Brevet FR3135781A1 — publié le 20231124

Procédé un procédé automatique de surveillance de pièce tournante de machine tournante par adaptation de domaines. Procédé (100) de surveillance automatique d'une pluralité de pièce tournantes de machines tournantes, base de données cible comprenant une pluralité de signaux temporels issus d'une distribution et générés à partir de chaque pièce tournante, et à partir à partir d'une base de données source comprenant une pluralité de signaux temporels issus d'une distribution S différente de la distribution T et générés à partir d'une pièce tournante source d'une machine tournante source et étant associé à une classe de fonctionnement, la surveillance étant réalisée grâce à un modèle d'apprentissage profond adaptatif permettant d'adapter la distribution source à la distribution cible, le modèle d'apprentissage profond étant entrainé par minimisation d'une fonction coût relative à des fonctions noyau Gaussiennes de paramètre σ estimé à partir d'un triangle pascal . procédé automatique de surveillance de pièces tournantes de machines tournantes par adaptation de domaines. DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de l'adaptation de domaine de distributions et du transfert d'apprentissage profond. La présente invention concerne un procédé automatique de surveillance de pièce tournante de machine tournante. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Dans de nombreux secteurs industriels, le diagnostic et la surveillance de pièces mécaniques, telles que des moteurs et leurs différentes pièces tournantes (roulement, engrenage, arbre, fan,…) sont primordiaux afin de connaître leur état de fonctionnement ou de santé et ainsi planifier des opérations de maintenance de manière à minimiser leur durée d’indisponibilité. Un système ou procédé de diagnostic et de surveillance fiable permet ainsi une détection et une identification précoce d’un endommagement, afin d’éviter la propagation de ce dernier à d’autres pièces mécaniques, et de programmer une maintenance adaptée basé sur l’état de santé de la pièce surveillé. Ainsi, la surveillance mécanique présente un enjeu majeur pour les industries mécaniques et particulièrement pour l'industrie aéronautique. La surveillance d'une pièce tournante d'une machine tournante est classiquement réalisée par analyse de signaux vibratoires générés par la pièce tournante et acquis par des capteurs vibro-acoustiques, tels que des accéléromètres, et est couramment utilisée pour déterminer l'état de fonctionnement de moteurs d'aéronef et de leurs pièces tournantes. Lors des phases de production ou de maintenance, des signaux vibratoires haute fréquence sont acquis lorsque la machine tournante est en fonctionnement, afin de détecter des signaux faibles, caractéristiques d’endommagements d'une pièce mécanique, appelés signatures, et ainsi prévenir une défaillance des moteurs. La surveillance par analyse des signaux vibratoires est l’une des méthodes les plus utilisées en raison de son aspect non-intrusif et de la richesse des signaux vibratoires en termes d’information de diagnostic. L’approche classique des méthodes de diagnostic vibratoire est basée sur des méthodes de traitement du signal à partir de signaux vibratoires. Les signaux sont à l’entrée d’une tache de traitement comprenant des méthodes de traitement (séparation de sources, filtrage, débruitage, et) ayant comme but d’extraire ou d’améliorer une « signature vibratoire » d’intérêt et de l’associer à une pièce mécanique. L’analyse vibratoire consiste donc à inférer l’état de santé d’une pièce mécanique tournante à travers sa signature vibratoire, cette inférence nécessitant une connaissance cinématique à priori, ainsi qu’un expert de surveillance. Par la suite, des indicateurs appropriés peuvent être construits pour quantifier l’endommagement et faciliter la prise de décision. Des méthodes de surveillance et de diagnostic basées sur l'intelligence artificielle sont de plus en plus développées actuellement. Le but principal de ces méthodes est de remplacer la connaissance humaine requise dans les approches traditionnelles, par un apprentissage des machines à partir d’un nombre abondant de données. Dans ce contexte, le diagnostic intelligent des défauts (DID) émerge comme une solution auxiliaire ou alternative à l’approche « traitement du signal » déjà évoquée. Avec le développement rapide de l'apprentissage profond, le diagnostic intelligent des défauts a présenté des intérêts significatifs durant ces dernières années. Le succès d'un modèle d’apprentissage profond dépend à la fois du choix de l’architecture dudit modèle ainsi que la représentativité et l’abondance des données d’entrainement. Par exemple dans le cas où on s’intéresse à la surveillance des roulements, des signaux de roulements sains et avec chaque type de défaut sont requis pour entrainer le modèle afin qu’il puisse analyser de nouveaux roulements et classifier leur état. Le succès des approches de DID est soumis à une hypothèse commune : il existe suffisamment de données étiquetées pour former des modèles de diagnostic fiables. En aéronautique, cependant, il est difficile de collecter suffisamment de données étiquetées à cause de la rareté des défauts. En conséquence, les données non étiquetées provenant des machines réelles ne peuvent pas entraîner les modèles de diagnostic pour fournir des résultats précis. De plus, la différence de contexte d’acquisition entre les signaux d'entrainement des bases de données existantes et les signaux à classifier affecte la performance des modèles d'apprentissage car deux signaux acquis dans deux contextes différents sont issus de deux distributions de probabilités différentes. L’adaptation du domaine est un outil permettant de réutiliser les connaissances apprises par un ensemble de signaux acquis à partir d'une machine tournante dans un premier contexte, cet ensemble de données est appelé domaine source, en les transférant à des analyses de signaux connexes, acquis pour le même type de machine tournante mais dans un contexte différent : ce groupe de données est appelé le domaine cible. Le domaine source représente un ensemble de données déjà acquises et étiquetées, c.à.d. que leur classe de fonctionnement est connue. Afin de réutiliser les bases de données sources pour les tâches de diagnostic d'une base de données cible, des modèles d'apprentissage par transfert profond, en considérant des paramètres à régler, notamment pour la fonction coût du modèle, sont utilisés en raison de leur efficacité et leur capacité à réduire la grande différence de distribution entre le domaine source et le domaine cible. En revanche, l’état de santé de la pièce mécanique surveillé est inconnu. Les données du domaine cible sont donc naturellement non étiquetées. Pour cela, le problème principal revient à pouvoir régler les paramètres du modèle d'apprentissage profond sans avoir recours aux étiquettes de l'état de fonctionnement de la machine tournante pour identifier si le modèle a prédit correctement son état actuel. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant de réaliser une surveillance automatique de pièce tournante, dont la classe de fonctionnement est inconnue, à partir d'un modèle d'apprentissage par transfert profond sur une base de données source et cible en réglant des paramètres relatifs au modèle d'apprentissage indépendamment des étiquettes de la base de données cible. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé de surveillance automatique d'au moins une pièce tournante d'une machine tournante, à partir d'une base de données dite cible comprenant au moins un signal temporel issu d'une distribution T, le signal temporel étant généré à partir de la pièce tournante, et à partir à partir d'une base de données source comprenant une pluralité de signaux temporels issus d'une distribution S différente de la distribution T, chaque signal temporel de la base de données source étant généré à partir d'une pièce tournante source d'une machine tournante source et étant associé à une classe de fonctionnement parmi un ensemble des classes de fonctionnement, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: Entrainement d'un réseau de neurones artificiels dit adaptatif, pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable d'associer à un signal temporel issu d'une distribution union de S et de T une classe parmi l'ensemble des classes de fonctionnement, le réseau de neurones adaptatif comprenant une première partie d'extraction de caractéristiques et une deuxième partie d'adaptation de la distribution S vers la distribution T et de classification, le réseau de neurones artificiels étant entraîné simultanément sur les bases de données source et cible, l'entrainement étant réalisé par minimisation d'une fonction coût la fonction coût comprenant : un premier terme correspondant à l’erreur entre la classe obtenue par le réseau de neurones pour chaque signal de la base de données source et la classe associée au dit signal de la base de données sources; un deuxième terme calculé à partir d'au moins un écart maximal moyen entre une fonction de la base de données source et une fonction de la base de données cible, l'écart maximal moyen étant calculé à partir d'au moins une fonction noyau Gaussienne de paramètre σ, le paramètre σ étant estimé à partir d'un triangle pascal, Utilisation sur chaque signal de la base de données cible du réseau de neurones artificiels adaptatif, entraîné, pour associer une classe de fonctionnement au dit signal. On définit le domaine cible D T tel que D T = { X , T= P T ( X T )} ; où X est un espace de descripteurs des caractéristiques d'un signal, T = P(X T ) est la distribution de la probabilité marginale et X T ∈ X . On définit le domaine source D S tel que D S = { X , S= P S ( X S )} ; où X est un espace de descripteurs des caractéristiques d'un signal, S = P(X S ) est la distribution de la probabilité marginale et X S ∈ X . Par " distribution S différente de la distribution T" on entend P S ( X S ) ≠ P T ( X T ) L'invention permet avantageusement de classifier des signaux d'une base de données cible non étiquetée, dans une classe d'un ensemble de classe, à partir d'une base de données source étiquetées, les signaux de la base de données source étant de distribution différente de la distribution des signaux de la base de données cible, grâce à un paramètre σ dépendant d'un triangle de pascal, sans nécessiter de réglage à partir d'étiquettes manquantes de la base de données cibles. En effet, la minimisation de la fonction coût du réseau de neurones étant réalisée en partie grâce à partir d'une fonction noyau Gaussienne, la dernière ligne d'un triangle de pascal permet avantageusement de représenter une fonction noyau Gaussienne de même taille que la dernière ligne que le triangle, la taille étant choisie selon les bases de données sources et cibles par exemple, et de déterminer donc ses paramètres, sans réglage supplémentaire extérieur. Ainsi, L'invention permet de réaliser une surveillance automatisée de pièces tournantes de machines tournantes, grâce à des signaux issus d'une distribution T sans étiquettes associées, sans intervention d'un expert et permet donc d'avoir un gain de temps lors de la maintenance des machines tournantes. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon un premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : l'ensemble de classes de fonctionnement de la pièce comprend au moins une classe de fonctionnement nominal et au moins une classe de fonctionnement défectueux. la première partie du réseau de neurones adaptatif comprend un nombre de couches N c1 , N c1 étant un entier naturel supérieur ou égal à 1 et en ce que la deuxième partie du réseau de neurones adaptatif comprend un nombre de couches N c2 , N c2 étant un entier naturel supérieur ou égal à 1. la surveillance est réalisée pour une pluralité de n T pièces tournantes de machines tournantes et en ce que base de données cible comprend une pluralité de signaux notée = { } 1≤j≤n T . la pluralité de signaux de la base de données source est notée = { } 1≤j≤nS et le deuxième terme de la fonction coût est calculé à chaque époque à partir de la fonction , l'ensemble de signaux f m ( ) = { } 1≤i≤n S représentant la sortie de la m-ième couche du réseau de neurones artificiels adaptatif pour une entrée , chaque signal ayant une longueur L mS , et l'ensemble de signaux = { } 1≤j≤n T représentant la sortie de la m-ième couche du réseau de neurones artificiels adaptatif pour une entrée , chaque signal ayant une longueur L m T , m étant un entier compris dans un ensemble Ncc comprenant chaque numéro de couche de la deuxième partie à partir de laquelle un écart maximal moyen est calculé, avec : MMD p ( ( ), ( ))= , Avec : = , avec σ mSS (p) la variance de la fonction noyau Gaussiene relative à l'ensemble f m ( ) , = , avec σ mTT (p) la variance de la fonction noyau gaussienne relative à l'ensemble f m ( ) = avec σ mST (p) la variance de la fonction noyau Gaussienne relative à l'ensemble f m ( ) et à l'ensemble f m ( ), N étant un entier naturel supérieur ou égal à 1, chaque vecteur [σ mSS (p)] p≥1 étant noté σ mSS , chaque vecteur [σ mTT (p)] p≥1 étant noté σ mTT , chaque vecteur [σ mST (p)] p≥1 étant noté σ mST et chaque matrice étant notée σ m , le paramètre σ étant égal à l'ensemble {σ m } m ∈ Ncc . Avantageusement, le nombre N de fonctions Noyau Gaussiennes permet d'augmenter la précision de calcul de la fonction et donc de la fonction coût d'entrainement du réseau de neurones artificiels adaptatif. l'étape d'entrainement du réseau de neurones adaptatif est réalisée selon un nombre d'époques M, et pour chaque époque du nombre d'époques M, le paramètre σ = {σ m } m ∈ Ncc est estimé selon les sous-étapes suivantes : Pour chaque couche m ∈ Ncc : Détermination de L max , L max étant la longueur maximale entre la longueur de chaque signal de l'ensemble { } 1≤i≤n S et chaque signal de l'ensemble { } 1≤j≤n T, Rééchantillonnage de chaque signal en une image Im m , i S en deux dimensions de taille * , et rééchantillonnage de chaque signal en une image Im m , j T en deux dimensions de taille * , Détermination d'une variance d'une fonction noyau Gaussienne d'ordre selon les sous-étapes suivantes : Construction d'une matrice Ng √Lmax représentant un noyau gaussien de taille * la matrice Ng √Lmax égale à : 2 (1-√Lmax) * t TP √Lmax *TP √Lmax * 2 (1-√Lmax) , TP √Lmax représentant la dernière ligne d'un triangle de pascal d'ordre et t TP √Lmax étant la transposée de TP √Lmax , Calcul de la variance à partir de la formule : , max(Ng √Lmax ) étant égal à la valeur maximale de la matrice Ng √Lmax, Calcul d'un vecteur selon les sous-étapes suivantes : Calcul de σ SS à partir de , Calcul de σ TT à partir de Calcul de σ ST à partir de Calcul de σ m selon la formule suivante : σ m = * Avantageusement, les signaux sont rééchantillonnés et convertis en images afin de gagner en temps de calculs. De plus, le paramètre σ est estimé grâce à aux deux bases de données source et cible et grâce au triangle de pascal, sans nécessiter d'étiquettes pour la base de données cible à classifier. Selon un mode de réalisation : σ SS = - )² *[1 2 4 8 …. ], chaque coefficient σ SS (p) étant égal à 2 p-1 * - )², σ TT = - )² *[1 2 4 8 …. ], chaque coefficient σ TT (p) étant égal à 2 p-1 * - )². σ ST = - )² *[1 2 4 8 …. ], chaque coefficient σ ST (p) étant égal à 2 p-1 * - )². N est égal à 5. Plus N est élevé plus l'estimation du paramètre est σ précise. Le fait d’augmenter l’ordre présente un inconvénient du point de vue ressources disponibles pour exécuter les calculs. Avantageusement, N égal à 5 permet d'obtenir un compromis entre une estimation correcte de σ et un temps de calcul réduit. Selon un mode de réalisation, le procédé selon un premier aspect de l'invention comprend l'étape suivante, précédant l'étape d'entrainement du réseau de neurones artificiels adaptatifs : Entrainement d'un premier réseau de neurones entraîné capable d'associer à un signal temporel non stationnaire issu de la distribution S une classe de fonctionnement parmi l'ensemble de classes de fonctionnements, le premier réseau de neurones comprenant une première partie d'extraction de caractéristiques et une deuxième partie de classification, le réseau de neurones artificiels étant entraîné sur la base de données source, la première partie du réseau de neurones artificiels adaptatif étant confondue avec la première partie du premier réseau de neurones avant l'entrainement du réseau de neurones artificiels adaptatif. Un troisième 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 du procédé selon un premier aspect de l'invention et le procédé selon un deuxième 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 montre un schéma synoptique d'un procédé de surveillance de pièce tournante de machine tournante selon l'invention, La représente le rééchantillonnage d'un signal temporel en une image en deux dimensions, La représente un noyau Gaussien de taille 28 x 28, Procédé (100) de surveillance automatique d'au moins une pièce tournante d'une machine tournante, à partir d'une base de données dite cible comprenant au moins un signal temporel issu d'une distribution T, le signal temporel étant généré à partir de la pièce tournante, et à partir à partir d'une base de données source comprenant une pluralité de signaux temporels issus d'une distribution S différente de la distribution T, chaque signal temporel de la base de données source étant généré à partir d'une pièce tournante source d'une machine tournante source et étant associé à une classe de fonctionnement parmi un ensemble des classes de fonctionnement, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : Entrainement (102) d'un réseau de neurones artificiels dit adaptatif, pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable d'associer à un signal temporel issu d'une distribution union de S et de T une classe parmi l'ensemble des classes de fonctionnement, le réseau de neurones adaptatif comprenant une première partie d'extraction de caractéristiques et une deuxième partie d'adaptation de la distribution S vers la distribution T et de classification, le réseau de neurones artificiels étant entraîné simultanément sur les bases de données source et cible, l'entrainement étant réalisé par minimisation d'une fonction coût comprenant : un premier terme correspondant à l’erreur entre la classe obtenue par le réseau de neurones pour chaque signal de la base de données source et la classe associée au dit signal de la base de données sources; un deuxième terme calculé à partir d'au moins un écart maximal moyen entre une fonction de la base de données source et une fonction de la base de données cible, l'écart maximal moyen étant calculé à partir d'au moins une fonction noyau Gaussienne de paramètre σ estimé à partir d'un triangle pascal, Utilisation (103) sur chaque signal de la base de données cible du réseau de neurones artificiels adaptatif, entraîné, pour associer une classe de fonctionnement au dit signal. Procédé (100) selon la revendication précédente caractérisé en ce que l'ensemble de classes de fonctionnement comprend au moins : une classe de fonctionnement nominal, et une classe de fonctionnement défectueux. Procédé (100) selon l'une quelconques de revendications précédente caractérisé en ce que la première partie du réseau de neurones adaptatif comprend un nombre de couches N c1 , N c1 étant un entier naturel supérieur ou égal à 1 et en ce que la deuxième partie du réseau de neurones adaptatif comprend un nombre de couches N c2 , N c2 étant un entier naturel supérieur ou égal à 1. Procédé (100) selon l'une quelconques des revendications précédentes caractérisé en ce que la surveillance est réalisée pour une pluralité de n T pièces tournantes de machines tournantes et en ce que base de données cible comprend une pluralité de signaux notée = { } 1≤j≤ n T . Procédé selon les revendications 3 et 4 caractérisé en ce que la pluralité de signaux de la base de données source est notée = { } 1≤j≤nS et en ce que le deuxième terme de la fonction coût est calculé à chaque époque à partir de la fonction , l'ensemble de signaux f m ( ) = {f m } 1≤i≤n S représentant la sortie de la m-ième couche du réseau de neurones artificiels adaptatif pour une entrée , chaque signal f m ayant une longueur L mS , et l'ensemble de signaux f m ( ) = {f m } 1≤j≤n T représentant la sortie de la m-ième couche du réseau de neurones artificiels adaptatif pour une entrée , chaque signal f m ayant une longueur L m T , m étant un entier compris dans un ensemble Ncc comprenant chaque numéro de couche de la deuxième partie à partir de laquelle un écart maximal moyen est calculé, avec : MMD p (f m ( ),f m ( ))= , Avec : = , avec σ mSS (p) la variance de la fonction noyau Gaussiene relative à l'ensemble f m (X S ) , = , avec σ mTT (p) la variance de la fonction noyau gaussienne relative à l'ensemble f m (X T ) = avec σ mST (p) la variance de la fonction noyau Gaussienne relative à l'ensemble f m (X S ) et à l'ensemble f m (X T ), N étant un entier naturel supérieur ou égal à 1, chaque vecteur [σ mSS (p)] p≥1 étant noté σ mSS , chaque vecteur [σ mTT (p)] p≥1 étant noté σ mTT , chaque vecteur [σ mST (p)] p≥1 étant noté σ mST et chaque matrice étant notée σ m , le paramètre σ étant égal à l'ensemble {σ m } m ∈ Ncc. Procédé (100) selon la revendication précédente caractérisé en ce que l'étape d'entrainement (102) du réseau de neurones adaptatif est réalisée selon un nombre d'époques M, et en ce que pour chaque époque du nombre d'époques M, le paramètre σ = {σ m } m ∈ Ncc est estimé selon les sous-étapes suivantes : Pour chaque couche m ∈ Ncc : Détermination de L max , L max étant la longueur maximale entre la longueur de chaque signal de l'ensemble { } 1≤i≤nS et chaque signal de l'ensemble { } 1≤j≤ n T , Rééchantillonnage de chaque signal en une image Im m,i S en deux dimensions de taille * , et rééchantillonnage de chaque signal en une image Im m,j T en deux dimensions de taille * , Détermination d'une variance d'une fonction noyau Gaussienne de taille * selon les sous-étapes suivantes : Construction d'une matrice Ng √Lmax représentant un noyau gaussien d'ordre la matrice Ng √Lmax égale à : 2 ( 1-√Lmax ) * t TP √Lmax *TP √Lmax * 2 ( 1-√Lmax ) , TP √Lmax représentant la dernière ligne d'un triangle de pascal d'ordre et t TP √Lmax étant la transposée de TP √Lmax , Calcul de la variance à partir de la formule : , max(Ng √Lmax ) étant égal à la valeur maximale de la matrice Ng √Lmax Calcul d'un vecteur selon les sous-étapes suivantes : Calcul de σ SS à partir de , Calcul de σ TT à partir de Calcul de σ ST à partir de Calcul de σ m selon la formule suivante : σ m = * Procédé (100) selon la revendication précédente caractérisé en ce que : σ SS = *[1 2 4 8 …. ], chaque coefficient σ SS (p) étant égal à 2 p-1 * - )², σ TT = *[1 2 4 8 …. ], chaque coefficient σ TT (p) étant égal à 2 p-1 * . σ ST = - )² *[1 2 4 8 …. ], chaque coefficient σ ST (p) étant égal à 2 p-1 * Procédé (100) selon l'une quelconques des revendications 1 à 3 caractérisé en ce que N est égal à 5. Procédé (100) selon l'une quelconques des revendications précédentes caractérisé en ce qu'il comprend l'étape suivante, précédant l'étape d'entrainement du réseau de neurones artificiels adaptatifs : Entrainement (101) d'un premier réseau de neurones entraîné capable d'associer à un signal temporel non stationnaire issu de la distribution S une classe de fonctionnement parmi l'ensemble de classes de fonctionnement, le premier réseau de neurones comprenant une première partie d'extraction de caractéristiques et une deuxième partie de classification, le réseau de neurones artificiels étant entraîné sur la base de données source, Et caractérisé en ce que la première partie du réseau de neurones artificiels adaptatif est confondue avec la première partie du premier réseau de neurones avant l'entrainement du réseau de neurones artificiels adaptatif. Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en oeuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 9.