Brevet FR3045170A1 — publié le 20170616

Procédé de détection d'un comportement atypique de paramètres de télémesure, produit programme d'ordinateur et dispositif associés La présente invention concerne un procédé de détection d'un comportement atypique de paramètres de télémesure. Le procédé selon l'invention est notamment applicable dans le traitement des données de télémesure issues d'un satellite ou tout autre engin aérospatial. De manière générale, ces données sont transmises vers un centre de traitement de données situé par exemple sur la surface terrestre. Les données de télémesure comprennent notamment une pluralité de paramètres transmis du satellite vers le sol. Au moins certains de ces paramètres sont relatifs à la santé du satellite et sont mesurés via des dispositifs d'observation prévus à cet effet et embarqués dans le satellite. Ces paramètres sont ensuite transmis au sol où ils sont analysés à des fins de surveillance du fonctionnement du satellite. À titre d'exemple, un tel paramètre comprend la température d'un compartiment du satellite ou la pression dans ce compartiment, ou encore tout autre paramètre relatif au fonctionnement de différents composants du satellite. D'autres paramètres sont relatifs à la mission du satellite et comprennent par exemple des mesures acquises à l'extérieur du satellite. À titre d'exemple, un tel paramètre comprend la température d'une face extérieure du satellite ou bien le flux solaire reçu par cette face. De manière générale, on distingue trois types de paramètres en fonction de la nature de ces paramètres. Ainsi, chaque paramètre correspond à un type analogique, à un type symbolique ou à un type quasi-symbolique. Chaque mesure d'un paramètre de type analogique correspond à une valeur numérique choisie dans un intervalle de valeurs numériques prédéterminé pour ce paramètre. Chaque mesure d'un paramètre de type symbolique correspond à une valeur choisie parmi un nombre fini d'états prédéterminés pour ce paramètre. Chaque mesure d'un paramètre de type quasi-symbolique correspond à une valeur numérique choisie parmi un nombre fini d'états numériques prédéterminés pour ce paramètre ou à une valeur numérique choisie dans au moins un intervalle de valeurs numériques comportant l'un desdits états numériques. 3045170 2 Les mesures des paramètres sont acquises et transmises périodiquement. Le nombre de mesures par période et par paramètre est compris par exemple entre 1 000 et 10 000. Le traitement de ces mesures au sol comprend entre autres, la détection d'un 5 comportement atypique d'au moins certains des paramètres. On entend par « comportement atypique » d'un paramètre, des mesures de ce paramètre dont les valeurs sont inattendues dans le cadre d'une exploitation nominale du satellite. Ainsi, par exemple, un comportement atypique d'un paramètre signifie une défaillance dans le dispositif de mesure associé ou une défaillance dans tout autre 10 composant du satellite apte à causer les valeurs inattendues. On conçoit alors que la détection à temps d'un comportement atypique d'un paramètre permet parfois d'éviter la propagation d'une défaillance à d'autres composants du satellite et constitue ainsi un enjeu important pour la surveillance du satellite. Différentes méthodes de détection d'un comportement atypique de paramètres de 15 télémesure existent dans l'état de la technique. Parmi elles, la méthode la plus répandue et connue sous le terme anglais « OutOf-Limits » (00L ou « hors limites » en français), consiste à analyser automatiquement un sous-ensemble des paramètres identifiés comme critiques et à comparer chaque mesure de ces paramètres avec une plage de fonctionnement attendue. 20 De manière générale, chaque plage de fonctionnement est définie a priori par exemple par le constructeur du composant correspondant du satellite. Ceci rend alors cette solution peu flexible. De plus, une connaissance approfondie du satellite et de ses composants est nécessaire afin de définir ou de modifier ces plages de fonctionnement. Une solution permettant de remédier à ces inconvénients est décrite dans le 25 document WO 2013/010569 A1. Plus particulièrement, cette solution propose d'utiliser des mesures nominales des paramètres acquises lors d'une exploitation nominale du satellite pour déterminer des comportements atypiques de ces paramètres postérieurement à partir des mesures de test. 30 Pour ce faire, les intervalles temporels respectifs d'acquisition des mesures nominales et des mesures de test sont divisés en une pluralité de fenêtres temporelles. Pour chaque fenêtre temporelle, des descripteurs représentatifs du comportement des paramètres sont calculés. Puis, les descripteurs correspondant aux mesures de test sont comparés à ceux correspondant aux mesures nominales afin d'établir une probabilité d'anomalie pour chaque fenêtre temporelle correspondant aux mesures de test. 3045170 3 Toutefois, cette solution n'est pas complètement satisfaisante. En effet, l'analyse des mesures selon cette méthode est relativement lente et en particulier, ne permet pas de traiter d'une manière rapide, un grand nombre de mesures, par exemple supérieur à 1 000, avec un grand nombre de descripteurs, par exemple supérieur à 5. En outre, cette 5 solution n'est pas directement applicable à l'analyse de paramètres symboliques dont les mesures sont choisies parmi un nombre fini d'états. Un but de la présente invention est de proposer un procédé de détection d'un comportement atypique de paramètres de télémesure remédiant à ces inconvénients. À cet effet, l'invention a pour objet un procédé de détection d'un comportement 10 atypique de paramètres de télémesure, chaque paramètre étant mesuré pendant un intervalle temporel d'apprentissage et un intervalle temporel de détection postérieur à l'intervalle temporel d'apprentissage, le procédé comportant pour chaque paramètre une phase d'apprentissage et une phase de détection ; la phase d'apprentissage comportant la détermination d'une frontière de 15 comportement nominal du paramètre correspondant à partir des mesures de ce paramètre acquises pendant l'intervalle d'apprentissage ; la phase de détection comportant les étapes suivantes : - diviser l'intervalle temporel de détection en une pluralité de fenêtres temporelles ; - pour chaque fenêtre temporelle obtenue, calculer un jeu de descripteurs 20 représentatifs du comportement du paramètre correspondant, les descripteurs étant calculés en fonction des mesures de ce paramètre dans cette fenêtre temporelle, et former un vecteur initial de descripteurs à partir des descripteurs calculés ; - normaliser les vecteurs initiaux de descripteurs ; - pour chaque vecteur initial de descripteurs, réduire la dimension de ce vecteur 25 initial de descripteurs pour former un vecteur réduit de descripteurs, chaque composante du vecteur réduit de descripteurs correspondant à une combinaison linéaire des composantes du vecteur initial de descripteurs à partir duquel ce vecteur réduit de descripteurs a été formé ; - déterminer l'appartenance de chaque vecteur réduit de descripteurs à un 30 domaine délimité par la frontière de comportement nominal du paramètre correspondant ; - lorsqu'un vecteur réduit de descripteurs est à l'extérieur du domaine, générer une alerte correspondant à un comportement atypique du paramètre correspondant dans la fenêtre temporelle correspondant à ce vecteur réduit de descripteurs. Suivant d'autres aspects avantageux de l'invention, le procédé comprend une ou 35 plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : 3045170 4 - la phase d'apprentissage comporte les étapes suivantes : - diviser l'intervalle temporel d'apprentissage en une pluralité de fenêtres temporelles ; - pour chaque fenêtre temporelle obtenue, calculer un jeu de descripteurs 5 représentatifs du comportement du paramètre correspondant, les descripteurs étant calculés en fonction des mesures de ce paramètre dans cette fenêtre temporelle, et former un vecteur initial de descripteurs à partir des descripteurs calculés ; - normaliser les vecteurs initiaux de descripteurs ; 10 - pour chaque vecteur initial de descripteurs, réduire la dimension de ce vecteur initial de descripteurs pour former un vecteur réduit de descripteurs, chaque composante du vecteur réduit de descripteurs correspondant à une combinaison linéaire des composantes du vecteur initial de descripteurs à partir duquel ce vecteur réduit de descripteurs a été formé ; 15 - déterminer une frontière de comportement nominal du paramètre correspondant en fonction des vecteurs réduits de descripteurs correspondants, ladite frontière délimitant un domaine comportant une majorité desdits vecteurs réduits ; - chaque paramètre est associé à un type, chaque type étant choisi dans un 20 groupe consistant en : - type analogique pour un paramètre dont chaque mesure correspond à une valeur numérique choisie dans un intervalle de valeurs numériques prédéterminé pour le paramètre correspondant ; - type symbolique pour un paramètre dont chaque mesure correspond à 25 une valeur choisie parmi un nombre fini d'états prédéterminés pour le paramètre correspondant ; - type quasi-symbolique pour un paramètre dont chaque mesure correspond à une valeur numérique choisie parmi un nombre fini d'états numériques prédéterminés pour le paramètre correspondant ou à une valeur 30 numérique choisie dans au moins un intervalle de valeurs numériques comportant l'un desdits états numériques ; - chaque jeu de descripteurs est choisi en fonction du type du paramètre pour lequel ce jeu est calculé ; - le jeu de descripteurs pour chaque paramètre de type symbolique ou de type 35 quasi-symbolique comprend des descripteurs calculés en fonction de la fréquence d'apparition de chaque état dans la fenêtre temporelle correspondante et/ou de la 3045170 5 probabilité de transition entre les différents états dans la fenêtre temporelle correspondante ; - le jeu de descripteurs pour au moins un type de paramètre comprend au moins un descripteur fréquentiel représentatif du comportement fréquentiel du paramètre 5 correspondant ; - le descripteur fréquentiel est calculé en fonction de l'énergie contenue dans plusieurs bandes de fréquence des mesures du paramètre correspondant dans la fenêtre temporelle correspondante ; - le jeu de descripteurs pour au moins un type de paramètre comprend au moins 10 un descripteur représentatif du nombre de passages par une valeur moyenne des mesures du paramètre correspondant dans la fenêtre temporelle correspondante ; - la frontière de comportement nominal de chaque paramètre est déterminée en fonction d'un premier facteur déterminant le pourcentage des vecteurs réduits autorisés à être à l'extérieur du domaine délimité par cette frontière, et d'un deuxième facteur 15 déterminant la régularité de la frontière ; - chaque paramètre est mesuré par des moyens de mesure embarqués dans un satellite ; - les mesures d'au moins un paramètre sont analysées par un centre de traitement distant du satellite ou embarqué dans celui-ci ; 20 - la réduction de la dimension de chaque vecteur initial de descripteurs lors de la phase de détection comprend la projection de ce vecteur initial sur un espace de dimension réduite déterminé par les vecteurs réduits obtenus lors la réduction de la dimension de chaque vecteur initial de descripteurs lors de la phase d'apprentissage ; - la normalisation des vecteurs initiaux de descripteurs lors de la phase 25 d'apprentissage comprend le calcul des moyennes et des écart-types des composantes de ces vecteurs initiaux de descripteurs ; - la normalisation des vecteurs initiaux de descripteurs lors de la phase de détection s'effectue à partir des moyennes et des écart-types calculés lors de la phase d'apprentissage. 30 L'invention a également pour objet un produit programme d'ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsque mis en oeuvre par un équipement informatique, met en oeuvre le procédé tel que décrit. L'invention a également pour objet un dispositif de détection d'un comportement atypique de paramètres de télémesure, chaque paramètre étant mesuré pendant un 35 intervalle temporel d'apprentissage et un intervalle temporel de détection postérieur à 3045170 6 l'intervalle temporel d'apprentissage, le dispositif comportant un module d'apprentissage et un module de détection ; pour chaque paramètre, le module d'apprentissage étant apte à déterminer une frontière de comportement nominal du paramètre correspondant à partir des mesures de 5 ce paramètre acquises pendant l'intervalle d'apprentissage ; pour chaque paramètre, le module de détection étant apte à : - diviser l'intervalle temporel de détection en une pluralité de fenêtres temporelles ; - pour chaque fenêtre temporelle obtenue, calculer un jeu de descripteurs représentatifs du comportement du paramètre correspondant, les descripteurs étant 10 calculés en fonction des mesures de ce paramètre dans cette fenêtre temporelle, et former un vecteur initial de descripteurs à partir des descripteurs calculés ; - normaliser les vecteurs initiaux de descripteurs ; - pour chaque vecteur initial de descripteurs, réduire la dimension de ce vecteur initial de descripteurs pour former un vecteur réduit de descripteurs, chaque composante 15 du vecteur réduit de descripteurs correspondant à une combinaison linéaire des composantes du vecteur initial de descripteurs à partir duquel ce vecteur réduit de descripteurs a été formé ; - déterminer l'appartenance de chaque vecteur réduit de descripteurs à un domaine délimité par la frontière de comportement nominal du paramètre correspondant ; 20 - lorsqu'un vecteur réduit de descripteurs est à l'extérieur du domaine, générer une alerte correspondant à un comportement atypique du paramètre correspondant dans la fenêtre temporelle correspondant à ce vecteur réduit de descripteurs. Ces caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple non limitatif, et faite en 25 référence aux dessins annexés, sur lesquels : - la figure 1 est une vue schématique d'une architecture de télémesure, l'architecture comportant un dispositif de détection d'un comportement atypique de paramètres de télémesure, selon l'invention ; - les figures 2 à 4 sont des vues schématiques illustrant différents types de 30 paramètres analysés par le dispositif de détection de la figure 1 ; - la figure 5 est un organigramme d'une phase d'apprentissage d'un procédé de détection d'un comportement atypique de paramètres de télémesure mis en oeuvre par le dispositif de détection de la figure 1 ; et - la figure 6 est un organigramme d'une phase de détection du même procédé de 35 détection. 3045170 7 Dans la suite de la description, l'expression « sensiblement égal à » s'entend comme une relation d'égalité à plus ou moins 10 `Vo. L'architecture de télémesure 10 de la figure 1 comporte un satellite 12 situé par exemple sur une orbite géostationnaire et un centre de traitement 14 situé par exemple 5 sur la surface terrestre. Le satellite 12 comporte des moyens de mesure 22 de paramètres de télémesure et des moyens de transmission 24 des mesures acquises vers le centre de traitement 14. En particulier, les moyens de mesure 22 sont aptes à acquérir des mesures des paramètres de manière périodique via différents détecteurs prévus à cet effet dans le 10 satellite 12 et connus dans l'art. Au moins certains des paramètres de télémesure sont relatifs à la santé du satellite 12. Ainsi, par exemple, ces paramètres comprennent la température d'un compartiment du satellite, la pression dans ce compartiment, et tout autre paramètre relatif au fonctionnement de différents composants du satellite 12. 15 D'autres paramètres de télémesure sont relatifs à la mission du satellite 12 et comprennent par exemple des mesures acquises à l'extérieur du satellite 12. Ainsi, par exemple, ces paramètres comprennent la température d'une face extérieure du satellite, le flux solaire reçu par cette face, etc. Chaque paramètre est associé à un type caractérisant la nature de ce paramètre. 20 Chaque type est choisi dans un groupe consistant en : - type analogique ; - type symbolique ; et - type quasi-symbolique. Chaque mesure d'un paramètre de type analogique correspond à une valeur 25 numérique choisie dans un intervalle de valeurs numériques prédéterminé pour ce paramètre. Ainsi, lorsque ce paramètre correspond à la température ambiante à l'extérieur du satellite 12, l'intervalle de valeurs numériques de ce paramètre s'étend par exemple de 0 à quelques centaines de kelvins et contient un nombre fini de valeurs qui est déterminé 30 par le pas d'échantillonnage de la température. Chaque mesure de ce paramètre est apte à prendre une valeur numérique quelconque parmi ces valeurs. Un exemple de comportement d'un tel paramètre est illustré sur la figure 2. En particulier, selon cette figure chaque valeur numérique (l'axe OT) de l'une des 1 000 mesures (l'axe ON) est comprise dans l'intervalle [0 ; 500K]. 35 Chaque mesure d'un paramètre de type symbolique correspond à une valeur choisie parmi un nombre fini d'états prédéterminés pour ce paramètre. Chaque état 3045170 8 correspond par exemple à une valeur numérique ou à une chaîne de caractères représentant cet état. Ainsi, par exemple, pour un paramètre caractérisant le fonctionnement d'un composant du satellite 12, trois états « 1 », « 0 » et « -1 » sont définis. L'état « 1 5 correspond au fonctionnement normal de ce composant, l'état « 0 » au fonctionnement dégradé et l'état « -1 » au fonctionnement défaillant de ce composant. Un exemple de comportement d'un tel paramètre est illustré sur la figure 3. Dans cette figure, les mesures de ce paramètre montrent que le composant correspondant est d'abord dans l'état de fonctionnement normal, puis dégradé et puis défaillant. 10 Chaque mesure d'un paramètre de type quasi-symbolique correspond à une valeur numérique choisie parmi un nombre fini d'états numériques prédéterminés pour ce paramètre ou à une valeur numérique choisie dans au moins un intervalle de valeurs numériques comportant l'un desdits états numériques. Ainsi, par exemple, pour un paramètre caractérisant la puissance électrique 15 consommée par un équipement embarqué dans le satellite 12, deux états « 11,3 W » et « 0 W » sont définis. Lorsque les mesures de ce paramètre oscillent autour de l'état « 0 W », l'équipement est éteint. Lorsque les mesures de ce paramètre oscillent autour de l'état « 11,3 W », l'équipement est allumé. Si la fréquence des transitions entre les états « 0 W» et « 11,3 W » augmente de manière significative, cela signifie une défaillance de 20 l'équipement. Un exemple de comportement d'un tel paramètre est illustré sur la figure 4. Les moyens de transmission 24 permettent de transmettre les mesures acquises vers le centre de traitement 14. Ces mesures sont par exemple transmises avec une périodicité journalière. Le nombre de mesures transmises pour chaque période et pour chaque paramètre est par exemple compris entre 1 000 et 10 000. 25 Les moyens de transmission 24 sont notamment des moyens de transmission radioélectrique connus en soi. Le centre de traitement 14 permet d'acquérir les mesures transmises par le satellite 12 et de traiter ces mesures pour notamment détecter un comportement atypique d'un ou plusieurs paramètres correspondant à ces mesures. 30 On entend par « comportement atypique » d'un paramètre, des mesures de ce paramètre dont les valeurs sont inattendues dans le cadre d'une exploitation nominale du satellite 12 ou de ses composants. À cet effet, en référence à la figure 1, le centre de traitement 14 comporte des moyens d'acquisition 26, des moyens de stockage 28 et un dispositif de détection 30 d'un 35 comportement atypique de paramètres de télémesure selon l'invention. 3045170 9 Les moyens d'acquisition 26 sont des moyens de communication radioélectrique aptes à communiquer avec les moyens de transmission 24 du satellite 12. Les moyens d'acquisition 26 sont aptes en outre à transmettre des données acquises du satellite 12 vers les moyens de stockage 28 pour stocker ces données. 5 Le dispositif de détection 30 met en oeuvre un procédé de détection d'un comportement atypique de paramètres de télémesure selon l'invention, comme ceci sera expliqué par la suite. En particulier, le dispositif de détection 30 comporte un module d'apprentissage 32, un module de détection 34 et un module d'échange 36. 10 Selon l'exemple de réalisation de la figure 1, le dispositif de détection 30 est un calculateur et les modules d'apprentissage 32 et de détection 34 sont des logiciels mis en oeuvre par ce calculateur. Le module d'échange 36 est une mémoire du calculateur permettant d'échanger des informations numériques entre les modules d'apprentissage 32 et de détection 34. 15 Selon un autre exemple de réalisation, les modules d'apprentissage 32 et de détection 34 se présentent sous la forme des calculateurs indépendants aptes à mettre en oeuvre les différentes phases du procédé expliquées par la suite. En complément, ces calculateurs sont disposés dans des endroits géographiques distincts. Selon ce denier exemple de réalisation, le module d'échange 36 est une mémoire 20 externe accessible à partir des deux modules 32 et 34. Le procédé de détection selon l'invention va désormais être expliqué en référence aux figures 5 et 6 illustrant des organigrammes de ses étapes. Pour chaque paramètre, le procédé de détection comporte une phase d'apprentissage PA et une phase de détection PD. 25 La phase d'apprentissage PA permet de déterminer une frontière de comportement nominal du paramètre correspondant et la phase de détection PD permet de détecter un comportement atypique de ce paramètre en utilisant la frontière de comportement nominal de ce paramètre déterminé lors de la phase d'apprentissage PA. Ainsi, la phase de détection PD est apte à être exécutée indépendamment de la 30 phase d'apprentissage PA après que celle-ci a été déjà exécutée au moins une fois pour le paramètre correspondant. La phase d'apprentissage PA est mise en oeuvre par le module d'apprentissage 32, et la phase de détection PD est mise en oeuvre par le module de détection 34. Initialement, des mesures correspondant à différents paramètres sont prises par 35 les moyens de mesure 22 du satellite 12. En particulier, ces mesures sont prises pendant un intervalle temporel d'apprentissage IA déterminé pour chaque paramètre. 3045170 10 La durée de chaque intervalle temporel d'apprentissage IA est par exemple de l'ordre de plusieurs mois et de préférence, sensiblement égale à 3 mois. Avantageusement, l'intervalle temporel d'apprentissage IA correspond à une période de fonctionnement du satellite 12 et de ses composants considérée comme 5 nominale. Puis, ces mesures sont transmises au centre de traitement 14 via des moyens de transmission 24, sont stockées dans les moyens de stockage 28 et sont traitées par le dispositif de détection 30 qui commande l'exécution de la phase d'apprentissage PA pour chaque paramètre dont les mesures ont été acquises. 10 Un organigramme des étapes de la phase d'apprentissage PA est illustré sur la figure 5. Lors de l'étape initiale 110 de la phase d'apprentissage PA, le module d'apprentissage 32 du dispositif de détection 30 acquiert les mesures du paramètre correspondant prises pendant l'intervalle d'apprentissage IA correspondant. 15 Lors de l'étape 120 suivante, le module d'apprentissage 32 divise l'intervalle temporel d'apprentissage IA en une pluralité de fenêtres temporelles F1, l'indice i correspondant au numéro de la fenêtre temporelle considéré variant entre 1 et le nombre total de fenêtres temporelles N. La durée de chaque fenêtre temporelle Fi est fixe et par exemple sensiblement égale à 100 min. 20 Ainsi, lorsque la durée de l'intervalle temporel d'apprentissage IA est sensiblement égale à 15 jours, le nombre total de fenêtres temporelles N pour le paramètre correspondant est sensiblement égal à 226. Chaque fenêtre temporelle Fi comprend une pluralité de mesures prises pendant l'intervalle temporel correspondant à cette fenêtre temporelle F1. Ces mesures seront 25 dénotées par la suite par le symbole x1 où l'indice / varie entre 1 et M, M étant le nombre total de mesures comprises dans la fenêtre temporelle Fi correspondante. Selon une variante de réalisation, la durée fixe de chaque fenêtre temporelle Fi est un paramètre de l'étape 120 réglable par un utilisateur. Lors de l'étape 130 suivante, pour chaque fenêtre temporelle Fi obtenue, le 30 module d'apprentissage 32 calcule un jeu de descripteurs Chaque descripteur Dj est apte à représenter le comportement du paramètre correspondant dans la fenêtre temporelle Fi correspondante. Chaque descripteur Dj est calculé en fonction des mesures comprises dans la fenêtre temporelle Fi correspondante. 3045170 11 Chaque descripteur Dj est choisi dans le groupe comprenant par exemple les descripteurs suivants : - descripteur D1 correspondant au maximum des mesures dans la fenêtre temporelle Fi correspondante et calculé par la formule suivante : D1 = max x/ ; 5 - descripteur D2 correspondant au minimum des mesures dans la fenêtre temporelle Fi correspondante et calculé par la formule suivante : D2 = min x1; - descripteur D3 correspondant à la moyenne des mesures dans la fenêtre temporelle Fi correspondante et calculé par la formule suivante : M 1 D3 = X = / ; /=1 - descripteur D4 correspondant au passage par la moyenne des mesures dans la 10 fenêtre temporelle Fi correspondante et calculé par la formule suivante : M-1 1 D4 = P = -1(1x1 + lxi>.*1x1+1 b = 1 si a > b et 1a>b = 0 sinon, et 1a REVENDICATIONS1.- Procédé de détection d'un comportement atypique de paramètres de télémesure, chaque paramètre étant mesuré pendant un intervalle temporel d'apprentissage (IA) et un intervalle temporel de détection (ID) postérieur à l'intervalle temporel d'apprentissage (IA), le procédé comportant pour chaque paramètre une phase d'apprentissage (PA) et une phase de détection (PD) ; la phase d'apprentissage (PA) comportant la détermination d'une frontière (f) de comportement nominal du paramètre correspondant à partir des mesures de ce paramètre acquises pendant l'intervalle d'apprentissage (IA) ; la phase de détection (PD) comportant les étapes suivantes : - diviser (220) l'intervalle temporel de détection (ID) en une pluralité de fenêtres temporelles (Fi) ; - pour chaque fenêtre temporelle (Fi) obtenue, calculer (230) un jeu de descripteurs (D;) représentatifs du comportement du paramètre correspondant, les descripteurs (D;) étant calculés en fonction des mesures de ce paramètre dans cette fenêtre temporelle (F1), et former un vecteur initial (I 7 1) de descripteurs (D,) à partir des descripteurs (D1) calculés ; - normaliser (240) les vecteurs initiaux (I 7 1) de descripteurs (D,) ; - pour chaque vecteur initial (I 7 1) de descripteurs (D,), réduire (250) la dimension de ce vecteur initial (I 7 1) de descripteurs (D,) pour former un vecteur réduit (171) de descripteurs (D,), chaque composante du vecteur réduit (171) de descripteurs (D,) correspondant à une combinaison linéaire des composantes du vecteur initial (I 7 1) de descripteurs (D,) à partir duquel ce vecteur réduit (171) de descripteurs (D,) a été formé ; - déterminer (270) l'appartenance de chaque vecteur réduit (171) de descripteurs (D,) à un domaine (D) délimité par la frontière (f) de comportement nominal du paramètre correspondant ; - lorsqu'un vecteur réduit (pi) de descripteurs (D,) est à l'extérieur du domaine (D), générer une alerte correspondant à un comportement atypique du paramètre correspondant dans la fenêtre temporelle (Fi) correspondant à ce vecteur réduit (vi) de descripteurs (Dj). 2.- Procédé selon la revendication 1, dans lequel la phase d'apprentissage (PA) comporte les étapes suivantes : 3045170 19 - diviser (120) l'intervalle temporel d'apprentissage (IA) en une pluralité de fenêtres temporelles (Fi) ; - pour chaque fenêtre temporelle (Fi) obtenue, calculer (130) un jeu de descripteurs Up) représentatifs du comportement du paramètre correspondant, les 5 descripteurs (Dj) étant calculés en fonction des mesures de ce paramètre dans cette fenêtre temporelle (Fi), et former un vecteur initial (V1) de descripteurs (Dj) à partir des descripteurs (D1) calculés ; - normaliser (140) les vecteurs initiaux (V1) de descripteurs (Dj); - pour chaque vecteur initial (V1) de descripteurs (Dj), réduire (150) la dimension 10 de ce vecteur initial (V1) de descripteurs (Dj) pour former un vecteur réduit (171) de descripteurs (Dj), chaque composante du vecteur réduit (171) de descripteurs (Dj) correspondant à une combinaison linéaire des composantes du vecteur initial (V1) de descripteurs (Dj) à partir duquel ce vecteur réduit (171) de descripteurs (Dj) a été formé ; - déterminer (160) une frontière (f) de comportement nominal du paramètre 15 correspondant en fonction des vecteurs réduits (171) de descripteurs (Dj) correspondants, ladite frontière (f) délimitant un domaine (D) comportant une majorité desdits vecteurs réduits (171). 3.- Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel chaque paramètre est 20 associé à un type, chaque type étant choisi dans un groupe consistant en : - type analogique pour un paramètre dont chaque mesure correspond à une valeur numérique choisie dans un intervalle de valeurs numériques prédéterminé pour le paramètre correspondant ; - type symbolique pour un paramètre dont chaque mesure correspond à une 25 valeur choisie parmi un nombre fini d'états prédéterminés pour le paramètre correspondant ; - type quasi-symbolique pour un paramètre dont chaque mesure correspond à une valeur numérique choisie parmi un nombre fini d'états numériques prédéterminés pour le paramètre correspondant ou à une valeur numérique choisie dans au moins un intervalle 30 de valeurs numériques comportant l'un desdits états numériques. 4.- Procédé selon la revendication 3, dans lequel chaque jeu de descripteurs (Jp) est choisi en fonction du type du paramètre pour lequel ce jeu (Jp) est calculé. 3045170 20 5.- Procédé selon la revendication 3 ou 4, dans lequel le jeu de descripteurs (Jp) pour chaque paramètre de type symbolique ou de type quasi-symbolique comprend des descripteurs (Dj) calculés en fonction de la fréquence d'apparition de chaque état dans la fenêtre temporelle (Fi) correspondante et/ou de la probabilité de transition entre les 5 différents états dans la fenêtre temporelle (Fi) correspondante. 6.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le jeu de descripteurs (Jp) pour au moins un type de paramètre comprend au moins un descripteur fréquentiel représentatif du comportement fréquentiel du paramètre 10 correspondant. 7.- Procédé selon la revendication 6, dans lequel le descripteur fréquentiel est calculé en fonction de l'énergie contenue dans plusieurs bandes de fréquence des mesures du paramètre correspondant dans la fenêtre temporelle (Fi) correspondante. 15 8.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le jeu de descripteurs (Jp) pour au moins un type de paramètre comprend au moins un descripteur représentatif du nombre de passages par une valeur moyenne des mesures du paramètre correspondant dans la fenêtre temporelle (Fi) correspondante. 20 9.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la frontière (f) de comportement nominal de chaque paramètre est déterminée en fonction d'un premier facteur (y) déterminant le pourcentage des vecteurs réduits autorisés à être à l'extérieur du domaine (D) délimité par cette frontière (f), et d'un deuxième facteur (y) 25 déterminant la régularité de la frontière (f). 10.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque paramètre est mesuré par des moyens de mesure (22) embarqués dans un satellite (12). 30 11.- Procédé selon la revendication 10, dans lequel les mesures d'au moins un paramètre sont analysées par un centre de traitement (14) distant du satellite (12) ou embarqué dans celui-ci. 3045170 21 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la réduction de la dimension de chaque vecteur initial (I 7 1) de descripteurs (D,) lors de la phase de détection (PD) comprend la projection de ce vecteur initial (I 7 1) sur un espace de dimension réduite déterminé par les vecteurs réduits (y1) obtenus lors la réduction de la 5 dimension de chaque vecteur initial (V1) de descripteurs (D,) lors de la phase d'apprentissage (PA). 13.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel : 10 - la normalisation des vecteurs initiaux (I 7 1) de descripteurs (D1) lors de la phase d'apprentissage (PA) comprend le calcul des moyennes et des écart-types des composantes de ces vecteurs initiaux (I 7 1) de descripteurs (D,) ; - la normalisation des vecteurs initiaux (I i) de descripteurs (D,) lors de la phase de détection (PD) s'effectue à partir des moyennes et des écart-types calculés lors de la 15 phase d'apprentissage (PA). 14.- Produit programme d'ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsque mis en oeuvre par un équipement informatique, met en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes. 20 15.- Dispositif (30) de détection d'un comportement atypique de paramètres de télémesure, chaque paramètre étant mesuré pendant un intervalle temporel d'apprentissage (IA) et un intervalle temporel de détection (ID) postérieur à l'intervalle temporel d'apprentissage (IA), le dispositif (30) comportant un module d'apprentissage 25 (32) et un module de détection (34) ; pour chaque paramètre, le module d'apprentissage (32) étant apte à déterminer une frontière (f) de comportement nominal du paramètre correspondant à partir des mesures de ce paramètre acquises pendant l'intervalle d'apprentissage (IA) ; pour chaque paramètre, le module de détection (34) étant apte à : 30 - diviser l'intervalle temporel de détection (ID) en une pluralité de fenêtres temporelles (F1) ; - pour chaque fenêtre temporelle (Fi) obtenue, calculer un jeu de descripteurs (D;) représentatifs du comportement du paramètre correspondant, les descripteurs (D;) étant calculés en fonction des mesures de ce paramètre dans cette fenêtre temporelle (Fi), et former un vecteur initial (V1) de descripteurs (Dj) à partir des descripteurs (Dj) calculés ; 3045170 22 - normaliser les vecteurs initiaux (V1) de descripteurs (D,) ; - pour chaque vecteur initial (V1) de descripteurs (D,), réduire la dimension de ce vecteur initial (V1) de descripteurs (D,) pour former un vecteur réduit (171) de descripteurs (Dj), chaque composante du vecteur réduit (171) de descripteurs (Dj) correspondant à une 5 combinaison linéaire des composantes du vecteur initial (I 7 1) de descripteurs (D,) à partir duquel ce vecteur réduit (171) de descripteurs (D,) a été formé ; - déterminer l'appartenance de chaque vecteur réduit (171) de descripteurs (D;) à un domaine (D) délimité par la frontière (f) de comportement nominal du paramètre correspondant ; 10 - lorsqu'un vecteur réduit (pi) de descripteurs (D,) est à l'extérieur du domaine (D), générer une alerte correspondant à un comportement atypique du paramètre correspondant dans la fenêtre temporelle (Fi) correspondant à ce vecteur réduit (vi) de descripteurs (Dj). 15