FR 3019295 A1 20151002 FR 1452650 A 20140327 DOMAINE-TECHNIQUE GENERAL La présente invention concerne le domaine des tests des équipements aéronautiques. Plus précisément, elle concerne un procédé d'estimation du caractère normal ou non d'une valeur mesurée d'un paramètre physique d'un moteur. ETAT DE L'ART Un banc d'essai est une plateforme permettant de mesurer les performances d'une machine d'essai (typiquement un moteur d'aéronef) lors de tests en conditions contrôlées afin d'observer son comportement. De nombreuses données sont acquises pendant de tels tests par des capteurs équipant le banc et/ou la machine d'essai, pour être reversées dans une base de données dédiée, appelée aussi base de données d'essais et nommée par la suite base d'essai. Par simplification on parlera par la suite des capteurs du banc, incluant de fait les capteurs équipant le moteur dans le cadre des essais. Une machine d'essai est généralement soit un prototype en phase de développement que l'on souhaite tester (les données acquises sont alors utilisées par des bureaux d'études pour améliorer les machines et les mettre au point), soit un produit fini pour lequel on souhaite vérifier les spécifications et la fiabilité (les données acquises sont alors utilisées par les équipes qualité). Alternativement la machine d'essai peut être soit un moteur complet soit un composant d'un moteur pour des essais partiels. Cependant, suite à des défauts d'un ou plusieurs capteurs d'un banc et/ou de la machine d'essai, il arrive fréquemment que des données acquises présentent des valeurs anormales ou aberrantes. La base de 30 données d'essais se retrouve alors « polluée » par ces données obtenues lors d'une acquisition « défaillante ». Cela pose problème aux utilisateurs de la base (en particulier les bureaux d'études), qui se servent de toutes les données stockées pour réaliser notamment des comparaisons de performances. Ces données peuvent être également utilisées pour recaler des modèles numériques du moteur au banc. De plus pendant l'essai lui-même il est important de détecter rapidement tout capteur défectueux, dans la mesure où la décision de stopper l'essai peut alors être prise selon la gravité de l'anomalie. En effet, les essais sont très couteux et il est donc important d'optimiser ces derniers et notamment leur rendu. Le brevet français FR2965915 décrit un exemple de méthode de surveillance en temps réel de capteurs d'un banc d'essai qui permet de signaler une panne de capteur, mais celle-ci est incapable de détecter une dérive de la qualité des mesures en elle-même. De plus, les méthodes connues sont indissociables du banc d'essai et ne permettent pas d'identifier à postériori des mesures anormales parmi les mesures stockées dans la base d'essai. Il serait donc souhaitable de disposer d'une façon fiable, efficace, et reproductible de contrôler des mesures de paramètres associées à un moteur permettant d'identifier sans difficulté une mesure aberrante dans un ensemble de mesures. PRESENTATION DE L'INVENTION La présente invention propose selon un premier aspect un procédé d'estimation du caractère normal ou non d'une valeur mesurée par un capteur d'un paramètre physique d'un moteur d'aéronef pour une valeur d'un paramètre de fonctionnement dudit moteur, une pluralité de couples définissant chacun une valeur de référence du paramètre physique pour une valeur du paramètre de fonctionnement étant stockés dans une base de données stockée sur des moyens de stockage de données, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend la mise en oeuvre par des moyens de traitement de données d'étapes de : (a) Calcul en fonction d'un modèle de régression associé à ladite pluralité de couples d'une valeur estimée du paramètre physique pour la valeur du paramètre de fonctionnement ; (b) Calcul d'un résidu associé ; (c) Calcul en fonction d'un modèle de variance associé à ladite pluralité de couples d'une valeur estimée d'une variance du paramètre physique pour la valeur du paramètre de fonctionnement ; (d) Calcul d'un score d'anomalie de la valeur mesurée en fonction du résidu, de la valeur estimée de la variance, et d'une valeur moyenne de résidu pour ladite pluralité de couples ; (e) Comparaison du score d'anomalie de la valeur mesurée avec un seuil en nombre d'écart type ; (f) si le score de confiance est supérieur audit seuil, signalement de la mesure comme anormale sur des moyens d'interface. L'estimation de la variance en fonction du paramètre de fonctionnement permet de s'affranchir d'une variation de l'incertitude de mesure (dépendante de contexte d'utilisation). L'intervalle de confiance construit (tolérance a sur le Z'',) autour du modèle de régression est ainsi plus réaliste qu'une variance constante et la détection des points anormaux d'autant plus précise. Le modèle d'alarme gagne ainsi en efficacité. Selon d'autres caractéristiques avantageuses et non limitatives : - le procédé comprend une phase préalable de traitement de ladite pluralité de couples de la base de données, comprenant la mise en oeuvre par des moyens de traitement de données d'étapes de : (a0) détermination dudit modèle de régression associé à ladite pluralité de couples par une régression modélisant la valeur y du paramètre physique en fonction de la valeur x du paramètre de fonctionnement à partir de l'ensemble {xi; yi},elitiq, où xi; y, désigne les valeurs d'un couple stocké dans la base de données ; (al ) pour chacun des couples, calcul d'une valeur estimée du paramètre physique et d'un résidu associé ; (a2) calcul de la moyenne desdits résidus ; (a3) calcul sur une fenêtre glissante de taille w d'un ensemble de valeurs de variance résiduelle chacune associée à une valeur du paramètre de fonctionnement d'un couple ; (a4) détermination dudit modèle de variance associé à ladite pluralité de couples par une régression modélisant la valeur var de la variance résiduelle en fonction de la valeur x du paramètre de fonctionnement à partir de l'ensemble {xi; vars} où vars désigne une valeur i ° EL[tn-vvr de variance résiduelle calculée et xj la valeur du paramètre de fonctionnement associée. - la phase préalable comprend une étape (a5) de détermination en fonction dudit modèle de variance déterminé d'une zone de confiance autour dudit modèle de régression déterminé, et d'affichage sur les moyens d'interface de ladite zone de confiance ; - la zone de confiance est définie par une enveloppe supérieure de 20 formule f(x) + 6 x /g(x), et une enveloppe inférieure de formule f(x) a x /g(x), où f est le modèle de régression et g est le modèle de variance ; , - le score d'anomalie est obtenu par la formule Z s'resexec-meanl ou re = r V varexec resexec est le résidu associé à la valeur mesurée du paramètre physique, 25 Var,' la valeur estimée de la variance, et mean est la valeur moyenne de résidu pour ladite pluralité de couples ; - ledit paramètre physique est choisi parmi une pression, une température, une vitesse d'écoulement d'un fluide, et un niveau de bruit associés au moteur ; - ledit paramètre de fonctionnement est choisi parmi un régime et un débit de carburant associés au moteur ; - le moteur est disposé dans un banc d'essai comprenant le capteur, l'étape (e) comprenant l'arrêt du banc d'essai si la mesure est signalée 5 comme anormale ; - l'étape (e) comprend l'ajout du couple formé de la valeur mesurée du paramètre physique et de la valeur du paramètre de fonctionnement associée à ladite base de données de couples si la mesure n'est pas signalée comme anormale. 10 Selon un deuxième aspect, l'invention concerne un équipement d'estimation du caractère normal ou non d'une valeur mesurée par un capteur d'un paramètre physique d'un moteur d'aéronef pour une valeur d'un paramètre de fonctionnement dudit moteur, comprenant des moyens 15 de traitement de données, des moyens de stockage de données stockant dans une base de données une pluralité de couples définissant chacun une valeur de référence du paramètre physique pour une valeur d'un paramètre de fonctionnement, et des moyens d'interface, l'équipement étant caractérisé en ce que les moyens de traitement de données sont 20 configurés pour mettre en oeuvre : - Un module de calcul en fonction d'un modèle de régression associé à ladite pluralité de couples d'une valeur estimée du paramètre physique pour la valeur du paramètre de fonctionnement ; - Un module de calcul d'un résidu associé ; 25 - Un module de calcul en fonction d'un modèle de variance associé à ladite pluralité de couples d'une valeur estimée d'une variance du paramètre physique pour la valeur du paramètre de fonctionnement ; - Un module de calcul d'un score d'anomalie de la valeur mesurée en fonction du résidu, de la valeur estimée de la variance, et d'une 30 valeur moyenne de résidu pour ladite pluralité de couples ; - Un module de comparaison du score d'anomalie de la valeur mesurée avec un seuil en nombre d'écart type ; - Une module d'émission d'un signal d'alarme sur les moyens d'interface signalant la mesure comme anormale si le score de confiance est supérieur audit seuil u. Selon d'autres caractéristiques avantageuses et non limitatives : - le module de traitement de données est en outre configuré pour mettre en oeuvre : - Un module de détermination dudit modèle de régression associé à ladite pluralité de couples par une régression modélisant la valeur y du paramètre physique en fonction de la valeur x du paramètre de fonctionnement à partir de l'ensemble {xi; yi},elitiq, où xi; y, désigne les valeurs d'un couple stocké dans la base de données ; - Un module de calcul pour chacun des couples d'une valeur estimée du paramètre physique et d'un résidu associés ; - Un module de calcul de la moyenne desdits résidus ; - Un module de calcul sur une fenêtre glissante de taille w d'un ensemble de valeurs de variance résiduelle chacune associée à une valeur du paramètre de fonctionnement d'un couple ; - Un module de détermination dudit modèle de variance associé à ladite pluralité de couples par une régression modélisant la valeur var de la variance résiduelle en fonction de la valeur x du paramètre de fonctionnement à partir de l'ensemble {xi; vara>} où var jE[[1,n-vvr désigne une valeur de variance résiduelle calculée et xj la valeur du paramètre de fonctionnement associée. Selon un troisième aspect, l'invention concerne un système comprenant : - un banc d'essai comprenant un capteur et adapté pour recevoir un moteur d'aéronef ; - un équipement selon le deuxième aspect de l'invention d'estimation du caractère normal ou non d'une valeur mesurée par le capteur d'un paramètre physique dudit moteur d'aéronef pour une valeur d'un paramètre de fonctionnement dudit moteur. Selon un quatrième et un cinquième aspect, l'invention concerne un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code pour l'exécution d'un procédé selon le premier aspect de l'invention d'estimation du caractère normal ou non d'une valeur mesurée par un capteur d'un paramètre physique d'un moteur d'aéronef pour une valeur d'un paramètre de fonctionnement dudit moteur ; et un moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel un produit programme d'ordinateur comprend des instructions de code pour l'exécution d'un procédé selon le premier aspect de l'invention d'estimation du caractère normal ou non d'une valeur mesurée par un capteur d'un paramètre physique d'un moteur d'aéronef pour une valeur d'un paramètre de fonctionnement dudit moteur. PRESENTATION DES FIGURES D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre d'un mode de réalisation préférentiel. Cette description sera donnée en référence aux dessins annexés dans lesquels : - la figure 1 représente un exemple d'environnement dans lequel le procédé selon l'invention est mis en oeuvre ; - les figures 2a-2b illustrent les étapes de deux phases d'un exemple du procédé selon l'invention ; - les figures 3a-3f représentent des affichages sur une interface de données obtenus lors des différentes étapes du procédé selon l'invention. DESCRIPTION DETAILLEE En référence à la figure 1, le présent procédé est un procédé d'estimation du caractère normal ou non d'une valeur v exec mesurée par un capteur 20 d'un paramètre physique d'un moteur 1 d'aéronef pour une valeur xexec d'un paramètre de fonctionnement dudit moteur 1. Le moteur 1 est typiquement tout ou partie d'une turbomachine, en particulier double flux. Le présent procédé peut s'appliquer à n'importe quelle surveillance de mesure (y compris lors de la vie du moteur), mais de façon préférée, on prendra l'exemple de mesures d'essai : le moteur 1 est disposé dans un banc d'essai 2 auquel le capteur 20 est connecté. Le banc d'essai 2 est conçu pour simuler un fonctionnement en conditions réelles du moteur 1. L'objectif de la présente invention est de valider ou non une mesure réalisée lors d'un essai. Ainsi une le caractère normal d'une mesure est directement lié à sa validité. Une mesure déclarée invalide sera considérée comme anormale. Le paramètre de fonctionnement (valeur x) est une variable « explicative » ou « prédictive », par opposition au paramètre physique mesuré (valeur y) qui est une variable « à expliquer » ou «à prédire ». En d'autres termes, la valeur x du paramètre de fonctionnement est la cause, lorsque la valeur y du paramètre physique est la conséquence. Plus précisément, le paramètre de fonctionnement est une valeur contrôlée associée au moteur 1 sur laquelle soit un utilisateur peut agir, soit l'environnement influe. En d'autres termes, c'est une commande. Dans la suite de la présente description, on prendra l'exemple du régime moteur (c'est-à-dire le nombre de rotations effectuées par un rotor du moteur 1 par unité de temps), mais on comprendra que de nombreux autres paramètres de fonctionnement, tel que le débit de carburant injecté dans le moteur 1, une température du carburant injecté dans le moteur 1, une pression ambiante autour du moteur 1, et une température ambiante autour du moteur 1, peuvent être surveillés. Ce paramètre est un paramètre d'entrée choisi pour le moteur. Le paramètre physique est représentatif d'une grandeur physique caractéristique d'un comportement attendu du moteur 1 en réponse à l'application du paramètre de fonctionnement, grandeur physique à laquelle le capteur 20 est adapté. On comprend qu'une pluralité de capteurs 20 5 adaptés pour différentes grandeurs physiques peut être prévue. En particulier, ce paramètre physique peut être une pression en un point du moteur 1, une température interne en un point du moteur 1, la vitesse d'écoulement d'un fluide en un point du moteur 1, un niveau de bruit généré par le moteur 1, une densité de carburant dans le moteur 1, etc. L'homme 10 du métier choisira le type de grandeur physique à mesurer en fonction des objectifs de l'essai. Dans la suite de la présente description, on prendra l'exemple d'une pression mesurée par un capteur de pression 20. Un couple (x; y) désigne une acquisition ponctuelle : pour une valeur x du paramètre de fonctionnement, une valeur y du paramètre physique est 15 mesurée par le capteur 20. Une pluralité de couples (xi; yi),Elitnii définissant chacun une valeur de référence y, du paramètre physique pour une valeur x, du paramètre de fonctionnement sont stockés dans une base de données elle-même stockée sur des moyens de stockage de données 32. Par valeurs « de référence », 20 on entend qu'elles sont acquises pendant des phases stabilisées d'essais, c'est-à-dire qu'elles peuvent être considérées comme normales. Des éventuelles valeurs anormales ont déjà été supprimées de la base. Les moyens de stockage de données 32 (qui sont typiquement un disque dur) et des moyens de traitement de données 31 (par exemple un 25 processeur) sont soit ceux d'un équipement 3 connecté au capteur 20 (comme représenté sur la figure 1) soit directement intégrés au banc d'essai 2. L'équipement 3 (ou un autre équipement) est équipé de moyens d'interfaces 33 (tels qu'un clavier et un écran) pour interagir avec la base de données, et en particulier pour l'affichage des résultats (voir plus loin). Le couple (x,x' ; Yexec) désigne la mesure « surveillée », c'est-à-dire celle pour laquelle on cherche on savoir si la valeur Yexec mesurée est normale ou non. Cette mesure surveillée peut être aussi bien une mesure obtenue en temps réel (en particulier dans un fonctionnement lors de la vie du moteur) ou bien une mesure en temps différé (couple (xexec ; Yexec) déjà stocké dans la base de données et placé en attente). Phase d'apprentissage Le présent procédé comprend deux phases. La première est une phase d'apprentissage et la seconde est une phase d'exécution. De façon préférée, la phase d'apprentissage est mise en oeuvre préalablement de sorte à créer les modèles qui seront décrits plus loin (et le cas échéant les stocker sur les moyens de stockage de données 32), et la phase d'exécution est ensuite mise en oeuvre à chaque nouvelle acquisition d'une mesure. C'est la phase d'exécution qui permet l'estimation du caractère normal ou non d'une valeur v exec mesurée, objet de l'invention. La phase d'apprentissage peut être relancée de temps à autres pour mettre à jour les 20 modèles. Alternativement, il est tout à fait possible de ne pas faire de faire d'apprentissage préalable et de déterminer les modèles en temps réel à chaque mise en oeuvre de la phase d'exécution. On décrira dans la suite de la présente description les deux phases. 25 La phase d'apprentissage peut être vue comme un ensemble d'étapes de traitement des seules données de la base (i.e. indépendamment du couple (xexec ; v 11 exec,,- En référence à la figure 2a (qui utilise l'exemple des paramètres 30 régime/pression), la phase d'apprentissage commence par une étape (a0) de détermination d'un modèle de régression associé à ladite pluralité de couples (xi; yi)ie[[1,n1 par régression modélisant y en fonction de x sur l'ensemble des valeurs des couples (xi; yi)i,litnp Ce modèle de régression va être utilisé dans la phase d'exécution. La régression désigne un ensemble de méthodes statistiques bien connues de l'homme du métier pour analyser la relation d'une variable (ici y) par rapport à une ou plusieurs autres (ici x). L'étape (a0) consiste en d'autres termes à déterminer une fonction f permettant d'approximer au mieux les valeurs yi en fonction de valeurs xi, pour un type de lien donné. On connait ainsi des régressions linéaire, polynomiale, exponentielle, logarithmique, etc. Le choix du type de lien utilisé est avantageusement fait en fonction de l'allure de la courbe et peut se faire de manière automatique par optimisation en maximisant un coefficient de détermination, par exemple de la façon décrite dans la demande de brevet FR2939928. La figure 3a illustre le nuage de points formé par les n couples {xi; Yi}iE[[1,n1 et le modèle obtenu par régression. Dans une deuxième étape (al ), la phase d'apprentissage comprend le calcul, pour chacun des couples, d'une valeur estimée 9i du paramètre physique et d'un résidu resi associés. Le résidu est l'écart entre une valeur estimée et une valeur mesurée. A partir du modèle de régression, on obtient simplement ces valeurs par les formules 9i = f (xi), et resi = Yi - i, pour E Q1, rd. La figure 3b illustre les résidus du modèle obtenus. Dans une étape (a2), la moyenne desdits résidus est calculée : mean = Une fois le modèle de régression créé, les moyens de traitement de données 31 déterminent un autre modèle utilisé dans la phase d'exécution : il s'agit du modèle de variance. Ce modèle également associé à ladite pluralité de couples (xi;Yi)iEQ1,n1 se calcule typiquement en deux étapes consécutives. Dans une étape (a3) est calculé un ensemble de valeurs (vari)ie [[1,n-w+1]] de variance résiduelle, ensemble de valeurs qui va permettre la mise en oeuvre d'une régression dans l'étape (a4) pour obtenir le modèle de variance. De façon connue, la variance se calcule comme la moyenne des résidus au carré. L'obtention d'une pluralité de valeurs de variance se fait grâce à une « fenêtre glissante » de taille w (w est un paramètre prédéterminé de l'algorithme, il est de façon préférée choisi d'une taille suffisante pour éviter un problème d'évasement du tube de confiance, voir plus loin. A titre d'exemple, on peut prendre 10% du nombre d'échantillons). Plus précisément, chaque valeur vars de variance est calculée sur un sous- ensemble (indices jàj+w- 1) de l'ensemble des couples (xi; v biE[[1,n1]- En particulier, vars = =7-1(resi)2 . Similairement à ce qui est fait dans l'étape (a0), le modèle de variance associé à ladite pluralité de couples (xi; yi)ielitnii est déterminé dans l'étape (a4) par régression modélisant var en fonction de x. En d'autres termes, dans cette étape, les moyens de traitement de données 31 déterminent la fonction g telle que vari = g(xj), pour j E 111, n - w + La figure 3c illustre le nuage de points formé par les n - w + 1 couples {xi; vari} jEL[1,n-vv+1]] et le modèle obtenu par régression. Dans une étape (a5) optionnelle, la phase d'apprentissage peut comprendre la définition d'un « tube de confiance » (i.e. une zone de confiance) autour du modèle de régression. Ce tube est constitué d'une enveloppe supérieure et d'une enveloppe inférieure. Entre ces deux enveloppes, un point associé à un couple (x; y) est considéré normal, et non à l'extérieur, comme l'on verra plus loin. Le tube de confiance est défini par un écart d'amplitude la x .jgr I par rapport au modèle de régression, où un seuil a en nombre d'écart type (voir plus loin). Comme expliqué avant, ce tube définit un intervalle de confiance fonction de la variance, ce qui augmente le réalisme des résultats : le nombre de faux négatifs et de faux positifs est sensiblement réduit. L'équation de l'enveloppe supérieure est donnée par la formule f (x) + 6 x /g(x), et celle de l'enveloppe inférieure par la formule f (x) - 6 x I g (x). Le tube de confiance est de façon préférée ajouté à une représentation du nuage de points formé par les n couples (xi; v iE[[1,n1 et du modèle obtenu par régression (du type de la figure 3a) de sorte à donner la figure 3d. Comme l'on verra plus loin, ce tube permet d'anticiper le résultat de la phase d'exécution et d'illustrer de façon très visuelle (et compréhensible y compris par des non-initiés) si une mesure est normale ou pas. On notera que la répartition des points (xi; v iE[[1,n1 n'est pas égale suivant le paramètre x. Dans l'exemple où le paramètre de fonctionnement est le régime, il y a en effet beaucoup plus de mesure à haut régime qu'à bas régime. Cette répartition inégale peut entraîner un évasement du tube de confiance à son origine, comme représenté sur l'exemple de la figure 3e, si le paramètre w est mal choisi. De façon préférée, le paramètre w est choisi suffisamment élevé pour que la fonction g soit croissante. Pour cela, les étapes (a3) puis (a4) peuvent être itérativement répétées avec des valeurs croissantes de w jusqu'à cette condition soit vérifiée. Phase d'exécution Comme expliqué précédemment, la phase d'apprentissage représente un travail préparatoire pour accélérer la phase d'exécution (qui correspond au coeur du présent procédé selon l'invention). La phase d'apprentissage peut alternativement être réalisée « en même temps » que la phase d'exécution. On fera dans la description de cette partie référence à toutes les formules associées décrites précédemment. Cette phase permet d'estimer le caractère normal ou non d'une valeur v exec mesurée du paramètre physique pour une valeur xexec du paramètre de fonctionnement. Cette phase est illustrée par la figure 2b. Si la phase d'apprentissage a été mise en oeuvre précédemment, les modèles peuvent être chargés depuis les moyens de stockage de données 32, comme illustré sur cette figure. Dans une étape (a), une valeur estimée V' exec du paramètre physique est calculée pour la valeur xexec du paramètre de fonctionnement en fonction du modèle de régression associé à ladite pluralité de couples (xi; Y i)iE[[1,n1 (modèle déterminé le cas échéant dans la phase d'apprentissage). Ce calcul se fait comme expliqué précédemment par la formule V' exec = f (xexec) Dans l'étape (b) suivante, le résidu Resexec associé est calculé : resexec - Yexec Yexec Dans l'étape (c) (qui peut être réalisée avant l'une et/ou l'autre des étapes (a) et (b)), une valeur estimée varexec de la variance du paramètre physique est calculée pour la valeur xexec du paramètre de fonctionnement en fonction du modèle de variance associé à ladite pluralité de couples (xi; Y i)iE[[1,n1 (modèle déterminé le cas échéant dans la phase d'apprentissage). Ce calcul se fait comme expliqué précédemment par la formule varexec = 9(xexec). Le résidu, la valeur estimée varexec de la variance, et la valeur moyenne de résidu mean (calculée le cas échéant lors de la phase d'apprentissage) pour ladite pluralité de couples (xi; Yi)iEQtnii permettent aux moyens de traitement de données de calculer dans une étape (d) un score d'anomalie Zscore de la valeur mesurée v exec- De façon préférée, le score de Iresexec-meanl confiance est donné par la formule Z score = r . Plus ce score est y varexec élevé, plus la mesure est susceptible d'être anormale. Dans une étape (e), le score d'anomalie Zscore de la valeur mesurée Y exec est comparé avec le seuil a évoqué précédemment (seuil exprimé en nombre d'écart type, par exemple trois à six écarts-type). Si le score de confiance Zscore est supérieur audit seuil 6, la mesure est signalée comme anormale sur l'interface 33 dans une étape (f). Une alarme peut être déclenchée s'il s'agit d'un test en temps réel sur un banc d'essai 2, et ce dernier arrêté (l'essai en cours n'est pas valide et l'anomalie doit être analysée avant que le banc de test puisse être réutilisé). Le couple (x exec; Y exec) n'est alors pas ajouté à la base de données, (ou supprimé s'il était en attente de vérification). Dans le cas contraire, la mesure est considérée comme normale, et le couple (xexec; vexec ) rejoint les valeurs de référence de la base de données. La phase d'apprentissage peut éventuellement être relancée pour mettre à jour les modèles. Il est à noter qu'une mesure anormale sera représentée en dehors du tube de confiance évoqué précédemment, comme par exemple le montre la figure 3f. En particulier, si Zscore score > 6,alors Ires exec (- Y exec 9exec)- meani > 6 x varexec (= le demi-diamètre du tube de confiance), ce qui signifie que le point associé est hors du tube de confiance. En effet, les résidus suivent une loi Normale de moyenne mean. Le test (comparaison avec le Zscore) consiste à voir s'il est vraisemblable que l'observation courante soit issue de cette même loi. Si on trace la distribution d'une loi normale, on voit bien qu'au-delà de six écarts-type, on se place en queue de la distribution. La probabilité d'observer quelque chose de normal au-delà de ce seuil d'écarts-type est de l'ordre de 10-9. Equipement et système L'équipement 3 (représenté sur la figure 1) pour la mise en oeuvre du procédé qui vient d'être décrit (estimation du caractère normal ou non d'une valeur vexec mesurée par un capteur 20 d'un paramètre physique d'un moteur 1 d'aéronef pour une valeur xexec d'un paramètre de fonctionnement dudit moteur 1) comprend des moyens de traitement de données 31, des moyens de stockage de données 32, et de moyens d'interface 33. Les moyens de stockage de données 32 stockent dans une base de données la pluralité de couples (xi; définissant chacun une valeur de référence yi du paramètre physique pour une valeur xi d'un paramètre de fonctionnement. Les moyens de traitement de données 31 sont configurés pour mettre en oeuvre : - Un module de calcul en fonction d'un modèle de régression associé à ladite pluralité de couples (xi; v d'une valeur estimée biEL[tni dexec du paramètre physique pour la valeur xexec du paramètre de fonctionnement ; - Un module de calcul d'un résidu resexec associé ; - Un module de calcul en fonction d'un modèle de variance associé à ladite pluralité de couples (xi; vi ) iE[[1,n1 d'une valeur estimée varexec d'une variance du paramètre physique pour la valeur xexec du paramètre de fonctionnement ; - Un module de calcul d'un score d'anomalie Zscore de la valeur mesurée vexec en fonction du résidu resexec, de la valeur estimée Varexec de la variance, et d'une valeur moyenne de résidu pour ladite pluralité de couples (xi; v biEL[tni ; - Un module de comparaison du score d'anomalie Zscore de la valeur mesurée v exec avec un seuil 6 en nombre d'écart type ; - Une module d'émission d'un signal d'alarme sur les moyens d'interface 33 signalant la mesure comme anormale si le score de confiance Zscore est supérieur audit seuil u. Si l'équipement 3 met également en oeuvre la phase d'apprentissage, alors le module de traitement de données 31 est en outre configuré pour mettre en oeuvre : - Un module de détermination dudit modèle de régression associé à ladite pluralité de couples (xi; v par une régression modélisant r if iE[[1,n1 y en fonction de x à partir de l'ensemble {xi; y1E111,7,11 (ce module est le cas échéant configuré pour stocker le modèle de régression sur les moyens de stockage de données 32 pour utilisation future) ; - Un module de calcul pour chacun des couples (xi; v iE[[1 d'une ,n1 valeur estimée 9i du paramètre physique et d'un résidu resi associés ; - Un module de calcul de la moyenne desdits résidus resi; - Un module de calcul sur une fenêtre glissante de taille w d'un ensemble de valeurs (vari) jelitn_wil de variance résiduelle; - Un module de détermination dudit modèle de variance associé à ladite pluralité de couples (xi; v par une régression modélisant r if iE[[1,n1 var en fonction de x à partir de l'ensemble {xi; . (ce i ri} JEL[1,n-141 module est le cas échéant configuré pour stocker le modèle de variance sur les moyens de stockage de données 32 pour utilisation future). L'équipement 3 s'inscrit comme expliqué de façon préférée dans un système comprenant en outre un banc d'essai 2 comprenant le capteur 20 mesurant la valeur v exec du paramètre physique et adapté pour recevoir le moteur 1. Produit programme d'ordinateur Selon un quatrième et un cinquième aspects, l'invention concerne un 30 produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code pour l'exécution (sur des moyens de traitement de donnés 31, en particulier ceux de l'équipement 3) d'un procédé selon le premier aspect de l'invention d'estimation du caractère normal ou non d'une valeur v d exec mesurée par un capteur 20 d'un paramètre physique d'un moteur 1 d'aéronef pour une valeur xexec d'un paramètre de fonctionnement dudit moteur 1, ainsi que des moyens de stockage lisibles par un équipement informatique (par exemple les moyens de stockage de données 32 de cet équipement 3) sur lequel on trouve ce produit programme d'ordinateur. REVENDICATIONS1. Procédé d'estimation du caractère normal ou non d'une valeur lvexec 1 mesurée par un capteur (20) d'un paramètre physique d'un moteur (1) d'aéronef pour une valeur (xexec) d'un paramètre de fonctionnement dudit moteur (1), une pluralité de couples (xi; v iE[[1,n1 définissant chacun une valeur de référence (yi) du paramètre physique pour une valeur (xi) du paramètre de fonctionnement étant stockés dans une base de données stockée sur des moyens de stockage de données (32), le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend la mise en oeuvre par des moyens de traitement de données (31) d'étapes de : (a) Calcul en fonction d'un modèle de régression associé à ladite pluralité de couples (xi; v iE[[1,n1 d'une valeur estimée (9exec) du paramètre physique pour la valeur (xexec) du paramètre de fonctionnement ; (b) Calcul d'un résidu (resexec) associé ; (c) Calcul en fonction d'un modèle de variance associé à ladite pluralité de couples (xi; v iE[[1,n1 d'une valeur estimée (varexec) d'une variance du paramètre physique pour la valeur (xexec) du paramètre de fonctionnement ; (d) Calcul d'un score d'anomalie (Zscore) de la valeur mesurée lv 1 en exec -- fonction du résidu (resexec), de la valeur estimée (varexec) de la variance, et d'une valeur moyenne (mean) de résidu pour ladite pluralité de couples (xi; v iE[[1,n1 ; (e) Comparaison du score d'anomalie (Zscore) de la valeur mesurée (Yexec) avec un seuil (a) en nombre d'écart type ; (f) si le score de confiance (Zscore) est supérieur audit seuil (a), signalement de la mesure comme anormale sur des moyens d'interface (33). 2. Procédé selon la revendication 1, comprenant une phase préalable de traitement de ladite pluralité de couples (xi; v iE[[1,n1 de la base de données, comprenant la mise en oeuvre par des moyens de traitement de données (31) d'étapes de : (a0) détermination dudit modèle de régression associé à ladite pluralité de couples (xi;Y)iE[[1,n1 par une régression modélisant la valeur y du paramètre physique en fonction de la valeur x du paramètre de fonctionnement à partir de l'ensemble {xi; yi}ielitnp où xi;yi désigne les valeurs d'un couple stocké dans la base de données ; (al ) pour chacun des couples (xi; yi)i,litnp calcul d'une valeur estimée (9i) du paramètre physique et d'un résidu (resi) associé ; (a2) calcul de la moyenne (mean) desdits résidus (resi); (a3) calcul sur une fenêtre glissante de taille w d'un ensemble de valeurs (vari)JEL[tn-w+11 de variance résiduelle chacune associée à une valeur (xj) du paramètre de fonctionnement d'un couple (xj; j) jE[[1,n-w+11 (a4) détermination dudit modèle de variance associé à ladite pluralité de couples (xi; yi)ie[[1,n1 par une régression modélisant la valeur var de la variance résiduelle en fonction de la valeur x du paramètre de fonctionnement à partir de l'ensemble {xi;var} , où var- , jE[[1,n-vv+1]] désigne une valeur de variance résiduelle calculée et xj la valeur du paramètre de fonctionnement associée. 3. Procédé selon la revendication 2, dans laquelle la phase préalable comprend une étape (a5) de détermination en fonction dudit modèle de variance déterminé d'une zone de confiance autour dudit modèle de régression déterminé, et d'affichage sur les moyens d'interface (33) de ladite zone de confiance.30 4. Procédé selon la revendication 3, dans laquelle la zone de confiance est définie par une enveloppe supérieure de formule f(x) + x /g (x), et une enveloppe inférieure de formule f(x) - 6 x /g (x), où f représente le modèle de régression et g représente le modèle de variance. Virerrexec paramètre physique, varex' la valeur estimée de la variance, et me an est la valeur moyenne de résidu pour ladite pluralité de couples (xi; v iE [[1,n1 - 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, dans laquelle le score d'anomalie (Zscore) est obtenu par la formule Zscore = Iresexec-mean où resexec est le résidu associé à la valeur mesurée du 6. Procédé selon l'une des revendications 1 à 5, dans laquelle ledit paramètre physique est choisi parmi une pression, une température interne, une vitesse d'écoulement d'un fluide, un niveau de bruit, et une densité de carburant, associés au moteur (1). 7. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, dans laquelle ledit paramètre de fonctionnement est choisi parmi un régime, un débit de carburant, une température de carburant, une pression ambiante, et une température ambiante, associés au moteur (1). 8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, dans lequel le moteur (1) est disposé dans un banc d'essai (2) comprenant le capteur (20), l'étape (e) comprenant l'arrêt du banc d'essai (2) si la mesure 25 est signalée comme anormale. 9. Procédé selon l'une des revendications 1 à 8, dans lequel l'étape (e) comprend l'ajout du couple (x,x' Yexec) formé de la valeur mesurée du paramètre physique et de la valeur du paramètre de 30 fonctionnement associée à ladite base de données de couples (xi; v iE[[1,n1 si la mesure n'est pas signalée comme anormale. 10. Equipement (3) d'estimation du caractère normal ou non d'une valeur (vexec, 1 mesurée par un capteur (20) d'un paramètre , physique d'un moteur (1) d'aéronef pour une valeur (xexec) d'un paramètre de fonctionnement dudit moteur (1), comprenant des moyens de traitement de données (31), des moyens de stockage de données (32) stockant dans une base de données une pluralité de couples (xi; yi)ielitnii définissant chacun une valeur de référence yi du paramètre physique pour une valeur xi d'un paramètre de fonctionnement, et des moyens d'interface (33), l'équipement (3) étant caractérisé en ce que les moyens de traitement de données (31) sont configurés pour mettre en oeuvre : - Un module de calcul en fonction d'un modèle de régression associé à ladite pluralité de couples (xi; v d'une valeur estimée biEL[tni dexec du paramètre physique pour la valeur xexec du paramètre de fonctionnement ; - Un module de calcul d'un résidu (resexec) associé ; - Un module de calcul en fonction d'un modèle de variance associé à ladite pluralité de couples (xi; vi ) iE[[1,n1 d'une valeur estimée (varexec) d'une variance du paramètre physique pour la valeur (xexec) du paramètre de fonctionnement ; - Un module de calcul d'un score d'anomalie (Zscore) de la valeur mesurée (vexec ) en fonction du résidu (resexec), de la valeur estimée (varexec) de la variance, et d'une valeur moyenne (mean) de résidu pour ladite pluralité de couples (xi; v i) iE[[1,n1]; - Un module de comparaison du score d'anomalie (Zscore) de la valeur mesurée (v ) avec un seuil (a) en nombre d'écart type ; - Une module d'émission d'un signal d'alarme sur les moyens d'interface (33) signalant la mesure comme anormale si le score de confiance (Zscore) est supérieur audit seuil (a).30 11. Equipement selon la revendication 10, dans lequel le module de traitement de données (31) est en outre configuré pour mettre en oeuvre : - Un module de détermination dudit modèle de régression associé à ladite pluralité de couples (xi; v par une régression modélisant r if iE[[1,n1 la valeur y du paramètre physique en fonction de la valeur x du paramètre de fonctionnement à partir de l'ensemble {xi; Yi}iE111,1/11 où Xi; yi désigne les valeurs d'un couple stocké dans la base de données ; - Un module de calcul pour chacun des couples (xi; v iE[[1 d'une ,n1 valeur estimée (9i) du paramètre physique et d'un résidu (resi) associés ; - Un module de calcul de la moyenne (mean) desdits résidus (resi) ; - Un module de calcul sur une fenêtre glissante de taille w d'un ensemble de valeurs (Vari) JEL[1,n-w+11 de variance résiduelle, chacune associée à une valeur (x1) du paramètre de fonctionnement d'un couple (x1; v j) jElltn-w+11 ; - Un module de détermination dudit modèle de variance associé à ladite pluralité de couples (xi; v par une régression modélisant r if iE[[1,n1 var en fonction de x à partir de l'ensemble {xi; vara>} jEL[1,n-vv+11, où vars désigne une valeur de variance résiduelle calculée et xj la valeur du paramètre de fonctionnement associée. 12. Système comprenant : - un banc d'essai (2) comprenant un capteur (20) et adapté pour recevoir un moteur (1) d'aéronef ; - un équipement (3) selon l'une des revendications 10 et 11 d'estimation du caractère normal ou non d'une valeur lvexec 1 mesurée par le capteur (20) d'un paramètre physique dudit moteur (1) d'aéronef pour une valeur (xexec) d'un paramètre de fonctionnement dudit moteur (1). 13. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code pour l'exécution d'un procédé selon l'une des revendications 1 à 9 d'estimation du caractère normal ou non d'une valeur Yexec mesurée par un capteur (20) d'un paramètre physique d'un moteur (1) d'aéronef pour une valeur xexec d'un paramètre de fonctionnement dudit moteur (1). 14. Moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel un produit programme d'ordinateur comprend des instructions de code pour l'exécution d'un procédé selon l'une des revendications 1 à 9 d'estimation du caractère normal ou non d'une valeur Yexec mesurée par un capteur (20) d'un paramètre physique d'un moteur (1) d'aéronef pour une valeur xexec d'un paramètre de fonctionnement dudit moteur (1).