Brevet FR3133885A1 — publié le 20230929

Un aspect de l’invention concerne un procédé de surveillance de l’état de santé de turbomachine d’aéronef pour un vol d'intérêt VI, à partir d'un vecteur consigne X SC de paramètres d'entrée relatifs à la turbomachine d'intérêt en régime stabilisé, le procédé utilisant base de données de valeurs de paramètres d'entrée et de sortie en régime transitoire pour une pluralité de vols dont le vol d'intérêt, et des valeurs de paramètres d'entrées et de sortie en régime stabilisé pour une pluralité de vols à l'exception du vol d'intérêt. Les données transitoires sont utilisées pour estimer un modèle de prédiction transitoire f, au moins une partie du modèle de prédiction transitoire f étant ensuite utilisé , associé aux données stabilisées, afin d'estimer un modèle de prédiction stabilisée H de la turbomachine d'intérêt pour le vol d'intérêt et de déterminer le comportement en régime stabilisé de la turbomachine pour le vol d'intérêt. Figure à publier avec l'abrégé : Figure 1 [Fig. 1]. Procédé de surveillance de l’état de santé de turbomachine d’aéronef DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la surveillance de l’état de turbomachines d'aéronefs. La présente invention concerne un procédé de surveillance de l’état de santé de turbomachine d’aéronef. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Le "Health monitoring" (de l'anglais surveillance de santé) d'une turbomachine d'aéronef, par exemple un avion ou un hélicoptère, permet de suivre l'état de la turbomachine tout au long de sa vie et d'anticiper un défaut de la turbomachine à partir de données enregistrées durant des vols effectués par l'aéronef comprenant la turbomachine. Un indicateur classique du health monitoring est le calcul de marges permettant de comparer, pour une valeur souhaitée d'au moins un paramètre d'entrée relatif à la turbomachine, une valeur théorique modélisée d'au moins un paramètre de sortie relatif à la turbomachine avec une valeur réelle dudit paramètre de sortie. Par exemple, pour obtenir une puissance P souhaitée émise par la turbomachine, une température dans la chambre de combustion T 0 de la turbomachine, modélisée physiquement, est nécessaire en théorie. La température T 0 est comparée à une température réelle T 1 dans la chambre de combustion de la turbomachine nécessaire pour obtenir une puissance P émise par la turbomachine. La température réelle T 1 augmente au fil du cycle de vie de la turbomachine et la différence entre la valeur théorique T 0 et la valeur réelle T 1 est une marge étudiée et analysée grâce à des modèles physiques, permettant anticiper par exemple une éventuelle défaillance et surchauffe de la turbomachine. Le calcul de marge peut être réalisé pour plusieurs valeurs de paramètres en entrée (par exemple une vitesse de rotation d'un premier arbre de la turbomachine et une vitesse de rotation d'un deuxième arbre de la turbomachine) et plusieurs valeurs de paramètres en sortie (par exemple la puissance émise par la turbomachine et la température précédemment évoquée de la turbomachine). Les modèles physiques permettant d'étudier les marges avec des données de paramètres relatifs à la turbomachine enregistrées lors d'un régime stabilisé de la turbomachine. Cependant, il se peut qu'un hélicoptère, qui effectue par exemple des surveillances ou de l'élingage, ne fonctionne peu ou jamais en régime stabilisé durant un vol particulier, ce qui rend le calcul de marges complexe voire impossible. Afin de pallier le manque de données en régime stabilisé d'une turbomachine d'un hélicoptère, il existe dans l'état de l'art des solutions permettant de surveiller l'état du moteur à partir d'autres indicateurs que les marges. Une alternative à la solution proposée ci-dessus également connue dans l'état de l'art, repose sur l'estimation, à partir de valeurs de paramètres d'entrées relatifs à la turbomachine en régime transitoire lors d'un vol donné, de valeurs de paramètres de sortie relatifs à la turbomachine en régime stabilisé. La solution permet de transformer deux paramètres relatifs à la turbomachine indépendamment l'un de l'autre afin d'obtenir des valeurs de paramètres de sortie en régime stabilisé pour des paramètres d’entrée donnés. Cependant, la solution proposée fonctionne uniquement pour deux paramètres d'entrée à la fois et chaque paramètre est transformé indépendamment de l'autre pour obtenir un paramètre de sortie en régime stabilisé. De plus, la marge ne peut donc être calculée que sur les paramètres transformés, et non pour n’importe quelle valeur des paramètres d’entrée, ce qui limite encore un calcul de marge pertinent. Il existe donc un besoin d'estimer le comportement de la turbomachine en régime stabilisé, à partir d'un ou plusieurs paramètres d'entrée relatifs à la turbomachine en régime transitoire, sans considérer les paramètres d'entrées et sorties indépendamment les uns des autres. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant d'estimer plus efficacement le comportement en régime stabilisé d'une turbomachine pour un vol en particulier. Un aspect de l’invention concerne un procédé de surveillance de l’état de santé d'une turbomachine d'intérêt d’aéronef pour un vol d'intérêt VI de l'aéronef, à partir d'une matrice consigne X SC comprenant au moins une valeur d'au moins un paramètre d'entrée relatif à la turbomachine d'intérêt TMI, le procédé comportant les étapes suivantes : Construction d'une base de données d'entrainement comprenant : un ensemble dit transitoire T comportant des données transitoires d'apprentissage enregistrées lors d'au moins un instant de vol d'au moins un vol V d'au moins une turbomachine TM fonctionnant en régime transitoire et du vol d’intérêt de la turbomachine d’intérêt TMI; un ensemble dit stabilisé S comportant des données stabilisées d'apprentissage enregistrées lors d'au moins un instant de vol de chaque vol V, à l'exception du vol d'intérêt VI, de chaque turbomachine TM fonctionnant en régime stabilisé ; Estimation d'un modèle de prédiction transitoire f sur les données transitoires d'apprentissage de l'ensemble transitoire T; le Estimation d'un modèle de prédiction stabilisée H à partir du modèle de prédiction transitoire f et des données d'apprentissage stabilisées comprises dans l'ensemble stabilisé S Estimation d'une matrice Y SI représentant le comportement de la turbomachine d'intérêt TMI en régime stabilisé pour le vol d'intérêt VI à partir du modèle de prédiction stabilisée H, d'au moins une partie du modèle de prédiction transitoire f et de la matrice consigne X SC . Un autre aspect de l'invention concerne un procédé de surveillance de l’état de santé d'une turbomachine d'intérêt d’aéronef pour un vol d'intérêt VI de l'aéronef, à partir d'une matrice consigne X SC comprenant au moins une valeur d'au moins un paramètre d'entrée relatif à la turbomachine d'intérêt, le procédé comportant les étapes suivantes : Construction d'une base de données d'entrainement comprenant: un ensemble dit transitoire T comportant des données transitoires d'apprentissage enregistrées lors d'au moins un instant d'enregistrement de vol d'au moins un vol V d'au moins une turbomachine TM fonctionnant en régime transitoire et du vol d’intérêt de la turbomachine d’intérêt TMI un ensemble dit stabilisé S comportant des données stabilisées d'apprentissage enregistrées lors de chaque instant d'enregistrement de vol de chaque vol V, à l'exception du vol d'intérêt VI, de chaque turbomachine TM fonctionnant en régime stabilisé ; Estimation d'un modèle de prédiction transitoire f sur les données transitoires d'apprentissage de l'ensemble transitoire T; Estimation d'un modèle de prédiction stabilisée H à partir du modèle de prédiction transitoire f et des données stabilisées d'apprentissage comprises dans l'ensemble stabilisé S; Estimation d'une matrice d'intérêt Y SI représentant le comportement de la turbomachine d'intérêt TMI en régime stabilisé pour le vol d'intérêt VI à partir du modèle de prédiction stabilisée H, d'au moins une partie du modèle de prédiction transitoire f et de la matrice consigne X SC . Le modèle f peut être constitué d’un ou plusieurs sous-modèles spécifiques ou non à des jeux de données particuliers. Par "paramètre d'entrée relatif à une turbomachine" on entend un paramètre relatif à la turbomachine dont une valeur consigne est souhaitée. Par " comportement d'une turbomachine en régime stabilisé pour un vol V " on entend l'estimation d'au moins un paramètre de sortie relatif à la turbomachine, un paramètre de sortie étant une conséquence d'un ou plusieurs paramètres d’entrées de la turbomachine et de l’état de la turbomachine. Grâce à l’invention, le comportement en régime stabilisé d'une turbomachine d'intérêt, pour n'importe quel vol d'intérêt, peut être estimé à partir de données transitoires et stabilisées relatives à au moins une turbomachine en régime transitoire et stabilisé pour une pluralité de vols, grâce au modèle de prédiction stabilisée H. Ainsi, contrairement à l'état de l'art, l'invention ne permet pas seulement de prédire des données de sorties relatives à la turbomachine en régime stabilisé mais un modèle permettant de prédire les données de sorties à partir de n'importe quelle consigne, l'estimation du modèle H permettant donc de calculer des marges en différents points plutôt que d’être contraint à une transformation des variables transitoires et donc de surveiller l'état de la turbomachine pour n'importe quel vol d'intérêt. Avantageusement, l'invention permet de prendre en compte toutes les données relatives à la turbomachine d’un seul coup plutôt que par paires. Avantageusement, l'invention permet la construction d’un modèle de prédiction stabilisée H VI qui permet de calculer des marges en différents points plutôt que d’être contraint à une transformation des variables transitoires. Avantageusement, les données d’apprentissage peuvent être prises sans rapport direct avec le vol d’intérêt. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon un aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : les données transitoires d'apprentissage de l'ensemble T sont construites, pour chaque vol V de chaque turbomachine TM, à partir d'un couple ( : la matrice comprenant au moins une ligne et au moins une colonne, chaque ligne correspondant à un paramètre d’entrée de la turbomachine TM en régime transitoire, chaque paramètre d'entrée de chaque ligne étant différent des autres paramètres d'entrée des autres lignes, chaque colonne correspondant à un instant d’enregistrement du vol , chaque instant d'enregistrement de chaque colonne étant différent des autres instants d'enregistrements des autres colonnes, la matrice comprenant au moins une ligne et au moins une colonne, chaque ligne correspondant à un paramètre de sortie de la turbomachine TM en régime transitoire, chaque paramètre de sortie de chaque ligne étant différent des autres paramètres d'entrée des autres lignes, chaque colonne correspondant à un instant d’enregistrement du vol , chaque instant d'enregistrement de chaque colonne étant différent des autres instants d'enregistrements des autres lignes, les données stabilisées d'apprentissage de l'ensemble S sont construites, pour chaque vol V de chaque turbomachine TM, à l'exception du vol d'intérêt, à partir du couple ( : la matrice comprenant au moins une ligne et au moins une colonne, chaque ligne correspondant à un paramètre d’entrée de la turbomachine TM en régime transitoire, chaque paramètre d'entrée de chaque ligne étant différent des autres paramètres d'entrée des autres lignes, chaque colonne correspondant à un instant d’enregistrement du vol , chaque instant d'enregistrement de chaque colonne étant différent des autres instants d'enregistrements des autres colonnes, la matrice comprenant au moins une ligne et au moins une colonne, chaque ligne correspondant à un paramètre de sortie de la turbomachine TM en régime transitoire, chaque paramètre de sortie de chaque ligne étant différent des autres paramètres d'entrée des autres lignes, chaque colonne correspondant à un instant d’enregistrement du vol , chaque instant d'enregistrement de chaque colonne étant différent des autres instants d'enregistrements des autres colonnes. la turbomachine TM est la turbomachine d'intérêt. Ainsi, Parmi les couples de matrices ( de l'ensemble transitoire T, au moins un de ces couples représente un vol de la turbomachine d'intérêt. Cette caractéristique permet d'inclure des données relatives à la turbomachine d'intérêt pour au moins un vol, permettant d'estimer le modèle de prédiction f, le modèle f permettant de déterminer le comportement pour un vol à partir de données récupérées sur la turbomachine d'intérêt. Un vol V de l'ensemble T est le vol d'intérêt VI de la turbomachine d'intérêt et l'ensemble T est en outre construit à partir du couple ). Cette caractéristique d'inclure des paramètres relatifs à la turbomachine d'intérêt pour le vol d'intérêt, permettant d'estimer le modèle de prédiction f, permettant de représenter de la turbomachine d'intérêt pour le vol d'intérêt . pour chaque vol V de chaque turbomachine TM de l'ensemble T : les données d'apprentissage transitoires de l'ensemble T comprennent le couple ( : le modèle de prédiction transitoire f est formé d'au moins un sous-modèle f v , tel que f v ( ) = . Selon un mode de réalisation complémentaire au premier mode de réalisation, le modèle de prédiction stabilisée H est défini tel que, pour chaque vol V de chaque turbomachine TM de l'ensemble T, H(fv( Selon un mode de réalisation, les données transitoires d'apprentissage de l'ensemble T comprennent : Une matrice résultant d'une concaténation horizontale de chaque matrice , Une matrice résultant de concaténation horizontale de chaque matrice , les données stabilisées d'apprentissage de l'ensemble S comprennent : Une matrice résultant d'une concaténation horizontale de chaque matrice , Une matrice résultant de concaténation horizontale de chaque matrice , Et le modèle de prédiction transitoire f est défini tel que f( ) = . Selon un mode de réalisation complémentaire au mode de réalisation précédent, le modèle de prédiction stabilisée H est défini tel que H(f( . au moins un paramètre d'entrée relatif à une turbomachine est un paramètre de fonctionnement de la turbomachine parmi les suivants : Vitesse de rotation d'un premier arbre de la turbomachine ; Vitesse de rotation d'un deuxième arbre de la turbomachine ; Température d'une chambre de combustion de la turbomachine ; Couple délivré par la turbomachine ; Tout autre paramètre thermodynamique pertinent ou un paramètre propre à l'environnement donné dans lequel est située la turbomachine parmi les suivants : Température de l'environnement donné ; Pression de l'environnement donné. Puissance de prélèvement Tout autre paramètre influençant le comportement thermodynamique de la turbomachine (par exemple, valve); au moins un paramètre de sortie relatif à une turbomachine est un paramètre de fonctionnement de la turbomachine parmi les suivants : Vitesse de rotation d'un premier arbre de la turbomachine ; Vitesse de rotation d'un deuxième arbre de la turbomachine ; Température d'une chambre de combustion de la turbomachine; Couple délivré par la turbomachine ; Tout autre paramètre thermodynamique pertinent ou un paramètre propre à l'environnement donné dans lequel est située la turbomachine parmi les suivants : Température de l'environnement donné ; Pression de l'environnement donné. Puissance de prélèvement Tout autre paramètre influençant le comportement thermodynamique de la turbomachine (par exemple, valve) le modèle de prédiction f et le modèle de prédiction H sont choisis parmi les méthodes classiques de régression, par exemple, mais sans se limiter à, un réseau de neurones, un arbre de décision, une forêt aléatoire, un séparateur à vastes marges ou une régression polynomiale. aléatoire, un séparateur à vastes marges ou une régression linéaire. Un autre aspect de l’invention concerne un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l'invention. Un autre 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 le procédé selon 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 montre une représentation schématique d'un schéma synoptique du procédé selon l'invention ; La est un exemple de données récupérées lors des vols suivants : (Vol 0,Vol 1,Vol 2,Vol VI) de la turbomachine d'intérêt. Procédé (100) de surveillance de l’état de santé d'une turbomachine d'intérêt d’aéronef pour un vol d'intérêt VI de l'aéronef, à partir d'une matrice consigne X SC comprenant au moins une valeur d'au moins un paramètre d'entrée relatif à la turbomachine d'intérêt, le procédé comportant les étapes suivantes : Construction (101) d'une base de données d'entrainement comprenant: un ensemble dit transitoire T comportant des données transitoires d'apprentissage enregistrées lors d'au moins un instant d'enregistrement de vol d'au moins un vol V d'au moins une turbomachine TM fonctionnant en régime transitoire et du vol d’intérêt de la turbomachine d’intérêt TMI un ensemble dit stabilisé S comportant des données stabilisées d'apprentissage enregistrées lors de chaque instant d'enregistrement de vol de chaque vol V, à l'exception du vol d'intérêt VI, de chaque turbomachine TM fonctionnant en régime stabilisé ; Estimation (102) d'un modèle de prédiction transitoire f sur les données transitoires d'apprentissage de l'ensemble transitoire T; Estimation (103) d'un modèle de prédiction stabilisée H à partir du modèle de prédiction transitoire f et des données stabilisées d'apprentissage comprises dans l'ensemble stabilisé S; Estimation (104) d'une matrice d'intérêt Y SI représentant le comportement de la turbomachine d'intérêt TMI en régime stabilisé pour le vol d'intérêt VI à partir du modèle de prédiction stabilisée H, d'au moins une partie du modèle de prédiction transitoire f et de la matrice consigne X SC. Procédé selon la revendication précédente selon lequel la turbomachine TM est la turbomachine d'intérêt . Procédé selon l'une quelconques des revendications précédentes dans lequel : les données transitoires d'apprentissage de l'ensemble T sont construites, pour chaque vol V de chaque turbomachine TM, à partir d'un couple ( : la matrice comprenant au moins une ligne et au moins une colonne, chaque ligne correspondant à un paramètre d’entrée de la turbomachine TM en régime transitoire, chaque paramètre d'entrée de chaque ligne étant différent des autres paramètres d'entrée des autres lignes, chaque colonne correspondant à un instant d’enregistrement du vol , chaque instant d'enregistrement de chaque colonne étant différent des autres instants d'enregistrements des autres colonnes, la matrice comprenant au moins une ligne et au moins une colonne, chaque ligne correspondant à un paramètre de sortie de la turbomachine TM en régime transitoire, chaque paramètre de sortie de chaque ligne étant différent des autres paramètres d'entrée des autres lignes, chaque colonne correspondant à un instant d’enregistrement du vol , chaque instant d'enregistrement de chaque colonne étant différent des autres instants d'enregistrements des autres lignes, les données stabilisées d'apprentissage de l'ensemble S sont construites, pour chaque vol V de chaque turbomachine TM, à l'exception du vol d'intérêt, à partir du couple ( : la matrice comprenant au moins une ligne et au moins une colonne, chaque ligne correspondant à un paramètre d’entrée de la turbomachine TM en régime transitoire, chaque paramètre d'entrée de chaque ligne étant différent des autres paramètres d'entrée des autres lignes, chaque colonne correspondant à un instant d’enregistrement du vol , chaque instant d'enregistrement de chaque colonne étant différent des autres instants d'enregistrements des autres colonnes, la matrice comprenant au moins une ligne et au moins une colonne, chaque ligne correspondant à un paramètre de sortie de la turbomachine TM en régime transitoire, chaque paramètre de sortie de chaque ligne étant différent des autres paramètres d'entrée des autres lignes, chaque colonne correspondant à un instant d’enregistrement du vol , chaque instant d'enregistrement de chaque colonne étant différent des autres instants d'enregistrements des autres colonnes. Procédé selon les revendications 2 et 3 selon lequel un vol V de l'ensemble T est le vol d'intérêt VI et l'ensemble T est en outre construit à partir du couple ) Procédé selon la revendication 3 selon lequel, pour chaque vol V de chaque turbomachine TM de l'ensemble T : les données d'apprentissage transitoires de l'ensemble T comprennent le couple ( : le modèle de prédiction transitoire f est formé d'au moins un sous-modèle f v , tel que f v ( ) = . Procédé selon la revendication 5 selon lequel le modèle de prédiction stabilisée H est défini tel que, pour chaque vol V de chaque turbomachine TM de l'ensemble S, H(f v ( Procédé selon la revendication 3 : les données transitoires d'apprentissage de l'ensemble T comprennent : Une matrice résultant d'une concaténation horizontale de chaque matrice , Une matrice résultant de concaténation horizontale de chaque matrice , les données stabilisées d'apprentissage de l'ensemble S comprennent : Une matrice résultant d'une concaténation horizontale de chaque matrice , Une matrice résultant de concaténation horizontale de chaque matrice , Et selon lequel le modèle de prédiction transitoire f est défini tel que ) = . Procédé selon la revendication 7 selon lequel le modèle de prédiction stabilisée H est défini tel que H(f( Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes comportant une étape de calcul de marge (105), la marge étant proportionnelle à la différence entre la matrice d'intérêt Y SI et une matrice , la matrice étant la sortie d’un modèle physique représentatif du pire cas pour l’entrée . Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes.