous la forme d'une connexion physique directe (par exemple une connexion câblée) ou une connexion à distance (par exemple une connexion radioélectrique par infrarouge ou une connexion RF). De plus, les informations de fonctionnement concernant les sous-systèmes et les organes du système 10 peuvent être fournies directement à un système d'analyse de données, comme évoqué ici, ou peuvent être stockées dans un dispositif de stockage de données en vue d'une analyse ultérieure. La Fig. 2 est une illustration des sous-systèmes et organes dans un exemple de système de réacteur d'avion compatible avec le système 10 présenté plus haut. Selon une forme de réalisation de la présente invention, le système 56 de réacteur d'avion comprend un sous-système de soufflante 58, un sous-système de compresseur haute pression (CHP) 60, un sous-système de combustion 62 et un sous-système de turbine haute pression / turbine basse pression (THP/TBP). Le sous-système de soufflante 58 reçoit de l'air ambiant et représente la section soufflante et admission d'air du système 56 de réacteur d'avion. Dans une forme de réalisation de la présente invention, le sous-système de soufflante 58 comprend un organe formant aube 66 et un organe formant capotage 70. En outre, un ou plusieurs capteurs, désignés globalement par le repère 94, peuvent être couplés au sous-système de soufflante 58 ou à ses organes. Ces capteurs peuvent comprendre des capteurs de température d'air d'admission, des capteurs de vibration, des capteurs de vitesse et des capteurs de pression d'air. Le sous-système de CHP 60 comprime pour le mettre à une haute pression l'air arrivant du sous-système de soufflante 58. Selon une forme de réalisation, le sous-système CHP 60 comprend un organe de retenue/confinement 72 d'aubes, un organe 74 de jeu d'extrémités, un organe d'hystérésis 74 de stator à calage variable, un organe de refroidissement 78 de soufflante, un organe de refroidissement 80 de THP/TBP et un organe formant purgeur adaptés 82 désignent un système de purgeurs pour extraire de l'air du sous-système CHP 60. En outre, un ou plusieurs capteurs désignés globalement par le repère 96 peuvent être couplés au sous-système CHP 60 ou à ses organes. Ces capteurs peuvent comprendre des capteurs de vitesse, des capteurs de lecture (entrée et sortie) de pression d'air et des capteurs de température d'air. Le sous-système de combustion 62 mélange du carburant avec de l'air sous pression provenant du sous-système CHP 60 et génère des gaz de combustion. Selon une forme de réalisation, le sous-système de combustion 62 comprend un organe formant joint d'étanchéité 84 et un organe formant injecteur de carburant 86. Au sens de la présente description, l'organe formant joint d'étanchéité 84 et l'organe formant injecteur de carburant 86 peuvent comporter respectivement des joints ou des injecteurs individuels ou collectifs. Par ailleurs, un ou plusieurs capteurs désignés globalement par le repère 98 peuvent être couplés au sous- système de combustion 62 ou à ses organes. Ces capteurs peuvent comporter des capteurs de température et des capteurs d'énergie servant à mesurer la variation de la température et de l'énergie de l'air comprimé provenant du sous-système CHP 60. De plus, les capteurs 98 peuvent comporter des thermocouples, servant à mesurer des températures de la chambre de combustion, et des capteurs de pression d'air d'entrée et de sortie de la chambre de combustion. Les gaz de combustion issus du sous-système de combustion 62 s'écoulent vers l'aval via le sous-système THP/TBP 64 depuis lequel les gaz de combustion sont refoulés depuis le réacteur 56. Selon une forme de réalisation de la présente invention, le sous-système THP/TBP 64 comprend un organe formant aube mobile 88, un organe de jeu d'extrémités 90 et un organe formant aube fixe de guidage 92 de distributeur. Au sens de la présente description, l'organe formant aube mobile 88 et l'organe formant aube fixe 92 peuvent comporter respectivement des aubes mobiles et des aubes fixes individuelles ou collectives. En outre, un ou plusieurs capteurs désignés globalement par le repère 100 peuvent être couplés au sous-système THP/TBP 64 ou à ses organes. Les capteurs peuvent comporter des capteurs de vitesse, des capteurs de température de gaz d'échappement (TGE) et des capteurs de pression d'air. La Fig. 3 illustre un exemple de cadre de classification hiérarchique d'anomalies pour diagnostiquer et classer des anomalies correspondant aux sous-systèmes et aux organes d'un système, selon une forme de réalisation de la présente technique. Comme décrit plus en détail par la suite, le cadre 107 de classification d'anomalies représenté est réalisé à partir d'un agencement hiérarchisé d'un ou plusieurs regroupements logiques des divers sous-systèmes et organes d'un système. Dans une forme de réalisation de la présente invention, le cadre 107 de classement hiérarchisé d'anomalies représente un ou plusieurs regroupements logiques des sous- systèmes et organes du système de réacteur 56 d'avion illustré sur la Fig. 2. Un spécialiste ordinaire de la technique comprendra que l'exemple ci-dessus d'un système de réacteur d'avion ne sert que d'illustration et n'est nullement destiné à limiter d'autres types de systèmes grands et/ou complexes pouvant être modélisés et diagnostiqués de manière hiérarchisée à l'aide d'un cadre de classification hiérarchisée d'anomalies décrit ici. Selon une forme de réalisation particulière, le cadre 107 de classification hiérarchisée d'anomalies pour le système de réacteur 56 d'avion est réalisé à partir d'un regroupement logique du sous-système de soufflante 58, du sous-système CHP 60, du système de combustion 62 et le sous-système THP/TBP 64 sous la forme d'un organe d'analyse 102 de veine de gaz, d'une regroupement logique du sous-système de soufflante 58 et du sous-système THP/TBP 64 sous la forme d'un organe d'analyse 104 de vibrations, et d'un regroupement logique du sous-système de soufflante 58, du sous-système de combustion 62 et du sous-système THP/TBP 64 sous la forme d'un organe d'analyse 106 d'huile. En outre, et comme représenté sur la Fig. 3, l'organe d'analyse 102 de veine de gaz, l'organe d'analyse 104 de vibrations et l'organe d'analyse 106 d'huile, ainsi que d'autres organes d'analyse respectifs, peuvent en outre être combinés de façon logique afin de former un organe d'analyse 114 de réacteur. Selon la présente forme de réalisation, une anomalie dans l'organe d'analyse 102 de veine de gaz peut être provoquée par suite d'une anomalie dans le sous-système de soufflante 58, le sous-système CHP 60, le sous-système de combustion 62 ou le sous-système THP/TBP 64. Comme le comprendront les spécialistes de la technique, une anomalie dans le soussystème de soufflante 58 peut être provoquée par un endommagement affectant une pale de soufflante, survenant ordinairement à la suite de collision avec des oiseaux, ou d'un endommagement par un autre corps étranger au moment d'un décollage. Une anomalie dans le sous-système CHP 60 peut être provoquée par un endommagement d'une pale de compresseur ou une anomalie de fonctionnement. Une anomalie dans le sous-système de combustion 62 peut être provoquée par des trous résultant de brûlures dans la chemise et de fuites de gaz chauds atteignant le conduit de dérivation. Une anomalie dans le sous-système THP/TBP 64 peut être provoquée par une perte partielle d'une ou de plusieurs aubes mobiles, le plus souvent pendant des régimes de haute puissance. De même, une anomalie dans l'organe d'analyse de vibrations peut être provoquée par suite d'une anomalie dans le sous-système de soufflante 58 ou le sous- système THP/TBP 64. Une anomalie dans l'organe d'analyse 106 d'huile peut être provoquée par suite d'une anomalie dans le sous-système de soufflante 58, le soussystème de combustion 62 ou le sous-système THP/TBP 64. Compte tenu de la diversité des anomalies qui peuvent avoir une incidence sur le fonctionnement des différents sous-systèmes, un spécialiste ordinaire de la technique comprendra qu'il peut être difficile de distinguer quel organe ou quels organes sont responsables d'une anomalie ou d'une panne dans un sous-système particulier. Revenant à la Fig. 3, le cadre 107 de classification hiérarchisée d'anomalies peut comprendre encore un ou plusieurs modèles diagnostiques, désignés globalement par le repère 113. Dans une forme de réalisation particulière, les modèles diagnostiques comprennent un modèle diagnostique 108 à base de physique, un modèle diagnostique 110 reposant sur l'expérience (par exemple un modèle reposant sur une logique floue ou des modèles statistiques bayésiens) et un modèle 112 reposant sur la régression. Le modèle diagnostique 108 à base de physique génère une probabilité d'anomalie pour un sous-système ou un organe d'après un écart de tendance de données par rapport à un modèle de système à premier principe. Au sens de la présente description, on entend par "modèle de système à premier principe" un modèle obtenu à partir de la physique d'un système particulier. Le modèle diagnostique 110 reposant sur l'expérience génère une probabilité d'anomalie pour un sous-système ou un organe compatible avec une opinion d'un expert ou une évaluation, d'après des données, du sous-système ou de l'organe. Le modèle 112 reposant sur la régression mesure des changements de variables de sortie à partir d'entrées de capteurs lorsqu'on recherche des prédictions plutôt que des descriptions. Bien que les modèles reposant sur l'expérience et la physique fournissent une causalité et une compréhension plus complètes de l'anomalie sous-jacente, un modèle reposant sur la régression peut assurer une plus grande précision de prédiction, en particulier si on comprend moins la causalité. Comme le comprendront les spécialistes ordinaires de la technique, bien que les modèles reposant sur la physique, l'expérience et la régression soient évoqués ici à titre d'illustration, d'autres approches de modélisation peuvent également se prêter à une utilisation selon les présentes techniques. Le cadre 107 de classification hiérarchisée d'anomalies peut comporter en outre ou autrement expliquer des informations probantes secondaires 116 sur le système de réacteur 56 d'avion. Dans une forme de réalisation, les informations probantes secondaires comprennent des informations sur le fonctionnement historique et/ou attendu du système 56, telles que des informations sur l'historique d'un entretien, des informations sur la fiabilité, des informations sur la gravité et des informations sur la divergence. Des preuves secondaires sont souvent fournies à des fins de diagnostics et de pronostics. Ce type de données est généralement plus catégoriel que continu, impliquant des relations qui sont ordinairement de nature générale et sont éventuellement moins bien comprises. Par conséquent, cette preuve n'est pas factorisée au niveau de l'organe du sous-système, mais est considérée avec moins d'attention après la réalisation d'une analyse préalable. Par exemple, la divergence porte sur les performances d'un organe ou d'un sous-système en comparaison d'autres organes ou sous-systèmes similaires dans des configurations de fonctionnement similaires. La preuve secondaire telle que l'historique de l'entretien peut être utilisée comme probabilités à priori au moment de la combinaison d'éléments hiérarchiques. Selon une forme de réalisation, et comme décrit plus en détail par la suite, les modèles diagnostiques 108, 110 et 112 acquièrent des données de fonctionnement fournies par les différents capteurs, comme par exemple 94, 96, 98 et 100 (représentés sur la Fig. 2) et déterminent une probabilité d'anomalies associées au/aux organes et/ou au/aux sous- systèmes du système 56, d'après les données de fonctionnement. Une probabilité globale d'anomalies pour le système, les sous- systèmes et/ou les organes du système est ensuite obtenue d'après les probabilités d'anomalies déterminées par les modèles diagnostiques 108, 110 et 112 et par une ou plusieurs relations hiérarchiques entre les sous-systèmes et les organes du système. En référence à la Fig. 3, pour déterminer une probabilité d'anomalie associée à l'organe d'analyse 102 de veine de gaz ou à l'organe d'analyse 104 de vibration ou à l'organe d'analyse 106 d'huile, chaque modèle diagnostique 108, 110 et 112 analyse les données de fonctionnement fournies par les capteurs couplés aux sous-systèmes et organes particuliers qui forment les organes d'analyse 102, 104 et 106. Comme indiqué plus haut, les données de fonctionnement peuvent comprendre des informations de pression, des informations de vitesse, des informations de pression d'air, des informations de température et des informations d'énergie portant sur les sous-systèmes et les organes. Outre les informations de fonctionnement fournies par les capteurs, les modèles diagnostiques 108, 110 et 112 peuvent également analyser des informations probantes secondaires 116 concernant les sous-systèmes et les organes. A partir des données de fonctionnement fournies par les capteurs et des informations probantes secondaires 116, chaque modèle diagnostique obtient alors une probabilité d'anomalie pour chaque organe et/ou sous- système qui comporte les organes d'analyse 102, 104 et 106. Comme indiqué plus haut, les probabilités d'anomalies obtenues par un modèle diagnostique particulier reposent sur la technique sur laquelle est fondé le modèle diagnostique. Par exemple, et selon une forme de réalisation, le modèle diagnostique 108 à base de physique évalue l'écart de tendance de données de chaque organe ou sous-système d'après un modèle de système à premier principe et, avec des informations fournies par les capteurs et les informations probantes secondaires, il obtient une probabilité d'anomalie pour chacun des organes et sous-systèmes d'après des principes physiques. De même, le modèle diagnostique 110 reposant sur l'expérience peut être mis en oeuvre par une approche à logique floue, obtenant une probabilité d'anomalie pour chacun des organes et sous-systèmes à partir d'une analyse des informations fournies par les capteurs qui sont couplés aux sous-systèmes et aux organes, des informations probantes secondaires et des informations contenues dans une expertise et une analyse de cas historiques. Selon des aspects de la présente technique, le cadre 107 de classification hiérarchisée d'anomalies peut être représenté ou construit sous la forme d'un réseau probabiliste hiérarchisé d'anomalies. Dans une forme de réalisation particulière, le réseau probabiliste est un réseau bayésien de croyances (RBC). Selon la présente technique, le réseau probabiliste est représenté par un graphe orienté qui intercepte les interactions physiques entre les sous-systèmes et les organes du système. En particulier, les noeuds feuilles sur le graphe orienté sont conçus pour représenter un super ensemble des anomalies les plus délicates ou précises du système de réacteur et les noeuds parents sont conçus pour représenter des classifications d'anomalies moins précises et servent en outre de regroupements naturels ou logiques de sous-systèmes et d'organes d'unréacteur. Un graphe déconnecté dans le réseau probabiliste représente une branche indépendante d'anomalies de sous-systèmes et d'organes d'un réacteur. Ces graphes peuvent être connectés en un certain point à mesure que s'améliorera la compréhension des interactions entre les sous-systèmes et les organes. En outre, et comme décrit plus en détail par la suite, les modèles diagnostiques mis au point selon la présente invention fournissent une preuve pour chaque cause racine modélisée dans le réseau par connexion au noeud approprié. Selon un exemple de fonctionnement de la présente technique, chaque modèle diagnostique réalise certaines évaluations probabilistes des états des organes, des sous-systèmes et du système, interceptées dans le cadre hiérarchique 107. Dans une forme de réalisation, les estimations probabilistes faites par les modèles diagnostiques 108, 110 et 112 risquent de ne pas refléter la réelle probabilité de survenance d'une anomalie, mais une estimation de la vraisemblance de concordance de certaines combinaisons d'anomalies. Dans de tels cas, les évaluations fournies par les modèles diagnostiques peuvent être converties à l'aide d'une fonction appropriée de densité de probabilités. Dans certains autres cas, les modèles diagnostiques 108, 110 et 112 peuvent donner directement une probabilité à priori, auquel cas les résultats peuvent être directement utilisés sur le réseau probabiliste. De plus, les évaluations probabilistes pour les taux de panne des organes, sous- systèmes et systèmes peuvent également être tirées de données historiques et/ou d'une expertise. Les évaluations probabilistes de panne issues de chaque modèle diagnostique sont ensuite insérées dans le modèle de réseau probabiliste et sont amenées à se propager dans tout le réseau. Cette propagation donne une estimation de la probabilité postérieure d'un mode de panne pour un organe, un sous-système ou un système et représente la connaissance sur l'état exact du mode de panne pour l'organe, le sous- système ou le système. La Fig. 4 est un organigramme d'un exemple de logique comprenant des exemples d'étapes pour diagnostiquer et classer des anomalies dans un système selon la présente technique. Lors de l'étape 122, des données de fonctionnement sont acquises pour un ou plusieurs organes ou un ou plusieurs sous-systèmes du système. Comme décrit plus haut, les données de fonctionnement peuvent être recueillies auprès d'une pluralité de capteurs couplés aux sous-systèmes et aux organes du système. Selon une autre possibilité, les données de fonctionnement peuvent aussi être acquises auprès d'un dispositif de stockage de données. Lors de l'étape 124, les données de fonctionnement sont analysées au moyen d'un ou de plusieurs modèles diagnostiques. Comme décrit plus haut, les modèles diagnostiques utilisent les données de fonctionnement pour déterminer une probabilité d'anomalie associée aux organes ou aux soussystèmes du système. Comme décrit plus haut, les modèles diagnostiques peuvent comprendre un modèle diagnostique à base de physique, un modèle diagnostique reposant sur l'expérience et un modèle reposant sur la régression. Lors de l'étape 126, une probabilité globale d'anomalie pour le système, les sous-systèmes et/ou les organes composant le système est obtenue à l'aide des probabilités d'anomalies déterminées par le ou les modèles diagnostiques et une ou plusieurs relations hiérarchiques entre les soussystèmes et les organes du système. Dans une forme de réalisation particulière, et comme décrit plus haut, un réseau probabiliste hiérarchisé d'anomalies fournit des estimations probabilistes de panne pour un organe, un sous-système et/ou le système, à partir de données appropriées fournies par chaque modèle diagnostique applicable. Les évaluations probabilistes sont insérées dans le modèle de réseau probabiliste et se propagent dans tout le réseau. Cette propagation fournit une estimation de la probabilité postérieure d'un mode de panne pour un organe, un sous-système ou un système. Dans une autre forme de réalisation possible, les données de fonctionnement peuvent être acquises pour deux regroupements logiques de sous-systèmes ou pour un nombre plus élevé. Dans une forme de réalisation particulière, les deux regroupements logiques ou plus peuvent comporter un ou plusieurs organes communs. Les modèles diagnostiques décrits plus haut peuvent alors utiliser les données de fonctionnement pour déterminer deux probabilités d'anomalies, ou plus, pour l'organe ou les organes communs à l'aide des données de fonctionnement. La probabilité globale d'anomalies pour l'organe ou les organes communs peut alors être obtenue d'après les deux probabilités d'anomalies, ou plus, et d'après une relation hiérarchique entre ou au sein des deux regroupements logiques, ou plus, de sous-systèmes d'une manière décrite plus haut. Comme le comprendront les spécialistes ordinaires de la technique, les techniques décrites plus haut en référence aux figures 1 à 4 peuvent être mises en oeuvre à l'aide d'un système reposant sur un processeur, tel qu'un ordinateur universel à configuration appropriée ou un ordinateur conçu spécifiquement pour une application. Par exemple, la Fig. 5 est une représentation schématique d'un exemple de système 130 reposant sur un processeur pour mettre en oeuvre la technique expliquée en référence aux figures 1 à 4. Dans une forme de réalisation, le système 130 comprend un dispositif d'entrée 132 conçu pour recevoir des données de fonctionnement pour des organes, des sous-systèmes ou un système, d'une manière décrite plus haut. Le dispositif d'entrée 132 peut comporter un seul ou plusieurs éléments parmi un clavier classique, une souris ou un autre dispositif de saisie par opérateur. Selon une autre possibilité, dans une autre forme de réalisation, les données de fonctionnement peuvent être fournies au système 130 et au processeur 134 non par un dispositif d'entrée 132 mais par un réseau ou autre liaison de communication conçu pour accéder aux données de fonctionnement depuis un point distant tel qu'un serveur ou autre dispositif de stockage. Un dispositif de stockage 138 peut être couplé au processeur 134 pour stocker les résultats de l'analyse des données de fonctionnement par le processeur 134. De même, des sousprogrammes pour exécuter les techniques décrites ici peuvent être stockés dans le dispositif de stockage 138. Le dispositif de stockage 138 peut faire corps avec le processeur 134 ou peut être partiellement ou entièrement séparé du processeur 134 et peut comporter une mémoire locale, magnétique ou optique, ou d'autres supports lisibles par un ordinateur, dont des disques optiques, des lecteurs de disque dur, un stockage en mémoire flash, etc. De plus, le dispositif de stockage 138 peut être conçu pour recevoir des données brutes, partiellement traitées ou complètement traitées à analyser. Un dispositif de sortie 136 peut être couplé au processeur 134 pour afficher les résultats de l'analyse, ce qui peut se faire sous la forme d'une illustration graphique, et/ou pour permettre une interaction de l'opérateur avec le processeur 134, notamment pour lancer ou configurer une analyse. Le dispositif de sortie 136 peut ordinairement comprendre un écran d'ordinateur pour afficher les choix de l'opérateur, ainsi que pour examiner les résultats de l'analyse selon des aspects de la présente technique. Ces dispositifs peuvent également comprendre des imprimantes ou autres périphériques pour réaliser des sorties papier des résultats et de l'analyse. Selon des aspects de la présente technique, le processeur 134 peut être un système d'analyse de données conçu pour exécuter des sous-programmes afin d'analyser les données de fonctionnement à l'aide d'un ou de plusieurs modèles diagnostiques. Chaque modèle diagnostique utilise les données de fonctionnement pour déterminer une probabilité d'anomalie associée à au moins un des organes ou des sous-systèmes du système. Le processeur 134 est en outre conçu pour obtenir une probabilité globale d'anomalie pour le système et/ou les sous-systèmes et/ou les organes à l'aide de la/des probabilités d'anomalies déterminées par le/les modèles diagnostiques et une ou plusieurs relations hiérarchiques entre les sous-systèmes et les organes du système, d'une manière décrite plus haut. Le cadre de classification hiérarchique d'anomalies pour diagnostiquer et classer des anomalies dans un système décrit par des formes de réalisation de la présente invention offre plusieurs avantages dont la possibilité d'intercepter des interactions au niveau de sous-systèmes et d'organes d'un grand système au moyen d'une hiérarchie extensible. Le réseau de classification hiérarchisée d'anomalies décrit selon la présente invention est une représentation hiérarchisée d'un ou de plusieurs regroupements logiques des divers sous-systèmes et organes qui constituent un système et détermine une probabilité d'anomalie pour chaque organe et sous-système dans la structure hiérarchique, à l'aide de décisions prises à partir d'informations par une pluralité de modèles diagnostiques. LISTE DES REPERES Grand système 12 Système A 14 Système B 16 Système C 18 Système D 20 Organe 1A 22 Organe 2A 24 Organe 3A 26 Organe 1B 28 Organe 2B 30 Organe 3B 32 Organe 1C 34 Organe 2C 36 Organe 3C 38 Organe ID 40 Organe 2D 42 Organe 3D 44 Capteur 46 Capteur 48 Capteur Capteur 52 Sous-système 1 54 Sous-système 2 56 Système de réacteur d'avion 58 Système de soufflante Système CHP 62 Système de combustion 64 Système THP/TBP 66 Aubes Capotage 72 Retenue/confinement d'aube 74 Jeu aux extrémités 76 Hystérésis de stator à calage variable 78 Refroidissement de la soufflante Refroidissement de THP/TBP 82 Prélèvements particuliers 84 Joint d'étanchéité 86 Injecteur de carburant 88 Aubes mobiles Jeux aux extrémités 92 Aube fixe de guidage de distributeur 94 Capteur 96 Capteur 98 Capteur 100 Capteur 102 Sous-système d'analyse de veine de gaz 104 Sous-système d'analyse de vibrations 106 Sous-système d'analyse d'huile 107 Système de classification hiérarchisée d'anomalies 108 Modèle diagnostique à base de physique Modèle diagnostique reposant sur l'expérience 112 Modèle diagnostique reposant sur la régression 114 Organe d'analyse de réacteur 116 Informations probantes secondaires Organigramme 122 Etape de réception de données de fonctionnement 124 Etape d'analyse des données de fonctionnement 126 Etape d'obtention de la probabilité globale d'anomalie Système reposant sur un processeur 132 Dispositif d'entrée 134 Processeur 136 Dispositif de stockage 138 Dispositif de sortie REVENDICATIONS 1. Procédé pour diagnostiquer et classer des anomalies dans un système (10), le procédé comprenant des étapes consistant à : acquérir des données de fonctionnement pour un système (10) et/ou un ou plusieurs soussystèmes (12) du système et/ou un ou plusieurs organes (20) du/des soussystèmes (12) ; analyser les données de fonctionnement à l'aide d'un ou plusieurs modèles diagnostiques (113), chaque modèle diagnostique (113) utilisant les données de fonctionnement pour déterminer une probabilité d'anomalie associée au/aux organes (20) et/ou au/aux sous-systèmes (12) ; et obtenir une probabilité globale d'anomalie pour le système (10) et/ou le/les sous-systèmes (12) et/ou le/les organes (20) à l'aide de la/des probabilités d'anomalie déterminées par le/les modèles diagnostiques (113) et une ou plusieurs relations hiérarchiques entre les sous-systèmes (12) et les organes (20) du système (10). 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le système (10) est un système (56) de réacteur d'avion. 3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape d'obtention utilise une analyse probabiliste comprenant des noeuds feuilles et des noeuds parents. 4. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la probabilité d'anomalie obtenue par le/les modèles diagnostiques (113) est amenée à se propager dans un réseau hiérarchisé d'anomalie. 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le réseau hiérarchisé d'anomalie est un réseau bayésien de croyances (RBC). 6. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les modèles diagnostiques (113) comprennent un modèle parmi un modèle diagnostique (108) reposant sur la physique, un modèle diagnostique (110) reposant sur l'expérience ou un modèle (112) reposant sur la régression. 7. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'acquisition des données de fonctionnement consiste à recueillir les données de fonctionnement auprès d'une pluralité de capteurs (44) couplés à un ou plusieurs des sous-systèmes (12) et/ou à un ou plusieurs des organes (20). 8. Système (130) reposant sur un processeur, comprenant: un dispositif d'entrée (132) conçu pour recevoir des données de fonctionnement pour un système (10) et/ou un ou plusieurs sous-systèmes (12) du système (10) et/ou un ou plusieurs organes (20) du/des sous-systèmes (12) ; un processeur (134) conçu pour exécuter des sous-programmes afin d'analyser les données de fonctionnement à l'aide d'un ou de plusieurs modèles diagnostiques (113), chaque modèle diagnostique (113) utilisant les données de fonctionnement pour déterminer une probabilité d'anomalie associée à un ou plusieurs organes (20) et/ou un ou plusieurs soussystèmes (12) et obtenir une probabilité globale d'anomalie pour le système (10) et/ou le/les sous-systèmes (12) et/ou le/les organes (20) à l'aide de la/des probabilités d'anomalies déterminées par le/les modèles diagnostiques (113) et une ou plusieurs relations hiérarchiques entre les sous-systèmes (12) et les organes (20) du système (10) ; un dispositif de stockage (138) couplé au processeur (134) pour stocker les résultats de l'analyse des données de fonctionnement par le processeur (134) ; et un dispositif de sortie (136) couplé au processeur (134) pour afficher les résultats de l'analyse. 9. Support lisible par un ordinateur, comprenant: des sous-programmes permettant d'acquérir des données de fonctionnement pour un système (10) et/ou un/des sous-systèmes du système (10) et/ou un/des organes (20) du/des sous-systèmes (12) ; des sous-programmes permettant d'analyser les données de fonctionnement à l'aide d'un ou de plusieurs modèles diagnostiques (113), chaque modèle diagnostique (113) utilisant les données de fonctionnement pour déterminer une probabilité d'anomalie associée au/aux organes (20) et/ou au/aux sous-systèmes (12); et des sousprogrammes permettant d'obtenir une probabilité globale d'anomalie pour le système (10) et/ou le/les sous-systèmes (12) et/ou le/les organes (20) à l'aide de la/des probabilités d'anomalies déterminées par le/les modèles diagnostiques (113) et une ou plusieurs relations hiérarchiques entre les sous- systèmes (12) et les organes (20) du système (10). 10. Procédé, comprenant des étapes consistant à : acquérir des données de fonctionnement pour deux regroupements logiques, ou plus, de soussystèmes (52, 54), les deux regroupements logiques (52, 54), ou plus, comprenant un ou plusieurs organes communs (26) ; analyser les données de fonctionnement à l'aide d'un ou de plusieurs modèles diagnostiques (113), chaque modèle diagnostique (113) utilisant les données de fonctionnement pour déterminer deux probabilités d'anomalies, ou plus, pour l'organe commun ou les organes communs (26) à l'aide des données de fonctionnement; et obtenir une probabilité globale d'anomalie pour l'organe commun ou chacun des organes communs (26) d'après les deux probabilités d'anomalies, ou plus, et d'après une relation hiérarchique entre ou au sein des deux regroupements logiques, ou plus, de sous-systèmes (52, 54).