FR 2982391 A1 20130510 FR 1260362 A 20121030 Procédé pour intégrer des modèles d'un système de gestion de contrôles techniques de véhicules Les véhicules d'aujourd'hui, notamment les aéronefs, peuvent comporter un Système de Maintenance Embarqué (SME) ou un système de contrôles techniques ou de Gestion Intégrée de Contrôles Techniques de Véhicule (GICTV) pour faciliter le diagnostic ou la prédiction (le pronostic) de défauts dans le véhicule. Ces systèmes actuels de gestion de contrôles techniques peuvent recueillir diverses données sur le véhicule et analyser les données à l'aide de fonctions de contrôles techniques, lesquelles sont des algorithmes de contrôles techniques mis en oeuvre sous la forme d'un logiciel exécutable. Les fonctions peuvent servir à identifier d'éventuels irrégularités ou autres manifestations d'un défaut ou d'un problème dans le véhicule. De tels systèmes ont une structure telle qu'ils forment naturellement des couches, car la base de certaines fonctions de contrôles techniques dépend des informations fournies par d'autres fonctions de contrôle technique. Actuellement, tous les systèmes existants perdent l'accès aux données complètes des couches inférieures pour les utiliser dans les couches supérieures, car nombre des fonctions dans les couches inférieures transmettent seulement un résultat et non les données sur lesquelles repose le résultat. Il serait avantageux de mettre en oeuvre les fonctions de contrôles techniques sans la perte de données des couches inférieures. Dans une forme de réalisation selon l'invention, il est proposé un procédé pour intégrer des modèles de fonctions d'un système de gestion de contrôles techniques pour véhicule, ayant de multiples systèmes connectés à un réseau de communications et envoyant des messages et/ou des données brutes d'état concernant au moins certaines données de fonctionnement des systèmes, comporte la réalisation d'une pluralité de modèles de contrôles techniques, chaque modèle de contrôle technique représentant une fonction de contrôle technique du véhicule, au moins certains des modèles de contrôles techniques ayant des paramètres correspondant à au moins certaines des données de fonctionnement, l'exécution des modèles de contrôles techniques pour créer des données de contrôle technique liées à la fonction de contrôle technique correspondante, la formation d'une base de données des données de contrôles techniques créées à partir de l'exécution des modèles de contrôles techniques, la formation d'un modèle de mélange d'après la base de données pour au moins certaines des fonctions de contrôles techniques, la création d'un modèle graphique probabiliste (MGP) d'après le modèle de mélange pour certaines ou la totalité des fonctions de contrôle technique, et la réalisation d'une détermination d'une fonction de contrôle technique reposant sur le modèle graphique probabiliste créé. L'invention sera mieux comprise à l'étude détaillée de quelques modes de réalisation pris à titre d'exemples non limitatifs et illustrés par les dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 est une illustration schématique d'un aéronef ayant une pluralité de systèmes d'aéronef ; - la figure 2 est une illustration schématique de la structure multicouche d'un système diagnostique ; - la figure 3 est une illustration schématique d'un MGP selon une première forme de réalisation de l'invention ; - la figure 4 est une illustration schématique d'un MGP selon une deuxième forme de réalisation de l'invention ; - la figure 5 est une illustration schématique d'un MGP selon une troisième forme de réalisation de l'invention ; - la figure 6 est une illustration schématique d'un MGP selon une quatrième forme de réalisation de l'invention ; - la figure 7 est une illustration schématique d'un MGP selon une cinquième forme de réalisation de l'invention ; - la figure 8 est une illustration schématique d'un MGP selon une sixième forme de réalisation de l'invention ; - la figure 9 est une illustration schématique d'un MGP selon une septième forme de réalisation de l'invention ; - la figure 10 est une illustration schématique d'un MGP selon une huitième forme de réalisation de l'invention ; et - la figure 11 est une illustration schématique d'un MGP selon une neuvième forme de réalisation de l'invention. La figure 1 représente schématiquement une partie d'un véhicule sous la forme d'un aéronef 2 ayant une pluralité de systèmes 4 d'éléments d'aéronef qui permettent un bon fonctionnement de l'aéronef 2 et un système de communication 6 à l'aide duquel la pluralité de systèmes 4 d'éléments d'aéronef peuvent communiquer les uns avec les autres et un ordinateur 8 de gestion de contrôles techniques d'aéronef (GCTA). Les principes de l'invention peuvent être appliqués à tout véhicule ayant de multiples systèmes connectés à un réseau de communications et envoyant des messages et des données brutes d'état concernant au moins certaines données de fonctionnement des systèmes. L'ordinateur 8 de GCTA peut comprendre ou être associé à n'importe quel nombre approprié de microprocesseurs, sources d'alimentation électrique, dispositifs de stockage, cartes d'interfaces différents et autres organes classiques. L'ordinateur 8 de GCTA peut recevoir des données d'entrée émanant de n'importe quel nombre de systèmes d'éléments ou de programmes logiciels destinés à gérer l'acquisition et le stockage de données. L'ordinateur 8 de GCTA est représenté en communication avec la pluralité de systèmes 4 d'aéronefs et il est envisagé que l'ordinateur 8 de GCTA puisse exécuter une ou plusieurs fonctions de surveillance technique ou faire partie d'un système de Gestion Intégrée de Contrôles Techniques de Véhicule (GICTV) pour aider au diagnostic ou à la prédiction de défauts dans l'aéronef 2. Pendant la marche, les multiples systèmes 4 de l'aéronef peuvent envoyer des messages d'état concernant au moins certaines des données de fonctionnement des multiples systèmes 4 de l'aéronef et l'ordinateur 8 de GCTA peut, d'après ces données, effectuer une détermination d'une fonction de contrôle technique de l'aéronef 2. Pendant la marche, des entrées analogiques et des sorties analogiques des multiples systèmes 4 d'aéronef peuvent être surveillées par l'ordinateur 8 de GCTA et l'ordinateur 8 de GCTA peut, d'après ces données, procéder à une détermination d'une fonction de contrôle technique de l'aéronef 2. Des moyens d'analyse diagnostique et pronostique appliquent des connaissances à ces données afin d'extraire des informations et une valeur. Pour des applications à la GICTV, il existe une série de fonctions de contrôles techniques, ou simplement de fonctions, nécessitées par la manipulation de données, la détection d'état (p.ex. la détection d'anomalies), le raisonnement, le pronostic et la prise de décisions concernant les contrôles techniques. Chaque fonction requiert un modèle qui code des connaissances sur la manière de résoudre une tâche. Ainsi, le système de GICTV contiendra de nombreux types de modèles différents associés aux différentes fonctions. Dans la présente description, le terme "GICTV" désigne la collection de fonctions requises à bord et à l'extérieur pour gérer les contrôles techniques du véhicule. Une grande difficulté à résoudre par le système de GICTV consiste en la manière dont les résultats de modèles doivent être intégrés et dont les résultats de différents systèmes de surveillance doivent être fusionnés. Si cela n'est pas fait d'une manière robuste, de précieuses informations émanant de fonctions des niveaux inférieurs telles que la manipulation de données et la détection d'état seront perdues lors du raisonnement. Par ailleurs, une approche qui repose sur un large éventail de types de modèles et de fonctions complique l'architecture d'intégration aussi bien à bord qu'à l'extérieur. Une approche susceptible de réduire la complexité est utile. Tout système diagnostique ou pronostique peut être conceptualisé comme ayant des fonctions logées dans des couches différentes. La structure en couches implique un classement implicite de l'exécution des fonctions de façon que les fonctions du niveau supérieur donnent des informations de niveau supérieur. Un exemple est constitué par l'Architecture de systèmes ouverts pour maintenance d'après l'état (OSA-CBM) 10, illustrée schématiquement sur la figure 2. Chaque rectangle de la figure 2 est une couche contenant une ou plusieurs fonctions. Un classement de gauche à droite montre que les couches de niveau supérieur dépendent des couches de niveau inférieur et que le niveau des informations s'élève à mesure qu'augmente l'ordre (à mesure que les couches progressent vers la droite). Soit j qui désigne une couche et j+1 la couche à droite de j. Pour que j+1 ait un niveau supérieur d'informations en comparaison de j, il faut que les données issues de j+1 aient une plus grande utilité (ou valeur) que celles issues de j. Par exemple, si j est une fonction de détection d'état qui détecte une anomalie et j+1 est une fonction d'évaluation technique qui trouve la cause principale, la plupart des gens accepteraient que j+1 ait plus de valeur. Bien que les couches fonctionnelles soient classées, il n'y a pas de raison pour qu'une fonction ne puisse pas demander des informations émanant d'une fonction logée dans une couche inférieure et que la communication ne puisse pas se faire dans les deux sens. La couche 12 de manipulation de données exécute des tâches telles que la correction de données et l'extraction de caractéristiques. La couche 14 de détection d'état surveille l'état ou le comportement immédiat en référence à un état attendu. Des fonctions telles que le contrôle de seuil et la détection d'anomalie incombent à la couche 14 de détection d'état. Une couche 16 d'évaluation d'état technique procède au diagnostic et à la recherche de causes de pannes. Une couche 18 d'évaluation pronostique prédit le futur état technique et la manière dont l'état technique pourrait se dégrader. Une couche 20 de création d'avis contribue à la prise de décision et pourrait impliquer une simulation de ce qui est susceptible de survenir et pourrait impliquer le choix d'actions recommandées d'après des conséquences vraisemblables pondérées par les coûts et avantages. Un exemple spécifique portant sur l'architecture fonctionnelle 10 de l'OSA-CBM peut se révéler utile et sera décrit en ce qui concerne l'analyse des performances d'un moteur à turbine. La couche 12 de manipulation de données effectue des corrections de données par rapport aux conditions d'une journée ordinaire et la couche 14 de détection d'état produit des valeurs résiduelles à l'aide d'un modèle de régression pour calculer la différence entre la mesure réelle et la valeur prédite d'un paramètre surveillé, puis utilise un modèle multivarié d'état pour évaluer les performances en regard du bon comportement attendu. La couche 16 d'évaluation d'état technique raisonne à propos d'alertes signalant un comportement anormal et utilise des connaissances diagnostiques sur la manière dont les types dans les valeurs résiduelles réagissent à des défauts. La couche 18 d'évaluation pronostique prédit la manière dont une éventuelle dégradation progressera au cours de vols ultérieurs et la couche 20 de création d'avis utilise un modèle d'actions d'examen/essai/entretien pour optimiser les actions recommandées. Les fonctions de gestion de contrôle technique de tout système dans un aéronef sont structurées sous la forme de ces couches. Une faiblesse fondamentale dans les systèmes de gestion de contrôles techniques existants réside dans l'intégration d'informations issues de différentes couches fonctionnelles et dans la fusion d'informations produites par différents systèmes de contrôle (par exemple les vibrations, le contrôle de la lubrification, le contrôle des performances, etc.). Par exemple, les données issues d'une distribution continue peuvent être transformées en valeurs binaires suivant qu'un certain seuil est dépassé ou non. Deux équipements individuels contrôlés ayant presque le même comportement peuvent être gérés de façons très différentes, car les données résultant de la détection d'état ont été discrétisées d'une façon inappropriée lors de la communication de ces données pour une évaluation de l'état technique. Un autre exemple est que les données produites sur deux sous-systèmes risquent d'être traitées d'une manière inappropriée comme étant complètement indépendantes. Par exemple, l'endommagement d'un moteur par des corps étrangers pourrait conduite à une accentuation des vibrations et des dégradations des performances, et les informations sur la réaction d'un premier sous-système doivent informer sur l'espérance d'une réaction de l'autre sous-système. Les deux types de faiblesse peuvent être perçus comme un problème d'intégration de modèle. Des formes de réalisation de l'invention utilisent des modèles graphiques probabilistes (MGP) comme cadre pour l'intégration de modèles de GICTV et proposent un procédé pour apprendre une série de modèles MGP à partir de données historiques. Globalement, les MGP utilisent une représentation à base de graphe comme base pour le code d'une distribution complexe dans un espace multidimensionnel. Le graphe est une représentation compacte ou factorisée d'une distribution conjointe. On citera, comme exemples du type de modèle pouvant être représenté par un MGP : les réseaux bayésiens, les modèles de Markov, le filtre de Kalman, le traitement probabiliste de l'Analyse en Composantes Principales, les modèles de mélange gaussiens et discrets. En bref, il est mis en oeuvre un module d'apprentissage de modèle de mélange qui utilise en entrée des données historiques, des paramètres de configuration et un jeu de variables conditionnelles discrètes et qui décrit essentiellement la structure du modèle. Ensuite, le module apprend une collection de modèles de mélange. Une fois appris, ces modèles de mélange sont intégrés sous la forme d'une structure de MPG. Il y a des variations quant à la structure de MGP en fonction de la nature de la tâche d'inférence à laquelle est employé le MGP. Un cadre de MGP peut permettre un procédé approprié pour l'intégration de données et d'informations de gestion de contrôles techniques de véhicules sans la perte de données de couches inférieures. Un MGP représente une distribution conjointe couvrant un ensemble de variables aléatoires. Dans le contexte de la gestion de contrôles techniques de véhicules, les variables peuvent être des paramètres mesurés, des modes de défaillance/défauts, des contrôles diagnostiques, des observations ou examens, des paramètres dérivés, etc. Un MGP consiste en un ensemble de variables aléatoires représentées par des noeuds. Un noeud peut être une variable discrète décrite par une distribution multinomiale ou peut être une variable continue décrite par une densité gaussienne. Des arêtes du graphe décrivent des relations conditionnelles entre variables. Si une variable v1 a une liaison tracée de vl à une variable v2, on dit que vl est une parente de v2 et on dit que v2 est un enfant de vl. Une variable continue peut avoir des parents à la fois discrets et continus, mais une variable discrète ne peut avoir que des parents discrets. La distribution d'une variable est conditionnée par ses parents. La structure d'un MGP se rapporte à la définition de variables et aux associations entre variables. Les paramètres d'un MGP se rapportent aux distributions de probabilités affectées à une variable qui seront des distributions conditionnelles si une variable a une ou plusieurs variables parentes. Les paramètres peuvent reposer sur l'opinion subjective d'un expert ou être dérivées (ou apprises) de données historiques. L'inférence sur un MGP suit l'entrée de la preuve et les résultats sont la distribution marginale pour les différentes variables, ou la distribution conjointe sur deux variables ou davantage et une sortie globale dérivée du modèle telle que la vraisemblance de la preuve. La preuve recourt à l'attribution d'une valeur à une variable. Si la variable est une variable discrète, la preuve met la variable à l'une de ses valeurs discrètes ou, en cas d'utilisation d'une preuve contestable, elle attribue une distribution sur ses valeurs discrètes. Pour une variable continue, la preuve attribue une valeur à cette variable. Une interrogation de MGP recourt ordinairement à l'établissement de la preuve et à la demande de la distribution marginale postérieure d'une ou de plusieurs variables pour laquelle/lesquelles n'a pas été établie de preuve. Une interrogation peut également demander une distribution conjointe ou demander une mesure globale telle que la vraisemblance de la preuve. Une interrogation peut également impliquer le choix d'une variable comme variable d'hypothèse et un test de l'influence d'autres variables du modèle sur cette variable. Dans une application à la gestion de contrôles techniques d'une machine, la détection d'état recourt souvent à la détection du moment où le comportement s'est écarté du comportement attendu. Les MGP offrent un cadre puissant pour la détection d'état dans la GICTV. Suite à la détection d'un événement anormal, un MGP peut, en raisonnant, utiliser les informations produites par le détecteur d'anomalies du MGP pour isoler la cause. D'autres MGP peuvent assurer une évaluation de pronostics et une aide à la décision. Un scénario typique d'aide à la décision consiste à prendre une décision d'effectuer un examen ou un test d'après une défaillance ou un état suspecté. Un autre scénario consiste à décider quant à une action de maintenance appropriée étant donné un état technique et un rôle de fonctionnement d'une machine. Un autre type d'utilisation concerne la recherche interactive de causes de pannes où le processus se déroule par itération, le modèle faisant des suggestions et un opérateur humain réagissant. Pour la modélisation d'une décision, un MGP peut utiliser deux types de noeuds supplémentaires : un noeud de décision qui représente des mesures pouvant être prises, et un noeud d'utilité qui représente les coûts et les avantages de ces mesures. Certains exemples spécifiques de fonctions de GICTV par rapport aux MGP peuvent se montrer utiles. Le calcul de valeurs résiduelles est un procédé couramment adopté pour faciliter l'analyse des causes principales. Le calcul implique une prédiction de la valeur attendue pour une mesure à l'aide des valeurs issues d'autres mesures. La valeur attendue est ensuite soustraite de la valeur mesurée pour avoir la valeur résiduelle. Les valeurs résiduelles donnent une mesure de l'écart par rapport à la valeur attendue et, par conséquent, facilitent l'identification des mesures qui ne donnent pas ce qu'on attend. Une détection virtuelle est étroitement liée au calcul des valeurs résiduelles. L'idée est de supprimer ou de remplacer un capteur physique défaillant en inférant sa réponse à l'aide de mesures d'autres capteurs. Les deux tâches ci-dessus reposent sur l'aptitude à modéliser la manière dont une variable change de comportement avec d'autres variables. Tous ces procédés de modélisation peuvent être classés de manière générique comme des modèles de régression. Ces modèles de régression peuvent être incorporés dans un MGP avec une approximation suffisante pour obtenir la précision requise. L'approche utilisée pour construire un modèle MGP ou exécuter un inférencement du modèle peut dépendre de la fonction du modèle. Pour la régression, dans l'approche supervisée, les variables du modèle peuvent être divisées en variables d'entrée et de sortie ou en variables prédictrices et prédites. Les seuls variables ou noeuds pour lesquels une preuve est établie sont les variables d'entrée, et les variables de sortie sont les variables à prédire. Dans l'approche non supervisée, aucune distinction n'est faite entre les variables d'entrée et de sortie. Un exemple de modèle non supervisé est constitué par le Modèle non conditionnel de Mélange Gaussien, qui a une intégration naturelle dans un MGP. Un modèle de régression linéaire a une équation sous la forme : (1) La valeur prédite est y et les variables prédictrices sont x et x2. Les paramètres du modèle sont (30, (31, (32, (33, (34 et (35. Un terme de bruit, c, est également introduit afin de modéliser l'erreur introduite par l'erreur de mesure et d'autre inconnues. L'équation de régression contient des termes d'interaction et des termes quadratiques définis sur les variables prédictrices. La figure 3 illustre un MGP 30 ayant des variables prédictrices 32 et une variable Y 34 pour l'équation suivante : y= + (2) Les liens entre les variables prédictrices 32 impliquent un classement de ces variables prédictrices 32. Aucune importance n'est attachée à ce classement. Ainsi, l'ordre peut changer à condition que les paramètres soient ajustés en conséquence. Le modèle MGP 30 peut contenir de nombreux paramètres s'ajoutant au contenu de l'équation (2). En effet, le MGP modélise la covariance complète entre toutes les variables. Ces paramètres supplémentaires sont dérivés de la moyenne et de la covariance des variables prédictrices 32. Les paramètres de la variable Y 34 correspondront aux paramètres de l'équation (2). Bien que le MGP contienne des paramètres supplémentaires, il permet une plus large gamme de prédictions à effectuer. Par exemple, y pourrait servir de variable prédictrice et x3 de variable prédite, etc. Les variables prédictrices peuvent être décorrélées avant une modélisation dans le MGP, auquel cas toutes les variables prédictrices sont indépendantes et ne partagent aucun lien. Si le modèle de régression contient des termes d'interaction ou des termes quadratiques, etc., il y aura des variables supplémentaires dans le modèle MGP représentant chacun de ces termes supplémentaires. Par exemple, un MGP 40 pour l'équation : Y = (3) peut être modélisé à l'aide de la structure de la figure 4 et peut comprendre une variable prédictrice 42, une variable Y 44 et un terme quadratique 46. Pour certaines applications à la GICTV, la précision de la prédiction peut être améliorée à l'aide de multiples niveaux de régression, les sorties de chaque modèle étant mélangées ou un modèle de régression spécifique étant choisi d'après certains critères d'entrée. Par exemple, le comportement d'une machine peut varier suivant le mode ou la phase dans lequel il fonctionne. Un modèle de régression pourrait être prévu pour chaque mode. Un MGP 50 servant à modéliser de nombreux modèles de régression est illustré sur la figure 5 et comporte des variables prédictrices 52 et une variable 54 de composantes. La variable 54 de composantes est une variable discrète avec un seul état pour chaque modèle de régression. Le MGP 50 peut être utilisé dans un mode mixte où les résultats de multiples régressions sont combinés pour produire la prédiction voulue. Un autre type de tâche de manipulation de données consiste à décorréler des variables et/ou à incorporer les entrées dans un espace dimensionnel inférieur. Si, par exemple, il y a une forte corrélation entre des variables, il pourrait être possible de décrire la majeure partie de la variance des données à l'aide d'un ensemble réduit de variables. L'Analyse des Composantes Principales (ACP) est un procédé courant pour réduire ou décorréler l'espace d'entrée. Un exemple de modèle MGP 60 pour ACP est illustré sur la figure 6. Pour plus de clarté, tous les liens ne sont pas représentés sur cette figure, et on peut comprendre que chaque variable X 62 est liée à chaque variable S 64. Dans ce modèle, il y a cinq variables X 62, désignées par Xi, qui sont incorporées dans cinq variables S 64 désignées par Si. Les paramètres pour le modèle MGP 60 sont directement incorporés dans ceux dérivés de l'ACP. Une réduction de dimensions est réalisée en limitant le nombre de variables S 64 qui sont classées en réduisant la variance des composantes. Une forme de réalisation du procédé selon l'invention peut servir à intégrer les modèles de fonctions du système de gestion de contrôles techniques et peut comporter la formation d'une base de données pour au moins certaines des données de fonctionnement, la formation des structures pour une pluralité de MGP pour au moins certaines des fonctions de contrôles techniques, l'incorporation de la structure d'au moins certains des MGP dans une tâche d'apprentissage de modèles de mélange, l'apprentissage d'au moins certains des modèles de mélange, l'utilisation des modèles de mélange appris afin de produire les paramètres des modèles pour chaque MGP correspondant, le passage par les MGP des données de fonctionnement nouvellement acquises, et la réalisation d'une détermination d'état technique et d'actions potentielles. Initialement, on peut identifier la manière dont au moins certains des modèles MGP sont incorporés dans une structure de modèle de mélange. Cela peut impliquer la décomposition d'un modèle en sous-modèles, un sous-modèle étant identifié d'après la valeur attribuée par une ou plusieurs variables discrètes. Des exemples nullement limitatifs comportent : l'attribution d'une variable discrète à différents modes de défaillance, chaque valeur de la variable discrète représentant un mode différent ; l'attribution d'une variable discrète à différents états ou phases de fonctionnement (p.ex. le décollage, le vol de croisière, l'approche, etc.) ; l'attribution d'une variable discrète à différentes flottes ou routes ; l'attribution d'une variable discrète pour désigner une période (p.ex. la décomposition d'un signal en différentes phases ou la subdivision d'un calendrier en différentes périodes) ; et l'attribution d'une variable discrète pour désigner différentes subdivisions de l'espace d'entrée (chaque variable de mesure est une dimension de l'espace d'entrée) La formation du modèle de mélange peut comporter l'apprentissage du modèle de mélange d'après la base de données. De la sorte, un module d'apprentissage de modèle de mélange peut servir pour obtenir les paramètres des variables de MGP. Un tel module d'apprentissage de modèle de mélange peut être un module séparé, spécialisé dans l'apprentissage de modèles de mélange sur des variables continues et discrètes. Le module d'apprentissage peut apprendre sur de grands ensembles de données et prendre en charge des problèmes tels que des singularités, des données manquantes, des données parasites, etc., qui surviennent avec des données réelles. Par ailleurs, cela peut séparer l'apprentissage d'avec une partie de la structure du modèle. Par exemple, dans de nombreuses situations, un parent discret dans tout un mélange de variables continues peut être redondant pour apprendre la distribution du mélange parmi les variables continues. Ainsi, les modèles concernant chaque valeur du/des parent(s) discret(s) peuvent être appris séparément, ce qui peut aboutir à un apprentissage plus facile du modèle et à un apprentissage plus rapide par parallélisation. Les modèles de mélange peuvent être appris par Espérance- Maximisation (EM). Pour certaines fonctions, les paramètres de MGP peuvent être dérivés efficacement par d'autres procédés utilisant, à titre d'exemple nullement limitatif, une ACP ordinaire. En outre, pour certains types de modèles tels que les modèles de régression, il peut être justifié d'utiliser un algorithme autre que l'apprentissage du modèle de mélange pour obtenir les distributions de paramètres. L'apprentissage du modèle de mélange peut comporter la sélection, dans la base de données, d'un sous-ensemble de données concernant la fonction de contrôle technique à apprendre. Chaque rangée dans la base de données est appelée un cas. Un cas pourrait être une acquisition de données provenant de différents capteurs ou des caractéristiques obtenues à l'aide de capteurs, etc. Chaque variable mesurée ou caractéristique obtenue correspondra à une colonne dans le cas. Il est envisagé que, dans certaines circonstances, une pondération (une valeur de 0 à 1) puisse être affectée à chaque cas en fonction de la force de l'association entre le cas et son vecteur de valeurs variables discrètes. Par exemple, les symptômes d'un défaut peuvent devenir plus marqués au fil du temps. Si les données ont été subdivisées en fonction d'une variable de défaut, les cas peuvent être pondérés suivant la netteté des symptômes ou suivant la proximité dans le temps entre l'acquisition et l'instant où le défaut est déclaré valable. L'apprentissage du modèle de mélange peut également comporter l'attribution de valeurs pour chacune des variables discrètes du sous-ensemble de données. Le module d'apprentissage de modèle de mélange peut prendre comme entrée une base de données historiques d'entraînement ou des paramètres déjà dérivés pour un modèle, un ensemble de variables qui comprennent des variables continues et des variables discrètes, des paramètres de configuration servant à l'apprentissage du modèle de mélange, une liste des contraintes éventuelles, et un paramètre définissant si, oui ou non, l'élimination de composantes est permise et, dans l'affirmative, une quantité à éliminer. Les variables discrètes peuvent en outre être subdivisées en variables d'apprentissage de modèle telles que celles qui participeront activement à l'obtention du modèle mélange, et en variables conditionnelles servant identifier des divisions dans les données d'entraînement. Pour chaque subdivision dans les données, il peut y avoir un modèle de mélange exclusif. Ainsi, pour de nombreuses tâches, de multiples modèles de mélange seront dérivés. L'apprentissage du modèle de mélange peut également comporter la subdivision du sous-ensemble de données en fonction des valeurs attribuées pour les variables discrètes. Plus spécifiquement, les données d'entraînement peuvent être subdivisées et des données peuvent être répétées dans une série de subdivisions différentes et se voir affecter une pondération définissant l'association de données à une subdivision. Si, par exemple, une première variable discrète a deux valeurs et une deuxième variable discrète a trois valeurs, il y a six subdivisions possibles des données. Une subdivision affecte des données à un sous-ensemble lorsqu'un sous-ensemble est désigné par la combinaison de valeurs attribuées aux variables discrètes. Il n'est pas obligatoire que la subdivision soit une affectation ferme de cas à différents sous-ensembles. Autrement dit, un cas peut être répété dans différents sous-ensembles. Cela pourrait arriver, par exemple, s'il y a une incertitude quant au fait qu'un cas est, oui ou non, symptomatique d'une défaillance, si bien qu'il peut apparaître avec une faible pondération dans le sous-ensemble des absences de défaut et avec une plus forte pondération dans le sous-ensemble des présences de défaut. Le module d'apprentissage de modèle de mélange peut prendre comme entrée des paramètres de configuration. Ces paramètres de configuration peuvent comprendre toutes sortes de paramètres, lesquels peuvent consister, d'une manière nullement limitative, en : un nombre de composantes, des contraintes affectant la matrice de covariance, une tolérance de convergence pour fixer le moment où prend fin l'entraînement, des distributions préalables, un nombre de constructions initiales de modèles, etc. Le module d'apprentissage de modèle de mélange peut permettre la définition d'un nombre minimal de composantes et d'un nombre maximal de composantes à définir ainsi qu'un paramètre d'étape. Cela permet au module de rechercher un modèle optimal en construisant de multiples modèles qui varient entre les composantes minimales et maximales, l'étape définissant combien de composantes supplémentaires il convient d'ajouter au modèle suivant créé. Le module d'apprentissage de modèle de mélange peut prendre comme entrée une liste de contraintes éventuelles. Ces contraintes peuvent consister, d'une manière nullement limitative, en : une orientation ou un volume ou une forme partagé(e) de composantes entre modèles. Les contraintes ne peuvent pas toujours être appliquées pendant d'apprentissage d'un modèle, mais sont appliquées après l'apprentissage. Pendant 1 ' apprentissage, le module d' apprentissage de modèle de mélange peut produire un modèle de mélange pour chaque subdivision des données. Les subdivisions peuvent être déterminées en fonction des variables conditionnelles. Le module d'apprentissage de modèle de mélange peut produire des statistiques pour les variables conditionnelles pour chaque composante du modèle. Un MGP peut ensuite être créé à partir du modèle de mélange pour certaines/la totalité des fonctions de contrôles techniques. Cela peut comporter l'incorporation des modèles de mélange de chaque sous-ensemble dans un MGP. Le MGP peut consister en variables, en liens orientés entre variables, et en les paramètres pour chaque variable. Il y a un certain nombre de structures possibles et la structure dépend de la tâche d'inférence et de ce que, oui ou non, il y a un modèle pour chaque sous-ensemble. S'il existe un modèle pour chaque sous-ensemble, et s'il y a une seule composante par modèle d'un sous-ensemble, le MGP 70 de la figure 7 pourrait être utilisé et peut comprendre des variables prédictrices 72 et des variables discrètes 74. La figure 8 illustre un MGP 80, des variables prédictrices 82 et une variable 84 de composantes. S'il y a de multiples composantes par modèle d'un sous-ensemble, la variable 84 de composantes, qui est discrète, est introduite. Les composantes dans un modèle d'un sous-ensemble ne sont pas liées à des composantes dans des modèles d'autres sous-ensembles. Ainsi, le nombre de valeurs dans la variable 84 de composantes est égal à la somme du nombre de composantes dans chaque modèle d'un sous-ensemble. Aussi, pour trois sous-ensembles à 2, 4 et 2 composantes, le nombre total de composantes est de 8. Les valeurs dans la variable 84 de composantes peuvent être désignées correctement pour identifier le modèle et la composante auquel/à laquelle est associée la valeur. La figure 9 illustre un MGP 90 ayant des variables prédictrices 92, une variable 94 de composantes et une subdivision des données en fonction d'une variable discrète ou d'un parent discret 96 pour laquelle/lequel il est souhaitable d'établir une distribution préalable non conditionnelle. Autrement dit, le parent discret 96 ne doit pas avoir de variable parente. On peut citer comme exemple la modélisation d'un mode de défaillance où la variable est subdivisée d'après des données représentatives de la défaillance et des données non représentatives de la défaillance. La distribution préalable spécifie la vraisemblance de survenance de la défaillance. Un MGP 100 est représenté sur la figure 10 et comporte des variables prédictrices 102, une variable 104 de composantes et des variables discrètes 106, qui peuvent intervenir comme enfants de la variable 104 de composantes. Cette forme de structuration permet, pour chaque valeur d'une variable discrète, de calculer la distribution marginale suivant la preuve établie sur les variables continues. Selon une autre possibilité, les variables discrètes peuvent être amenées à servir de filtres qui, pendant une inférence, neutralisent un modèle ou des composantes d'un modèle. Si la subdivision crée des sous-ensembles où chaque sous-ensemble est une machine différente, il est possible de se faire une idée de l'état technique ou des performances de la machine d'après toutes les autres machines en retenant par filtrage le modèle associé à la machine dont l'état technique est à déterminer. Par exemple, la figure 11 illustre un MGP 110, lequel comporte des variables prédictrices 112, une variable 114 de composantes, des variables discrètes 116, qui peuvent intervenir comme enfants de la variable 114 de composantes, le filtrage étant facilité lorsque chaque variable discrète 116 a un enfant binaire 118 pour chacune de ses valeurs. L'enfant binaire 118 peut avoir des valeurs Vraie et Fausse et la preuve établit une valeur fausse si les composantes du modèle associées à cette valeur doivent être supprimées dans la tâche de référence. Il est envisagé que des composantes pour chaque modèle de mélange puissent être apprises isolément, de façon que les coefficients de mélange ne dépendent pas des variables conditionnelles. Cela constitue un compromis entre la fidélité de la modélisation et la simplification d'une tâche complexe afin de rendre gérable l'ensemble du système. La complexité de la structure des modèles est réduite et la capacité d'inférence est maintenue en intégrant des modèles à structure plus petite et plus simple. Les formes de réalisation décrites plus haut présentent divers avantages, dont le fait qu'elles intègrent dans un seul cadre théorique une série de fonctions qui ont été traditionnellement abordées avec des algorithmes autonomes et isolés. Pour de nombreuses fonctions, ce cadre produit exactement les mêmes informations de sortie que les mises en oeuvre d'origine. L'avantage d'avoir des fonctions au sein du même cadre théorique est que l'intégration est bien plus facile et contribue à retenir un maximum d'informations importantes lorsque des données sont transmises entre fonctions. Sans ce type d'approche, l'intégration devient plus ponctuelle et conduit forcément à des pertes d'informations, car les informations émanant d'une fonction ne correspondent pas toujours parfaitement à une autre fonction. Par ailleurs, les formes de réalisation décrites plus haut offrent un cadre normalisé qui donne le même formalisme de représentation à toute une série de fonctions, ce qui signifie que des modèles plus élaborés peuvent être construits et que les connaissances sont codées en un même endroit. L'essentiel est que les formes de réalisation ci-dessus permettent à la GICTV d'avoir de plus amples capacités ainsi qu'une architecture simplifiée pour l'intégration de données analytiques. Cela a pour effet de réduire le temps et le travail consacrés à la validation et réduit des coûts de l'entretien courant. Liste des repères 2 Aéronef 4 Systèmes d'éléments d'aéronef 6 Système de communications 8 Ordinateur de gestion de contrôle technique d'aéronef (GCTA) Architecture de systèmes ouverts pour maintenance d'après l'état (OSA-CBM) 10 12 Couche de manipulation de données 14 Couche de détection d'état 16 Couche d'évaluation d'état technique 18 Couche d'évaluation pronostique 20 Couche de création d'avis 30 MGP 32 Variables prédictrices 34 Variable Y 40 MGP 42 Variable prédictrice 44 Variable Y 46 Terme quadratique 50 MGP 52 Variables prédictrices 54 Variable de composantes 60 MGP 62 Variable X 64 Variables S 70 MGP 72 Variables prédictrices 74 Variables discrètes REVENDICATIONS1. Procédé pour intégrer des modèles de fonctions d'un système de gestion de contrôles techniques pour un véhicule (2) ayant de multiples systèmes (4) connectés à un réseau de communications (6) et envoyant des messages d'état et/ou des données brutes concernant au moins certaines données de fonctionnement des systèmes (4), le procédé comportant : la création d'une pluralité de modèles de contrôles techniques, chaque modèle de contrôle technique représentant une fonction de contrôle technique du véhicule, au moins certains des modèles de contrôles techniques ayant des paramètres correspondant à au moins certaines des données de fonctionnement ; l'exécution des modèles de contrôles techniques pour générer des données de contrôles techniques liées à la fonction de contrôle technique correspondante ; la formation d'une base de données pour les données de contrôles techniques générées d'après l'exécution des modèles de contrôles techniques ; la formation d'un modèle de mélange d'après la base de données pour au moins certaines des fonctions de contrôles techniques ; la création d'un modèle graphique probabiliste à partir du modèle de mélange pour au moins certaines/la totalité des fonctions de contrôles techniques ; et la réalisation d'une détermination d'une fonction de contrôle technique d'après le modèle graphique probabiliste créé. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la formation du modèle de mélange comprend l'apprentissage du modèle de mélange à partir de la base de données. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l'apprentissage du modèle de mélange comprend la sélection d'un sous-ensemble de données de la base de données correspondant à la fonction de contrôle technique à apprendre. 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l'apprentissage du modèle de mélange comprend l'attribution de valeurs pour chaque variable discrète du sous-ensemble de données. 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l'apprentissage du modèle de mélange comprend en outre la subdivision du sous-ensemble de données en fonction des valeurs attribuées pour les variables discrètes. 6. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l'apprentissage du modèle de mélange comprend l'apprentissage d'un modèle de mélange pour chaque subdivision. 7. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l'apprentissage du modèle de mélange comprend la sélection des variables continues dans le sous-ensemble de données. 8. Procédé selon la revendication 7, dans lequel l'apprentissage du modèle de mélange comprend en outre l'établissement de contraintes entre les variables continues. 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l'apprentissage du modèle de mélange comprend en outre l'entraînement du modèle de mélange pour le sous-ensemble de données. 10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la création du modèle graphique probabiliste comprend l'intégration, dans le MGP, du modèle de mélange à partir du sous-ensemble de données. 11. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le modèle de mélange est formé sur des paramètres continus et des paramètresdiscrets de la base de données, qui sont liés à la fonction de contrôle technique correspondante. 12. Procédé selon la revendication 11, dans lequel le modèle graphique probabiliste est au moins partiellement découplé d'une structure du module de contrôle technique correspondant. 13. Procédé selon la revendication 12, dans lequel la réalisation de la détermination de la fonction de contrôle technique comprend une détermination diagnostique et/ou une détermination pronostique.