Brevet FR3108738A1 — publié le 20211001

L’invention concerne un procédé de traitement de données de vol ayant été enregistrées au cours d’au moins trois vols d’au moins un aéronef (1) au moyen d’un enregistreur (10) de données de vol d’un aéronef, les données étant regroupées par vol dans un vecteur signature du vol dont les composantes correspondent à des données enregistrées au cours dudit vol de l’aéronef, un vol étant défini par un vecteur signature, le procédé comprenant les étapes suivantes, mises en œuvre dans une unité (20) de traitement : E2) obtention de deux vecteurs signatures et de taille respective et , , les vecteurs signatures correspondent à deux vols différents ; E3) détermination d’une matrice de similarité dont les composantes quantifient la proximité entre les deux vecteurs signatures de vols et , chaque composante permettant d’identifier pour chaque élément de la signature un élément de l’autre signature qui est le plus proche, la proximité entre deux composantes des signatures et étant une distance pondérée par une valeur moyenne des composantes voisines de la matrice de similarité ; E4) répétition des étapes E2) et E3) afin de comparer deux à deux toutes les signatures de vol de sorte à obtenir au moins trois matrices de similarité ; E5) traitement desdites matrices de similarité afin d’évaluer la similarité entre deux vols. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé de traitement de données de vol DOMAINE TECHNIQUE GENERAL L’invention concerne l’analyse des données de vol enregistrées au cours de vol(s) d’aéronef. ETAT DE LA TECHNIQUE La réglementation en termes de maintenance et de circulation aérienne définît des normes que les compagnies aériennes sont tenues de respecter afin d'assurer à un usager un niveau de sécurité maximum. Afin d'optimiser les phases de maintenance, les compagnies aériennes sont dotées de systèmes d'analyse de données de vol. On connait des systèmes d'analyse de données de vol sous le nom FDM (en anglais, « Flight Data Monitoring ») ou bien FOQA (en anglais, « Flight Operational Quality Assurance »). Ces systèmes consistent, entre-autre, à équiper un aéronef d'un enregistreur de données de vol. Un tel enregistreur est par exemple une boite noire ou bien un enregistreur spécifique tel qu'un ACMS (en anglais, « Aircraft Condition Monitoring System »). Ces systèmes permettent aux compagnies aériennes de comprendre en détail le déroulement d'un vol à partir d'enregistrements réguliers des valeurs de ces données de vol effectués au cours de chaque vol de chacun de leurs avions. Pour ce faire, ces systèmes comparent plusieurs vols entre eux en utilisant une représentation intermédiaire des vols appelée signature. Chaque signature comprend un nombre fixe de descripteurs censés représenter l’information intéressante du vol en question. A ce titre, on pourra se référer au document FR 2 987 483 qui décrit un procédé d’analyse de données de vol mettant en œuvre de telles signatures. La comparaison de signatures entre elles nécessitent des signatures de mêmes tailles c’est-à-dire un nombre fixe de descripteurs par vol. Or souvent deux vols différents ont des durées différentes et ne comprennent pas nécessairement les mêmes descripteurs. La comparaison des vols entre eux est par conséquent rendue difficile et imprécise ce qui nuit à l’analyse des vols. PRESENTATION DE L’INVENTION L’invention propose de pallier au moins un de ces inconvénients. A cet effet, l’invention propose un procédé de traitement de données de vol ayant été enregistrées au cours d’au moins trois vols d’au moins un aéronef au moyen d’un enregistreur de données de vol d’un aéronef, les données étant regroupées par vol dans un vecteur signature du vol dont les composantes correspondent à des données enregistrées au cours dudit vol de l’aéronef, un vol étant défini par un vecteur signature, le procédé comprenant les étapes suivantes, mises en œuvre dans une unité (20) de traitement : E2) obtention de deux vecteurs signatures et de taille respective et , , les vecteurs signatures correspondent à deux vols différents ; E3) détermination d’une matrice de similarité dont les composantes quantifient la proximité entre les deux vecteurs signatures de vols et , chaque composante permettant d’identifier pour chaque élément de la signature un élément de l’autre signature qui est le plus proche, la proximité entre deux composantes des signatures et étant une distance pondérée par une valeur moyenne des composantes voisines de la matrice de similarité ; E4) répétition des étapes E2) et E3) afin de comparer deux à deux toutes les signatures de vol de sorte à obtenir au moins trois matrices de similarité ; E5) traitement desdites matrices de similarité afin d’évaluer la similarité entre deux vols. L’invention est avantageusement complétée par les caractéristiques suivantes, prises seules ou en une quelconque de leur combinaison techniquement possible. La détermination de la matrice de similarité comprend les étapes suivantes E31) initialisation d’une matrice ayant lignes et colonnes, et colonnes ; E32) calcul de et pour (i,j) ; E33) calcul des éléments ; avec ; et ; et . Le traitement E5) comprend les sous-étapes suivantes : E51) décomposition en vecteurs propres et valeurs propres de chaque matrice de similarité ; E52) détermination d’un coefficient d’entropie pour chaque vecteur propre ; E53) sélection d’un sous-ensemble de vecteurs propres tels que la somme des entropies soit supérieure à une fraction de la somme des entropies ; E54) détermination pour chaque signature, à partir des vecteurs propres sélectionnés, d’un score d’anormalité en vue d’évaluer (E6) si un vol est anormal. Pour chaque vol anormal détecté, on détermine E7) un vol fantôme le plus proche du vol anormal détecté tout en ayant un score d’anormalité tel que le vol est normal. On compare E8) les paramètres du vol anormal détecté à ceux du vol fantôme déterminé afin de détecter au moins un paramètre du vol anormal qui a rendu anormal ledit vol anormal détecté. L’invention concerne également un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé l’invention, lorsque celui-ci est exécuté par un processeur. Les avantages de l’invention sont multiples. L’invention permet de comparer l'ensemble des données temporelles de deux vols, et ainsi de repérer des problèmes plus subtils que ceux qui ne se manifestent que par l'intermédiaire de descripteurs tels que moyenne, maximum etc. La matrice obtenue est une matrice de Gram dont les composantes s’interprètent facilement car traduisant une proximité. La notion de proximité est au sens de « plus proche selon la métrique » ou encore une mesure de distance définie dans l’espace vectoriel des signatures des vols. Un analyste peut donc interpréter cette matrice. L’obtention de la matrice est rapide. En effet, pour comparer deux signatures de tailles respectives l’invention requiert un temps de de l’ordre de alors que la plupart des autres méthodes d’analyse de signatures requièrent un temps de l’ordre de . Ceci est du au fait que l’obtention de la matrice est sur la base de la signature la plus courte. Ainsi, dans certains cas, l’invention permet de faire passer un temps de traitement de plusieurs jours à parfois moins d’une heure ce qui. PRESENTATION DES FIGURES D’autres caractéristiques, buts et avantages de l’invention ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non limitative, et qui doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : la figure 1 illustre une architecture de mise en œuvre de l’invention ; la figure 2 illustre des étapes d’un procédé de traitement de données de vol selon l’invention ; la figure 3 illustre le principe d’alignement de deux signatures traduit par la matrice de similarité obtenue au cours du procédé selon l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE La figure 1 illustre une architecture d’implémentation de l’invention. Un dispositif 10 est embarqué à bord d’un aéronef 1. Un tel dispositif 10 permet l’acquisition, l’enregistrement et le déchargement de données de vols issues de plusieurs capteurs (non représentes) disposés dans l’aéronef 1. Les données de vol, sont déchargées vers une station sol 2 en vue de leur analyse. La station sol 2 est en communication avec l’aéronef 1 par l’intermédiaire d’un réseau 3. Le réseau 3 est un réseau sans fil ou filaire. La station sol 2 comprend une unité 20 de traitement configurée pour mettre en œuvre un procédé de traitement de données de vol qui sera décrit ci-après en relation avec la figures 2. Un prérequis au traitement des données de vol, qui n’est pas détaillé ici, consiste à récupérer les données de vol enregistrées au cours d’un ou plusieurs vol(s) effectué(s) par au moins un aéronef. Ces données de vol correspondent à des paramètres de vol comme par exemple la vitesse, l'altitude, la température, etc. Pour chaque vol, les données sont regroupées (étape E1) dans une signature de vol. Chaque signature comprend un nombre fixe de paramètres enregistrés sur une durée de vol. A titre d’exemple, on peut avoir jusqu’à 2000 paramètres enregistrés pendant un vol. On dispose d’au moins trois vols différents. Pour regrouper les données dans une signature de vol, on peut se restreindre à une phase de vol (par exemple, l’atterrissage) et ne retenir qu’un certain nombre de paramètres. Ceci permet de raccourcir les tailles des signatures. Une fois les données regroupées, on dispose d’un ensemble de signatures de vols, chaque signature ayant sa propre taille. Avantageusement, dans le procédé ici décrit la taille des signatures n’a pas d’importance. De même, les signatures peuvent être utilisées directement sans nécessiter de traitement de normalisation visant à pallier des ordres de grandeur différents. Les signatures sont avantageusement traitées deux à deux (étapes E2) afin d’obtenir pour différents couples de signatures une matrice de similarité (étape E3). Dans le cas d’au moins trois vols, trois matrices de similarité sont obtenues. Les composantes de la matrice de similarité quantifient la proximité entre deux signatures de vol en se basant sur la plus courte. Chaque composante possède un coefficient de similarité ayant une valeur par exemple comprise entre 0 et 1. En particulier, chaque composante de la matrice permet d’identifier pour un élément d’une signature un élément d’une autre signature qui est le plus proche. De manière avantageuse, c’est un critère de distance (ou de proximité) entre deux éléments qui évalué, pondéré par une valeur moyenne des composantes voisines à la composante calculée. On décrit ci-après l’obtention de la matrice de similarité . Soit et les signatures de deux vols. On considère que la signature a une taille et la signature a une taille et que la signature a une taille inférieure ou égale à la signature . En effet, on va comparer la signature la plus longue par rapport à la signature la plus courte. La matrice est d’abord est d’abord initialisée (étape E31) et présente avantageusement lignes et colonnes. De préférence et colonnes. Ensuite, la composante est initialisée à la valeur (étape E32). Puis les autres composantes sont calculées comme suit (étape E33) : pour , avec et , et . Les valeurs et sont les moyennes des composantes voisines de la valeur de la composante calculée. Cette pondération permet d’avoir des valeurs de coefficient de similarité qui traduisent une forme de similarité plus globale que ne considérant la seule distance euclidienne. La matrice obtenue n’est pas carrée, aussi elle est réduite à une matrice carrée de taille (étape E34) puisque la référence est la séquence la plus courte. La réduction consiste à ne conserver sur les lignes et colonnes que les premiers éléments. Les étapes E31, E32, E33, E34 sont répétées (étape E4) afin de comparer deux à deux toutes les signatures de vol à disposition. Ci-dessous, est décrite l’obtention de la matrice de similarité sous la forme d’un algorithme. La matrice de similarité permet avantageusement de réaligner deux signatures et . En effet, il est possible d’extraire les indices pour au mieux identifier quels sont les éléments les plus proches. On a illustré sur la figure 3 le principe d’alignement de deux signatures traduit par la matrice de similarité. La courbe d’en haut montre deux signatures T et S alignées en utilisant les coefficients de similarité de la matrice obtenue. Les traits entre les deux courbes traduisent la correspondance entre les éléments des signatures. Un trait relie deux éléments de chaque signature qui ont été identifié comment étant les plus similaires (coefficient de similarité le plus faible sur chaque colonne de la matrice). On constate, toujours sur la courbe du bas, que les traits sont d’abord verticaux puisque les premières composantes de la matrice ne sont pas précises et ne prennent pas en compte la moyenne des composantes voisines. Ainsi, les premiers traits verticaux ne considèrent que la distance euclidienne. Ceci est d’autant plus visible en considérant la courbe du bas qui considère uniquement la distance euclidienne. Sur la figure du bas il n’y a que des traits verticaux. Ainsi, avec la matrice de similarité deux signatures sont alignées en maximisant la similarité. Le principe ici exposé s’inspire du principe connu sous son nom anglais par « Dynamic Time Warping » (DTW). L’alignement ici exposé est différent d’un alignement classique utilisé pour aligner temporellement deux signatures qui n’ont pas la même durée. En effet, classiquement il s’agit de ralentir ou accélérer le temps de l’une ou l’autre des deux signatures : mathématiquement, ralentir le temps correspond à répéter un ou plusieurs éléments de la signature, alors qu’accélérer le temps revient à supprimer un ou plusieurs éléments tout en préservant l’ordre temporel des éléments de chacune des signatures. Une fois que toutes les signatures ont été comparées, c’est-à-dire que l’ensemble de matrices est obtenu, ces dernières sont traitées (étape E5) afin d’évaluer l’anormalité d’un vol. En particulier, chaque matrice est décomposée en vecteurs propres et valeurs propres (étape E51). On note les vecteurs propres et les vecteurs propres de la matrice , . A partir ces vecteurs et valeurs propres on détermine un coefficient d’entropie pour chaque vecteur propre (étape E52) défini par . Pour des raisons de facilité de lecture, les indices k ont été supprimés des notations pour les valeurs propres, les vecteurs propres et l’entropie, mais il faut comprendre que les valeurs calculées le sont pour chacune des matrices de similarités. Les coefficients d’entropie sont un critère pertinent permettant de ne sélectionner pour toutes les signatures de tous les vols seulement es données les plus pertinentes. En particulier, on sélectionne (étape E53) un sous-ensemble de vecteurs propres tels que la somme des entropies correspondantes soit supérieure à une fraction (ou pourcentage) de la somme des entropies . De manière préférée, le pourcentage est compris entre 75 et 95%, de préférence 90%. Ensuite, pour chaque signature (ou vol) un score d’anormalité est déterminé (étape E54) Le score d’anormalité est défini pour une signature par avec les les vecteurs propres sélectionnés et les leurs valeurs propres associées. Le score d’anormalité est compris entre 0 et 1. Plus le score est proche de 1 plus le vol est jugé anormal. En conséquence, on peut détecter (étape E6), en fonction du score d’anormalité , si au moins un vol est anormal. Le score d’anormalité peut être affiché pour être visionné par un analyste. Si un vol anormal est détecté, pour ce dernier on peut déterminer (étape E7) un vol nominal de référence appelé « vol fantôme » le plus proche de ce vol anormal détecté tout en étant dans ayant un score d’anormalité qui fait que le vol est normal. Le vol fantôme peut, bien sûr, être différent d’un vol dont on dispose de la signature. Ensuite, on compare les paramètres du vol anormal détecté à ceux du vol fantôme déterminé afin de détecter au moins un paramètre du vol anormal qui a rendu anormal ledit vol anormal détecté (étape E8). Le vol fantôme est généré via une procédure d’optimisation non linéaire sous contrainte de type connu. Procédé de traitement de données de vol ayant été enregistrées au cours d’au moins trois vols d’au moins un aéronef (1) au moyen d’un enregistreur (10) de données de vol d’un aéronef, les données étant regroupées par vol dans un vecteur signature du vol dont les composantes correspondent à des données enregistrées au cours dudit vol de l’aéronef, un vol étant défini par un vecteur signature, le procédé comprenant les étapes suivantes, mises en œuvre dans une unité (20) de traitement : E2) obtention de deux vecteurs signatures et de taille respective et , , les vecteurs signatures correspondent à deux vols différents ; E3) détermination d’une matrice de similarité dont les composantes quantifient la proximité entre les deux vecteurs signatures de vols et , chaque composante permettant d’identifier pour chaque élément de la signature un élément de l’autre signature qui est le plus proche, la proximité entre deux composantes des signatures et étant une distance pondérée par une valeur moyenne des composantes voisines de la matrice de similarité ; E4) répétition des étapes E2) et E3) afin de comparer deux à deux toutes les signatures de vol de sorte à obtenir au moins trois matrices de similarité ; E5) traitement desdites matrices de similarité afin d’évaluer la similarité entre deux vols. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la détermination de la matrice de similarité comprend les étapes suivantes E31) initialisation d’une matrice ayant lignes et colonnes, et colonnes ; E32) calcul de et pour (i,j) ; E33) calcul des éléments ; avec ; et ; et . Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le traitement E5) comprend les sous-étapes suivantes : E51) décomposition en vecteurs propres et valeurs propres de chaque matrice de similarité ; E52) détermination d’un coefficient d’entropie pour chaque vecteur propre ; E53) sélection d’un sous-ensemble de vecteurs propres tels que la somme des entropies soit supérieure à une fraction de la somme des entropies ; E54) détermination pour chaque signature, à partir des vecteurs propres sélectionnés, d’un score d’anormalité en vue d’évaluer (E6) si un vol est anormal. Procédé d’analyse selon l’une des revendications précédentes, dans lequel pour chaque vol anormal détecté, on détermine E7) un vol fantôme le plus proche du vol anormal détecté tout en ayant un score d’anormalité tel que le vol est normal. Procédé d’analyse selon la revendication 4, dans lequel on compare E8) les paramètres du vol anormal détecté à ceux du vol fantôme déterminé afin de détecter au moins un paramètre du vol anormal qui a rendu anormal ledit vol anormal détecté. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 5, lorsque celui-ci est exécuté par un processeur.