Brevet FR3102871A1 — publié le 20210507

TITRE : Procédé pour déterminer une déviation non autorisée d’un comportement systémique d’une installation technique par rapport à une plage de valeurs normées Procédé pour déterminer la déviation d’une installation (1) par rapport à une plage de valeurs normées, avec un algorithme de surveillance (4) en apprentissage, avec les données d’entrée (2, M) et les données de sortie (3) de l’installation (1). Dans une phase de prédiction, l’algorithme (4) ne reçoit que les données d’entrée (2, M) de l’installation (1) et l’algorithme de surveillance (4) calcule les données de comparaison de sortie. On constate une déviation non autorisée de l’installation (1) si ses données de sortie (3) sortent. Figure 1 Procédé pour déterminer une déviation non autorisée d’un comportement systémique d’une installation technique par rapport à une plage de valeurs normées DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention se rapporte à un procédé pour déterminer une déviation non autorisée d’un comportement systémique d’une installation technique par rapport à une plage de valeurs normées. ETAT DE LA TECHNIQUE Le document DE 10 2018 206 805 B3 décrit un procédé de prédiction d’une manœuvre de conduite d’un objet à l’aide de deux systèmes d’apprentissage par machine. Le premier système d’apprentissage par machine détermine en fonction d’une grandeur d’entrée, une grandeur de sortie, caractérisant l’objet et le second système d’apprentissage par machine détermine en fonction d’une seconde grandeur d’entrée, une seconde grandeur de sortie, caractérisant l’état de l’objet. Le mouvement futur de l’objet se prédit en fonction de telles grandeurs de sortie. Le premier système d’apprentissage par machine comprend ainsi un réseau neuroronal profond et le second système d’apprentissage par machine comporte un modèle graphique probalistique. Le document DE 10 2018 209 916 A1 décrit un procédé pour déterminer une suite de signaux de sortie à l’aide d’une succession de couches d’un réseau neuronal sur le fondement de signaux d’entrée qui sont fournis à une couche d’entrée du réseau neuronal. A un instant défini, on fournit de nouveaux signaux d’entrée au réseau neuronal pendant que les signaux précédents se propagent à travers le réseau neuronal. EXPOSE ET AVANTAGES DE L’INVENTION La présente invention a pour objet un procédé pour déterminer une déviation non autorisée du comportement systémique d’une installation technique par rapport à une plage de valeurs normées, à l’aide d’un algorithme de surveillance qui reçoit dans une phase d’apprentissage, les données d’entrée et les données de sortie de l’installation technique, selon lequel dans une phase de prédiction qui fait suite à la phase d’apprentissage, l’algorithme de surveillance ne reçoit que les données d’entrée de l’installation technique et l’algorithme de surveillance calcule les données de comparaison de sortie, - une déviation non autorisée de l’installation technique se constate si les données de sortie de l’installation technique se situent au-delà de la plage de valeurs normées du fait de leur différence par rapport aux données de sortie de comparaison de l’algorithme de surveillance, - dans une étape préalable de traitement, on normalise les données d’entrée fournies à l’algorithme de surveillance en fonction des données d’un signal de référence. Le procédé selon l’invention permet ainsi de déterminer une déviation non autorisée d’un comportement systémique d’une installation technique par rapport à une plage de valeurs normalisées. Cela permet de prévoir une défaillance totale ou partielle de l’installation technique avant même que cette défaillance ne se produise effectivement. Cela permet de prendre à temps des contre-mesures appropriées. De cette manière, on peut facilement surveiller l’état de l’installation technique avec des moyens simples à réaliser. Cela permet de constater suffisamment à temps des détériorations du comportement du système ainsi que des anomalies du système. La prédiction et la comparaison avec la plage de valeurs normalisées permet de surveiller en permanence l’évolution de l’état de l’installation technique et de constater l’instant jusqu’auquel le fonctionnement correct de l’installation technique est garanti et à partir duquel ce fonctionnement correct n’est plus garanti ou ne peut plus l’être complètement. Le procédé de détermination de la déviation non autorisée de l’installation technique utilise un algorithme de surveillance qui, en phase d’apprentissage, reçoit des données d’entrée, et des données de sortie de l’installation technique. La comparaison des données d’entré et de sortie de l’installation technique crée les combinaisons appropriées dans l’algorithme de surveillance et entraîne cet algorithme de surveillance sur le comportement systémique de l’installation technique. Dans une phase de prédiction qui fait suite à la phase d’apprentissage, l’algorithme de surveillance peut prédire de manière fiable le comportement systémique de l’installation. Pour cela, dans la phase de prédiction, on fournit à l’algorithme de surveillance uniquement les données d’entrée de l’installation technique et l’algorithme de surveillance calcule les données de comparaison de sortie qui seront comparées aux données de sortie de l’installation technique. Une défaillance correspond à une différence entre les données de sortie de l’installation technique de préférence saisies sous la forme de valeurs de mesure, et les données de comparaison de sortie de l’algorithme de surveillance, si cette déviation est trop forte et dépasse un seuil, cela signifie que l’on a une déviation non autorisée du comportement systémique de l’installation technique par rapport à la plage de valeurs normées. On peut ensuite prendre les mesures appropriées, par exemple générer un signal d’alarme ou enregistrer ou désactiver des parties fonctionnelles de l’installation technique (dégradation de l’installation technique). Le cas échéant, on peut compenser la déviation non autorisée en passant sur une installation technique alternative. Le procédé selon l’invention permet de surveiller en continu une installation technique réelle. Dans la phase d’apprentissage, l’algorithme de surveillance reçoit suffisamment d’informations de l’installation technique à la fois de son entrée et de sa sortie, pour que l’installation technique puisse être copiée et simulée avec une précision suffisante dans l’algorithme de surveillance. Cela permet au cours de la phase de prédiction qui fait suite, de surveiller l’installation technique et de prévoir une détérioration du comportement systémique. Cela permet notamment de prédire la durée d’utilisation résiduelle de l’installation technique. L’algorithme de surveillance, est notamment un réseau neuronal. Le réseau neuronal, crée les combinaisons des données d’entrée et de sortie de l’installation technique de façon que le réseau neuronal copie avec une grande précision le comportement systémique de l’installation technique. En fonction du réseau neuronal, dans la phase de prédiction on peut obtenir une prévision fiable de la détérioration du comportement systémique (comportement du système). En variante au réseau neuronal, on peut également envisager d’autres algorithmes de surveillance pour surveiller le comportement systémique de l’installation technique. Selon un procédé de l’invention, dans une étape préalable de traitement, exécutée avant chaque étape de la phase d’apprentissage et avant chaque étape de la phase de prédiction, on normalise les données d’entrée fournies à l’algorithme de surveillance, sur les données d’un signal de référence. Cette procédure préalable a l’avantage de compenser les variations des conditions limites, par exemple à cause de la dispersion naturelle, par la normalisation ou du moins on peut les compenser dans une large mesure de sorte que selon le type de dispersion, on améliore le traitement dans la phase d’apprentissage et dans la phase de prédiction ; en particulier, on peut l’effectuer plus rapidement ou la rendre simplement possible. La phase d’apprentissage et la phase de prédiction de l’algorithme de surveillance ne sont pas concernées par l’étape préalable de traitement car seules les données d’entrées sont normalisées dans chaque phase. Selon un développement, la normalisation concerne le nombre de données d’entrée fournies à l’étape de surveillance. Si ce nombre diffère du nombre de données du signal de référence, la normalisation consiste à unifier le nombre de données d’entrée sur le nombre de données du signal de référence. L’algorithme de surveillance reçoit de façon correspondante, après la normalisation, toujours le même nombre de données d’entrée. Selon un autre développement avantageux, au cas où le nombre de données d’entrée et le nombre de données du signal de référence est le même mais que les données d’entrée sont déformées par rapport au signal de référence alors, on ne peut normaliser et les données d’entrée, déformées sont copiées sur les données du signal de référence. Cette procédure permet par exemple de copier sur les données du signal de référence, des maxima ou des minima qui auront été décalés dans les données d’entrée. Selon un autre développement avantageux, la normalisation des données fournies à l’algorithme de surveillance se fait en trois étapes partielles. Les données d’entrée sont fournies de manière discrète dans le temps. Dans la première étape, on normalise temporellement dans une fenêtre de temps en fonction du signal de référence. Dans une seconde étape partielle qui fait suite, on transforme les données d’entrée non normalisées dans le temps pour les différents segments de temps de la fenêtre de temps considérés dans la plage de fréquence. Puis dans la troisième étape partielle, on regroupe les différents segments associés aux différents segments de temps en fonction de la normalisation temporelle effectuée dans la première étape partielle. Le résultat est des données d’entrée normalisées dans la plage des fréquences et ces données sont fournies comme données d’entrée à l’algorithme de surveillance. Les données de comparaison de sortie générées dans l’algorithme de surveillance au cours de la phase de prédiction sont également disponibles dans la plage de fréquences. La comparaison entre les données de comparaison de sortie de l’algorithme de surveillance et les données d’entrée de l’installation technique peut se faire soit dans le domaine temporel soit dans le domaine fréquentiel. Pour la comparaison dans le domaine temporel, on retransforme les données de comparaison de sortie disponibles à la sortie de l’algorithme de surveillance pour passer du domaine fréquence au domaine temps puis dans la plage de temps, on les compare aux données de sortie de l’installation technique. Dans le cas d’une comparaison dans le domaine fréquence, on transforme les données de sortie de l’installation technique qui habituellement sont disponibles dans le domaine temps par exemple une série de mesures, pour les mettre dans le domaine fréquence. Puis les données de comparaison de sortie de l’algorithme de surveillance et les données de sortie de l’installation technique pourront être comparées les unes aux autres dans le domaine fréquence. Selon un autre développement avantageux, la normalisation temporelle des données d’entrée selon le signal de référence, opération qui se fait dans la première étape partielle, se fait au cours d’une transformation temporelle dynamique (dynamic time warping : déformation temporelle dynamique). Pour une optimisation, notamment en tenant compte du coût de fonctionnement, on fixe le trajet optimisé par une matrice qui forme la distance entre chaque point du signal de référence et chacune des données d’entrée. Sous les considérations d’optimisation, le trajet économiquement le plus avantageux est formé par la matrice ; il relie la plus petite liaison entre le point de sortie et le point final. Selon un autre développement avantageux, la transformation des données d’entrée pour la fenêtre de temps considérée dans le domaine fréquence, qui se fait dans la seconde étape partielle, est une transformée de Fourier à court terme. Cette transformation dans le domaine fréquence est appliquée sur un grand nombre de segments de temps, chaque fois sous la forme d’une transformation de Fourier rapide (FFT). Cette procédure a l’avantage de conserver l’information de temps même après le passage dans le domaine fréquence. Cela permet le cas échéant une transformation inverse pour revenir dans le domaine temps en particulier pour comparer les données de sortie de l’installation technique dans le domaine temps. Le signal de référence avec lequel on normalise est par exemple obtenu à partir de plusieurs données d’entrée précédentes, par exemple en formant la valeur moyenne à partir de plusieurs signaux d’entrée. En variante, il est également possible que le signal de référence suive une manœuvre définie propre à l’installation technique concernée et caractéristique de cette installation technique. Il peut s’agir par exemple dans le domaine automobile, de prévoir une manœuvre de conduite définie du véhicule à partir de laquelle on forme le signal de référence rapporté à l’installation technique équipant le véhicule. L’installation se rapport en outre à une installation électronique telle que par exemple l’appareil de commande du véhicule équipé de moyens pour appliquer le procédé décrit ci-dessus. Ces moyens sont notamment au moins une unité de calcul et une unité de mémoire pour effectuer les calculs nécessaires et enregistrer les données d’entrée et de sortie. L’invention se rapporte également à un produit programme d’ordinateur comportant un code programme conçu pour exécuter une étape du procédé décrit ci-dessus. Le produit programme d’ordinateur peut être enregistré sur un support de mémoire lisible par une machine et se dérouler dans l’installation électronique ci-dessus. Le procédé s’applique par exemple à la surveillance de l’état d’un système technique d’un véhicule, par exemple un système de guidage ou un système de freinage. L’installation électronique est dans ce cas constituée avantageusement par un appareil de commande des composants de l’installation technique. Il est également possible à l’intérieur d’un système plus grand, de ne surveiller qu’un sous-système comme installation technique, par exemple dans un système de freinage, on peut se limiter à surveiller le module ESP (programme de stabilisation électronique). La présente invention sera décrite ci-après à l’aide d’un mode de réalisation représenté dans les dessins annexés dans lesquels : schéma par blocs avec une représentation symbolique d’un module SEP, qui reçoit les données d’entrée et produit des données de sortie ainsi qu’un réseau neuronal branché en parallèle, graphique de chronogrammes d’un signal d’entrée et d’un signal de référence, représentation du signal d’entrée transformé dans le domaine fréquence sous la forme matricielle, signal d’entrée transformé dans le domaine fréquence avec normalisation temporelle selon la . DESCRIPTION D’UN MODE DE REALISATION Le schéma par blocs de la est une représentation de principe d’une installation technique 1 sous la forme d’un module ESP d’un système de freinage de véhicule avec des données d’entrée et des données de sortie ainsi qu’un réseau neuronal 4 en parallèle. Le module ESP 1 est par exemple l’installation technique considérée ; il comprend une pompe ESP générant la pression de frein modulée, souhaitée, dans le système de freinage ainsi qu’un appareil de commande pour commander la pompe ESP. Le module ESP 1 reçoit les données d’entrée 2 par exemple le courant d’entrée de la pompe ESP qui est une pompe électrique du module ESP 1 ; le module ESP 1 produit en réaction des données d’entrée 2, les données de sortie 3, par exemple la pression de freinage hydraulique. En parallèle à l’installation technique 1, un réseau neuronal 4 forme un algorithme de surveillance. Le réseau neuronal 4 est entraîné par une phase d’apprentissage sur le comportement systémique de l’installation technique 1 ; pour cela, dans la phase d’apprentissage, le réseau neuronal 4 reçoit à la fois les données d’entrée 2 et les données de sortie 3 de l’installation technique 1. Dans la , la flèche entrée en traits interrompus indique les données de sortie 3 fournies au réseau neuronal 4 en phase d’apprentissage de ce réseau ; le réseau neuronal reçoit en plus des données d’entrée 2, également les données de sortie 3. A la fin de la phase d’apprentissage, le réseau neuronal 4 peut s’utiliser dans une phase de prédiction pour déterminer suffisamment à temps, une détérioration du comportement systémique de l’installation technique 1. A cet effet, dans la phase prévisionnelle, le réseau neuronal 4 reçoit les données d’entrée 2 de l’installation technique 1 comme entrées ; seul le réseau neuronal 4 génère des données de comparaison de sortie en s’appuyant sur le comportement appris (ces données de sortie de comparaison sont figurées par un trait plein à la sortie du réseau neuronal 4). Les données de comparaison de sortie du réseau neuronal 4 sont comparées aux données d’entrée 3 de l’installation technique 1. Si la différence entre les données de comparaison de sortie du réseau neuronal 4 et les données de sortie 3 de l’installation technique 1, dépasse la plage de valeurs normées, prédéfinies, on est en présence d’une détérioration trop importante du comportement systémique de l’installation technique 1 avec pour conséquence une durée de vie réduite ou une défaillance partielle de l’installation technique 1. Ensuite on peut prendre des mesures, comme par exemple générer un signal d’avertissement ou réduire le périmètre de fonctionnement de l’installation technique 1. Le réseau neuronal 4 peut être implémenté dans l’appareil de commande de l’installation technique 1 et se dérouler dans celui-ci. Mais il est également possible d’appliquer le réseau neuronal 4 dans un autre appareil de commande distinct de l’appareil de commande de l’installation technique 1. Les figures 2 à 4 montrent une étape préalable de traitement effectuée avant chaque étape de la phase d’apprentissage et avant chaque étape de la phase de prédiction, elle consiste à normaliser les données d’entrée appliquées à l’algorithme de surveillance selon les données d’un signal de référence. La montre deux graphiques superposés représentés en fonction du temps (ou chronogrammes) d’un signal de référence R (graphique du bas) et un signal avec les données d’entrée mesurées M (graphique du haut). Les données d’entrée M correspondent aux données d’entrée 2 de la . Le signal de référence R a une série d’instants a, b, c, d, e. Le signal avec les données d’entrée M présente une série d’instants 1-6 auxquels on mesure les valeurs des données d’entrée. Le signal de référence R peut se composer d’un grand nombre de données d’entrée réelles précédentes de l’installation technique ou d’une installation technique de même construction ou une autre installation technique. Les courbes des signaux R et M ont certes en principe le même tracé mais elles ne sont toutefois pas identiques. Pour normaliser le signal mesuré des données d’entrée M aux six instants de mesure en tout 1-6, sur le signal de référence R avec en tout cinq instants a-e, dans une première étape partielle on fait une transformation temporelle dynamique (dynamic time warping ; déformation temporelle dynamique). Du point de vue de l’optimisation on recherche le trajet le plus économique entre le début et la fin des deux courbes de signaux R et M. Le résultat est la ligne en trait interrompu reliant les instants des courbes de signaux R et M au motif d’association 1a, 2b, 3c, 4c, 5d et 6e. Les valeurs de mesure de la courbe du signal M aux instants 3 et 4 sont associées toutes les deux à l’instant c du signal R. La est une représentation schématique des données d’entrée M dans la plage de fréquences. Ainsi dans une seconde étape partielle, on transforme les données d’entrée M par une transformée de Fourier à court terme (TFCT) dans la plage fréquences ; à chaque instant t=1… t=6, on effectue une transformation rapide de Fourier FFT. Cette procédure a l’avantage de conserver le temps même après une transformation pour passer dans le domaine fréquence. Dans la matrice selon la , les colonnes représentent chacune un vecteur transformé dans le domaine fréquences et qui est associé à l’un des instants t=1…6. La montre la troisième et dernière étape partielle de la phase préalable de traitement des données d’entrée selon laquelle on regroupe la matrice des données M de la en fonction de la normalisation temporelle de la première étape partielle selon la . Il en résulte qu’en même temps que le domaine fréquences, tel qu’il est représenté à la , les segments de fréquence associés aux instants 3 et 4 sont regroupés en un segment de fréquence commun. Comme résultat on réduit le nombre des segments de fréquence, passant de six à cinq. Le regroupement des segments de fréquence 3 et 4 se fait par exemple sous la forme d’une moyenne des informations des vecteurs respectifs associés aux instants 3 et 4. A la fin de cette préparation, on fournit les données d’entrée normalisées M dans le domaine fréquences à l’algorithme de surveillance réalisé sous la forme d’un réseau neuronal, en phase de prédiction ; le réseau neuronal détermine ainsi des données de comparaison de sortie dans le domaine fréquences qui peuvent être comparées aux données de sortie associées de l’installation technique dans le domaine fréquences. Dans le cas d’une déviation non autorisée qui traduit une détérioration du comportement systémique de l’installation technique, on peut par exemple générer un signal d’alarme. En variante de cette procédure, il est également possible de transformer les données de comparaison de sortie calculées dans le réseau neuronal pour passer du domaine fréquence au domaine temps et de les comparer aux données de sortie de l’installation technique dans le domaine temps. Dans ce cas également en cas de déviation de niveau inacceptable, traduisant une détérioration du comportement systémique, on peut générer un signal d’alarme ou prendre toute autre mesure, par exemple dégrader le fonctionnement de l’installation technique ou activer des installations techniques alternatives. NOMENCLATURE DES ELEMENTS PRINCIPAUX 1 Installation technique/module ESP 2 Données d’entrée 3 Données de sortie 4 Réseau neuronal R, M Courbes de signaux/chronogramme 1-6 Instants de mesure des données d’entrée M a-e Instants du signal de référence R Procédé pour déterminer une déviation non autorisée du comportement systémique d’une installation technique (1) par rapport à une plage de valeurs normées, à l’aide d’un algorithme de surveillance (4) qui reçoit dans une phase d’apprentissage, les données d’entrée (2, M) et les données de sortie (3) de l’installation technique (1), selon lequel dans une phase de prédiction qui fait suite à la phase d’apprentissage, l’algorithme de surveillance (4) ne reçoit que les données d’entrée (2, M) de l’installation technique (1) et l’algorithme de surveillance (4) calcule les données de comparaison de sortie, - une déviation non autorisée de l’installation technique (1) est constatée si les données de sortie (3) de l’installation technique (1) se situent au-delà de la plage de valeurs normées du fait de la différence par rapport aux données de sortie de comparaison de l’algorithme de surveillance (4), - dans une étape préalable de traitement, on normalise les données d’entrée (2, M) fournies à l’algorithme de surveillance (4) en fonction des données d’un signal de référence (R). Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans l’étape de traitement préalable, on unifie le nombre de données d’entrée (2, M) fournies à l’algorithme de surveillance (4) sur le nombre de données du signal de référence (R). Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que dans l’étape préparatoire de traitement, pour un même nombre de données d’entrée (2, M) et de données du signal de référence (R), mais si les données d’entrée (2, M) sont déformées par rapport aux données du signal de référence (R), on copie les données d’entrée (2, M) sont déformées sur les données du signal de référence (R). Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que dans l’étape préalable de traitement, on normalise les données d’entrée (2, M) fournies à l’algorithme de surveillance (4), disponibles de manière discrète dans le temps, en trois étapes partielles, dans la première étape partielle, on normalise temporellement les données d’entrée (2, M) dans une fenêtre de temps considérée sur le signal de référence (R), dans une seconde étape partielle, on transforme les données d’entrée (2, M) pour les segments de temps de la fenêtre de temps, dans la plage des fréquences, et dans la troisième étape partielle, on regroupe les segments de fréquence des données d’entrée (2, M) associées aux différents segments de temps, en fonction de la normalisation temporelle de la première étape partielle. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que la normalisation temporelle des données d’entrée (2, M) sur le signal de référence (R) effectuée dans la première étape partielle, se fait au cours de la normalisation temporelle dynamique. Procédé selon la revendication 4 ou 5, caractérisé en ce que la transformation des données d’entrée (2, M) effectuée dans la seconde étape partielle pour la fenêtre de temps concernée dans la plage des fréquences est une transformée de Fourier à court terme (TFCT). Procédé selon l’une des revendications 4 à 6, caractérisé en ce que on transforme les données de sortie (3) de l’installation technique (1) dans la plage de fréquences et on les compare aux données de comparaison de sortie, calculées par l’algorithme de surveillance (4) dans la plage des fréquences. Procédé selon des revendications 4 à 6, caractérisé en ce qu’ on transforme les données de comparaison de sortie dans la plage de temps, calculées par l’algorithme de surveillance (4) et on les compare dans la plage de temps aux données de sortie (3) de l’installation technique (1). Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu’ on forme le signal de référence (R) à partir de plusieurs données d’entrée (2, M) précédentes. Procédé selon l’une des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que le signal de référence (R) correspond à une manœuvre définie, par exemple à une manœuvre de conduite définie dans un véhicule. Procédé selon l’une des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que l’algorithme de surveillance (4) est un réseau neuronal. Installation électrique notamment appareil de commande équipant un véhicule comportant des moyens réalisés pour appliquer le procédé selon l’une des revendications 1 à 11. Produit de programme d’ordinateur comportant un code programme conçu pour exécuter toutes les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11 et support de mémoire lisible par une machine comportant un tel programme d’ordinateur.