Brevet FR3133920A1 — publié le 20230929

Méthode surveillance du régime moteur d’un aéronef Un aspect de l’invention concerne une méthode de surveillance du régime moteur d’une machine tournante, la méthode comprenant les étapes suivantes : Construction d’un spectrogramme à partir d’un signal vibratoire mesuré par un capteur de vibrations ; Débruitage du spectrogramme pour obtenir un spectrogramme égalisé ; Séparation de sources dans le spectrogramme égalisé par détermination d’un estimateur des fréquences d’intérêt ; Détermination de la vitesse de rotation instantanée du régime moteur à partir de l’estimateur des fréquences d’intérêt. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 2 Méthode de surveillance du régime moteur d'une machine tournante, notamment d'un moteur d'aéronef DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la surveillance de machine tournante et plus particulièrement de moteurs d’aéronefs par analyse de signaux vibratoires, et la transmission de puissance des moteurs. La présente invention concerne une méthode de surveillance du régime moteur d’une machine tournante. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Il existe un certain nombre de méthodes destinées à la surveillance de machines tournantes, notamment au moyen de mesures des vibrations induites par le fonctionnement de la machine et des éléments entrainés. Cependant, les méthodes connues de l’état de l’art dans le domaine sont difficilement applicables à des engins aéronautiques, en particulier les moteurs d’avions et d’hélicoptères. En effet, la surveillance du fonctionnement des moteurs d’aéronefs est rendue difficile, d’une part, par l’accessibilité et l’encombrement des lignes d’arbres et moteurs tournants dans des environnement critiques qui entravent l’installation de dispositifs et systèmes dédiés à la surveillance et, d’autre part, par le fait que les régimes moteur de ces machines tournantes sont à très haute vitesse, ce qui provoque l’apparition d’harmoniques supplémentaires dans le signal vibratoire, contrairement à un moteur avec un régime de fonctionnement à basse vitesse qui présentera un signal vibratoire dont le spectre est moins riche en harmoniques. Ces fréquences supplémentaires risquent alors de d’interférer et de masquer les fréquences d’intérêt permettant d’évaluer l’état de fonctionnement du moteur. On parle d’interférence harmonique. En outre, les moteurs d’aéronefs étant conçus pour atteindre de très hautes vitesses de rotation, ils sont soumis à des phases de très fortes accélérations et décélérations. Les signaux vibratoires acquis durant ces phases sont donc non stationnaires et présentent une forte variabilité. De plus, les différentes parties du moteur n’auront pas le même comportement lors d’une phase d’accélération de décélération. L’interférence harmonique est donc dépendante du mode de fonctionnement du moteur. Par ailleurs, les moteurs d’aéronefs peuvent être agencés en plusieurs parties qui n’ont pas nécessairement des modes de fonctionnement synchrones. En général, les turbomachines comportent deux arbres de rotation ayant tous deux une vitesse de rotation différente. On parle dans ce cas des vitesses de rotation N1 et N2 des arbres. Il est d’ailleurs possible que les différentes parties, notamment les arbres des vitesses N1 et N2, aient des modes de fonctionnement asynchrones durant les phases stationnaires de régime moteur, ainsi que durant les phases d’accélération et de décélération. Ces modes de fonctionnement asynchrones peuvent eux aussi générer un contenu harmonique supplémentaire qui pénalise la discrimination des multiples fréquences associées aux fonctionnement des différents éléments tournants du moteur dans le spectre des signaux. En effet, certaines composantes harmoniques vont se superposer ou se masquer les unes les autres, ce qui entraînera une mauvaise estimation de l’état de fonctionnement du moteur. L’interférence harmonique est alors également dépendante des modes de fonctionnement des différentes parties du moteur qui peuvent être non-synchronisées et dont le régime de rotation peut fortement varier au cours du temps. Enfin, lorsque le moteur d’un aéronef est en fonctionnement, de nombreuses sources de bruit apparaissent qui sont aussi bien d’origine solidienne qu’aérienne ou thermique. Les sources de bruit principales sont la combustion du carburant pour mouvoir l’aéronef, l’écoulement aérodynamique des fluides dans le moteur et autour de l’appareil et les résonnances des différents éléments du moteur et de l’aéronef par les vibrations générées par le moteur. Ces multiples sources de bruit, majoritairement large bande, font que les niveaux de rapport signal à bruit dans les signaux vibratoires acquis sont faibles et qu’il est difficile d’y différencier le contenu fréquentiel d’intérêt, représentatif de l’état de fonctionnement du moteur, du bruit. La grande majorité des méthodes de surveillance de l’état de l’art s’appuie sur l’utilisation d’un signal de vitesse ou de position angulaire (par exemple, les brevets et demandes FR3087265A1, WO2019207242A1, FR3102858A1, FR3096133B1, FR3079977B1) pour mesurer des signaux vibratoires de référence. Pour ces méthodes, il est donc nécessaire de mesurer cette vitesse de rotation, ce qui contraint également d’ajouter une instrumentation hardware sur le système de surveillance. Cependant, en aéronautique, le nombre de capteurs qui peut être installé est très restreint. L’installation d’un capteur de position, dont la résolution est souvent trop faible par rapport aux signaux mesurés, est de surcroît très difficile, voire impossible, du fait de l’encombrement et du besoin de compacité des systèmes moteurs. Par ailleurs, les capteurs de vitesse ou de position angulaire communément utilisés sont peu adaptés pour une utilisation dans des moteurs d’aéronefs car ils sont peu robustes aux conditions critiques dans lesquelles les moteurs fonctionnent (très fortes vibrations, forts gradients de température et de pression, hautes vitesses, etc.). Par ailleurs, on connait de l’état de l’art des méthodes d’analyse mono-fréquentielle de signaux vibratoires à partir desquels est estimée la vitesse de rotation instantanée. Cette vitesse est déterminée par application d’un filtre passe bande autour d’une seule composante des signaux. Cependant, ces méthodes ne sont pas compatibles pour une application aéronautique du fait de l’interférence harmonique décrite plus haut, de la multiplicité des harmoniques d’intérêt présentes dans un tel signal vibratoire et des forts niveaux de bruit mesurés. On connait également des méthodes d’estimation basées sur la comparaison avec un signal vibratoire de référence ou appliquée à des structures simples où le contenu harmonique est aisément identifiable, car les régimes de fonctionnement sont à basse vitesse et que les variations sont lentes ou par palier. Ces méthodes ne sont pas compatibles pour des applications aéronautiques puisque les éléments rotatifs des aéronefs sont sujets à des régimes transitoires brusques, propres à chaque élément, et à des régimes de fonctionnement avec de très hautes vitesses, générant des contenus harmoniques très riches. De plus, en régime non-stationnaire, les moteurs d’aéronef génèrent des fuites d’énergie (en anglais « spectral leakage ») considérables dans les spectres des signaux vibratoires mesurés, rendant l’identification des pics par comparaison avec un signal de référence infaisable. Dans les spectres, la fuite d’énergie se traduit notamment par l’étalement du contenu fréquentiel et l’apparition d’harmoniques parasites. On connait, enfin, des méthodes d’analyse temporelle des signaux vibratoires. L’inconvénient de ces méthodes est que, dans le domaine temporel, le bruit est très corrélé aux signaux d’intérêt, ce qui nécessite de prendre en compte toutes les harmoniques lors de l’analyse. Dans le cas d’un signal aéronautique, il est impossible de connaître toutes les composantes harmoniques des signaux du fait de la complexité des engins et de la multiplicité des modes de fonctionnement des moteurs. Par ailleurs, une harmonique peut localement perdre en amplitude et être masquée à cause de hauts niveaux de bruit ou de l’interférence harmonique. Par ailleurs, dans ces méthodes, le bruit est modélisé avec un comportement Gaussien, ce qui est n’est pas réaliste dans un cas aéronautique où le bruit est de nature impulsive. Il existe donc un besoin d’une méthode pour surveiller l’état de fonctionnement d’une machine tournante, au moyen d’un signal vibratoire, qui permette de discriminer le contenu harmonique d’intérêt du bruit généré par le fonctionnement de la machine et de réduire la sensibilité du signal vibratoire à l’interférence harmonique. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant la surveillance, grâce à la mesure d’un signal vibratoire, d’une machine tournante de sorte que le contenu harmonique d’intérêt soit discriminé du bruit engendré par le fonctionnement de la machine, tout en réduisant la sensibilité du signal vibratoire à l’interférence harmonique. Un premier aspect de l’invention concerne une méthode de surveillance du régime moteur d’une machine tournante, la méthode comprenant les étapes suivantes : Construction d’un spectrogramme brut à partir d’un signal vibratoire mesuré par un capteur de vibrations ; Débruitage du spectrogramme brut pour obtenir un spectrogramme égalisé, l’étape de débruitage comprenant : Une première sous-étape de détermination d’un pied du spectrogramme brut, la première sous-étape comprenant : Une première sous-sous-étape de construction d’une fonction de régression robuste aux pics du spectrogramme brut ; Une deuxième sous-sous-étape de détermination du pied du spectre à partir de la fonction de régression ; Une deuxième sous-étape de détermination du spectrogramme égalisé à partir du pied du spectrogramme ; Séparation de sources dans le spectrogramme égalisé par détermination d’un estimateur des fréquences d’intérêt ; Détermination d’une vitesse de rotation instantanée du régime moteur à partir de l’estimateur des fréquences d’intérêt. On entend par « machine tournante » un engin motorisé dont le moteur transforme l’énergie apportée au moteur en un mouvement rotatif, par exemple au travers d’une ligne d’arbre. Dans le contexte de l’invention, il s’agit notamment d’aéronefs tels des avions ou hélicoptères, mais il peut également s’agir de moteur d’éoliennes, de moteurs de véhicules roulants, etc. On entend par « surveillance du régime moteur » la surveillance de l’état de fonctionnement du moteur permettant la rotation de la machine tournante, notamment par l’estimation de rotation instantanée de la machine tournante. La surveillance permet alors d’anticiper et/ou de déceler des dysfonctionnements dans le fonctionnement de la machine tournante. Par exemple, l’estimation de la vitesse de rotation instantanée permet de vérifier si le régime moteur de la machine tournante est bien celui attendu, en comparaison à des données de références, en vue d’une éventuelle maintenance de la machine tournante ou de la détection d’une anomalie de fonctionnement. La vitesse de rotation instantanée peut être définie comme étant la vitesse de rotation estimée dans un intervalle de temps dont la durée est petite devant la durée de l’acquisition du signal vibratoire. On entend par « spectrogramme » la représentation au cours du temps du contenu fréquentiel d’un ou plusieurs signaux. Par ailleurs, les termes contenu fréquentiel, contenu harmonique, composantes harmoniques et harmoniques font tous référence à l’ensemble des fréquences (ou harmoniques) contenues dans le spectre des signaux, le spectre d’un signal étant obtenu par application d’une transformée de Fourier depuis le domaine temporel vers le domaine fréquentiel. Le « contenu harmonique d’intérêt » est ainsi le contenu fréquentiel qui est représentatif du régime moteur de la machine tournante et qui permet, notamment, de déterminer sa vitesse de rotation instantanée, les fréquences d’intérêt étant linéairement dépendantes de la vitesse de rotation instantanée. On entend par « capteur de vibration » un capteur adapté pour mesurer les vibrations auxquelles une structure est soumise. Il peut, par exemple, s’agir d’un capteur de type accéléromètre, basé sur l’effet piézoélectrique, d’un vibromètre laser, d’un capteur de déplacement capacitif ou à courants de Foucault, etc. On entend par « interférence harmonique » le phénomène par lequel deux contenus fréquentiels de sources différences et simultanément mesurés par un même capteur peuvent partiellement ou totalement interférer l’un l’autre. Cette interférence a pour effet d’altérer partiellement ou totalement le contenu fréquentiel du signal, notamment par la superposition (en phase) ou le masquage (en opposition de phase) des contenus harmoniques. Grâce à l’invention, il est possible de surveiller le régime moteur d’une machine tournante et de déterminer sa vitesse de rotation instantanée au moyen d’un signal vibratoire fortement bruité et dont le contenu harmonique d’intérêt est altéré par de l’interférence harmonique. La méthode est donc particulièrement adaptée à des applications hautes vitesses telles que les moteurs d’hélicoptères et d’avions en aéronautique. La méthode peut également peut être appliquée à d’autres types de machines tournantes ou à des machines à combustion et explosion. La mise en œuvre de la méthode de surveillance dans le domaine fréquentiel permet d’accélérer les traitements de débruitage du signal et de séparation de sources, contrairement à une application dans le domaine temporel. De plus, dans le domaine fréquentiel, l’hypothèse que le bruit est décorrélé du signal est plus réaliste que dans le domaine temporel, ce qui rend le débruitage plus aisé et moins biaisé. L’étape de débruitage du spectrogramme brut du signal vibratoire permet ainsi l’obtention d’un spectrogramme égalisé, grâce à l’utilisation du pied du spectrogramme qui est représentatif du bruit large bande, de sorte à avoir des niveaux de bruit uniforme en tout point des axes de temps et de fréquence. Par ailleurs, le pied du spectrogramme permet de rendre le spectrogramme robuste aux pics présents dans son spectre. L’étape pour la détermination d’un estimateur des fréquences d’intérêt permet ensuite, de réduire les effets de l’interférence harmonique dans le spectrogramme égalisé, par séparation des sources dans le signal vibratoire, afin de mieux discriminer les fréquences d’intérêt pour la détermination de la vitesse de rotation instantanée de la machine tournante. Enfin, la méthode est aisément praticable dans le cadre d’une application aéronautique puisqu’elle ne requiert, a minima, qu’un seul capteur de vibrations, dont les dimensions sont compatibles avec les problématiques d’encombrement et de compacité des systèmes aéronautiques. L’installation de peu de matériel est donc suffisante pour que la méthode selon l’invention soit opérationnelle. En outre, les capteurs de vibrations étant plus robustes aux environnement critiques et plus sensibles aux hautes fréquences que des capteurs de vitesse ou de position, la méthode est adaptée à une application aéronautique. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, la méthode selon le premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Selon une variante de réalisation, la méthode comprend en outre une étape de détection d’une anomalie de fonctionnement du moteur de la machine tournante en fonction de la vitesse de rotation instantanée. Grâce à cette variante, il est possible de détecter un fonctionnement anormal d’un ou plusieurs éléments tournants de la ligne d’arbre du moteur de la machine tournante. On entend par fonctionnement anomal, un état de fonctionnement du régime moteur qui n’est pas celui attendu pour le régime moteur considéré, par rapport à un état de fonctionnement nominal ou de référence. Selon une variante de réalisation, le spectrogramme brut est construit par une Transformée de Fourier appliquée au signal vibratoire sur une pluralité de fenêtres temporelles successives et de courte durée. Grâce à cette variante, il est possible de construire un spectrogramme par tronçons temporelles, de sorte que l’intervalle de temps sur lequel est appliqué la Transformée de Fourier soit suffisamment petit pour que l’hypothèse d’un signal stationnaire soit valable. Selon une variante de réalisation, l’étape de séparation de sources est répétée jusqu’à satisfaction d’un critère de convergence, ladite étape de séparation de sources comprenant une première sous-étape de détermination de fréquences d’intérêt en fonction d’amplitudes des fréquences d’intérêt, et une deuxième sous-étape d’estimation des amplitudes des fréquences d’intérêt en fonction des fréquences d’intérêt, lesdites première et deuxième sous-étapes étant alternativement exécutées à chaque itération de ladite étape de séparation de sources, et l’estimateur des fréquences d’intérêt étant en outre déterminé en fonction des fréquences d’intérêt et des amplitudes des fréquences d’intérêt. Grâce à cette variante, il est possible de déterminer l’estimateur des fréquences d’intérêt alors que les amplitudes des fréquences d’intérêt n’est pas connu initialement. La recherche itérative par estimation alternative des fréquences d’intérêt et des amplitudes associées permet de corriger le contenu fréquentiel d’intérêt de l’interférence harmonique. Cette correction est de plus réalisée de façon adaptative par la mise en œuvre alternative des étapes d’estimation des fréquences d’intérêt et d’estimation des amplitudes associées. Le caractère adaptif de cette variante permet à la méthode d’être robuste aux variations de régimes du moteur de l’aéronef. La méthode est donc appropriée pour estimer la vitesse de rotation instantanée y compris lorsque le signal vibratoire est non-stationnaire. Selon une variante de réalisation, l’étape de séparation de sources est mise en œuvre par un algorithme Espérance-Maximisation, où la première sous-étape de détermination de fréquences d’intérêt est la E-étape de l’algorithme Espérance-Maximisation, et où la deuxième sous-étape d’estimation des amplitudes des fréquences d’intérêt est la M-étape de l’algorithme Espérance-Maximisation. Selon une variante de réalisation, la sous-étape de détermination de fréquences d’intérêt en fonction d’amplitudes des fréquences d’intérêt comprend une première sous-sous-étape de détermination d’une probabilité a posteriori sur les fréquences d’intérêt, et une deuxième sous-étape de détermination d’une espérance d’une log-vraisemblance des amplitudes des fréquences d’intérêt. Selon une variante de réalisation, la sous-étape d’estimation des amplitudes des fréquences d’intérêt en fonction des fréquences d’intérêt comprend une première sous-sous-étape de détermination d’une probabilité a posteriori sur les amplitudes des fréquences d’intérêt, une deuxième sous-sous-étape de détermination d’une probabilité a posteriori sur les amplitudes des fréquences d’intérêt, et une troisième sous-sous-étape de détermination d’une variance d’une distribution Gaussienne généralisée lissée du spectrogramme égalisé. Selon une variante de réalisation, l’estimateur des fréquences d’intérêt est déterminé, à la satisfaction d’un critère d’arrêt, en fonction de la probabilité a posteriori sur les fréquences d’intérêt. Selon une variante de réalisation, la méthode comprend en outre une étape d’interpolation de l’estimateur des fréquences d’intérêt. Selon une variante de réalisation, la méthode comprenant en outre une étape de lissage de l’interpolation de l’estimateur des fréquences d’intérêt. Un deuxième aspect de l’invention concerne un produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes de la méthode selon le premier aspect de l’invention. Un troisième aspect de l’invention concerne un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes de la méthode selon le premier aspect de l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes de la méthode selon l’invention. La présente deux exemples de spectrogrammes construits et traités par la méthode selon l’invention pour des signaux acquis sur un moteur d’avion et un moteur d’hélicoptère en fonctionnement. La présente les spectrogrammes bruts, c’est-à-dire non traité au moyen de la méthode selon l’invention, qui sont à l’origine des spectrogrammes traités de la . La présente une illustration de la méthode de débruitage de la méthode selon l’invention pour le spectre d’un signal vibratoire. La présente des spectrogrammes égalisés obtenus après égalisation des spectrogrammes brut de la suivant l’étape de débruitage de la méthode selon l’invention. La présente des exemples de probabilité a posteriori des fréquences d’intérêt déterminées suivant l’étape de séparation de sources de la méthode selon l’invention, pour les spectrogrammes égalisés de la . Méthode (100) de surveillance du régime moteur d’une machine tournante, la méthode (100) comprenant les étapes suivantes : Construction (110) d’un spectrogramme (1100) brut à partir d’un signal vibratoire mesuré par un capteur de vibrations ; Débruitage (120) du spectrogramme (1100) brut pour obtenir un spectrogramme (1200) égalisé, l’étape de débruitage (120) comprenant : Une première sous-étape (121) de détermination d’un pied du spectrogramme (1100) brut, la première sous-étape (121) comprenant : Une première sous-sous-étape (121a) de construction d’une fonction de régression robuste aux pics du spectrogramme (1100) brut ; Une deuxième sous-sous-étape (121b) de détermination du pied du spectre à partir de la fonction de régression ; Une deuxième sous-étape (122) de détermination du spectrogramme (1200) égalisé à partir du pied du spectrogramme ; Séparation de sources (130) dans le spectrogramme (1200) égalisé par détermination d’un estimateur des fréquences d’intérêt ; Détermination (140) d’une vitesse de rotation instantanée du régime moteur à partir de l’estimateur des fréquences d’intérêt. Méthode (100) de surveillance du régime moteur d’une machine tournante selon la revendication précédente, la méthode (100) comprenant en outre une étape (170) de détection d’une anomalie de fonctionnement du moteur de la machine tournante en fonction de la vitesse de rotation instantanée. Méthode (100) de surveillance du régime moteur d’une machine tournante selon l’une des revendications précédentes dans laquelle le spectrogramme (1100) brut est construit par une Transformée de Fourier appliquée au signal vibratoire sur une pluralité de fenêtres temporelles successives et de courte durée pour pouvoir considérer le signal vibratoire stationnaire dans chaque fenêtre temporelle de la pluralité de fenêtres temporelles. Méthode (100) selon l’une des revendications précédentes, dans laquelle l’étape de séparation de sources (130) est répétée jusqu’à satisfaction d’un critère de convergence, ladite étape de séparation de sources (130) comprenant une première sous-étape (131) de détermination de fréquences d’intérêt en fonction d’amplitudes des fréquences d’intérêt, et une deuxième sous-étape (132) d’estimation des amplitudes des fréquences d’intérêt en fonction des fréquences d’intérêt, lesdites première et deuxième sous-étapes (131,132) étant alternativement exécutées à chaque itération de ladite étape de séparation de sources (130), et l’estimateur des fréquences d’intérêt étant en outre déterminé en fonction des fréquences d’intérêt et des amplitudes des fréquences d’intérêt. Méthode (100) selon la revendication précédente, dans laquelle l’étape de séparation de sources (130) est mise en œuvre par un algorithme Espérance-Maximisation, où la première sous-étape (131) de détermination de fréquences d’intérêt est la E-étape de l’algorithme Espérance-Maximisation, et où la deuxième sous-étape (132) d’estimation des amplitudes des fréquences d’intérêt est la M-étape de l’algorithme Espérance-Maximisation. Méthode (100) selon l’une des revendications 4 et 5, dans laquelle la sous-étape (131) de détermination de fréquences d’intérêt en fonction d’amplitudes des fréquences d’intérêt comprend une première sous-sous-étape (131a) de détermination d’une probabilité a posteriori sur les fréquences d’intérêt, et une deuxième sous-étape (131b) de détermination d’une espérance d’une log-vraisemblance des amplitudes des fréquences d’intérêt. Méthode (100) selon l’une des revendications 4 à6, dans laquelle la sous-étape (132) d’estimation des amplitudes des fréquences d’intérêt en fonction des fréquences d’intérêt comprend une première sous-sous-étape (132a) de détermination d’une probabilité a posteriori sur les amplitudes des fréquences d’intérêt, une deuxième sous-sous-étape (132b) de détermination d’une probabilité a posteriori sur les amplitudes des fréquences d’intérêt, et une troisième sous-sous-étape (132c) de détermination d’une variance d’une distribution Gaussienne généralisée lissée du spectrogramme (1200) égalisé. Méthode (100) selon la revendication 6 ou selon les revendications 6 et 7, dans laquelle l’estimateur des fréquences d’intérêt est déterminé, à la satisfaction d’un critère d’arrêt, en fonction de la probabilité a posteriori sur les fréquences d’intérêt. Méthode (100) selon l’une des revendications précédentes, la méthode (100) comprenant en outre une étape (150) d’interpolation de l’estimateur des fréquences d’intérêt. Méthode (100) selon la revendication précédente, la méthode (100) comprenant en outre une étape (160) de lissage de l’interpolation de l’estimateur des fréquences d’intérêt.