FR 3048527 A1 20170908 FR 1651762 A 20160302 1 SYSTÈME D'ANALYSE DE DONNÉES D'ESSAIS D'UN MOTEUR D'AÉRONEF DOMAINE TECHNIQUE La présente invention concerne le domaine de systèmes d'analyse de données d'au moins un équipement d'un moteur et plus particulièrement, l'exploitation des données d'essais d'un moteur d'aéronef. ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE De nombreux essais sont effectués sur des moteurs ou parties de moteurs en développement ainsi que sur des moteurs de production. Durant les essais de développement, plusieurs centaines de capteurs mesurent des paramètres relatifs au moteur et au banc d'essai générant ainsi un très grand nombre de données. Par exemple pour un enregistrement de 300 mesures à 10Hz pendant une heure on a déjà presque 11 millions de données. Ainsi de nombreux enregistrements sont effectués durant le même essai à des fréquences différentes et obtenus depuis différents capteurs. Il est ainsi impossible d'analyser manuellement toutes ces données. Chaque essai est effectué avec des objectifs précis et limités définis par différents bureaux d'études qui sont détaillés dans un registre. Durant l'essai, les experts observent les indicateurs de comportement prédéfinis dans le registre et surveillent des franchissements de seuils et d'autres comportements particuliers (par exemple, une énergie très grande, une température trop élevée, trop de vibrations, ou une augmentation brutale de ces mêmes paramètres). Les résultats sont codés dans des journaux de bord (logbooks) renseignés durant l'essai ou sous la forme de documents d'analyses préprogrammées. A l'issue de l'essai, les données sont enregistrées dans des dispositifs de stockage et mises ainsi à la disposition des différents bureaux d'études qui observent des comportements les intéressant spécifiquement. Par conséquent, si un comportement inhabituel se produit et qui ne fait pas partie des analyses préprogrammées par les bureaux d'études, le phénomène n'est ni mis en évidence ni observé. Ainsi, on estime que moins de 10% des données enregistrées sont effectivement analysées. 3048527 2 Par ailleurs, il n'est pas envisageable d'utiliser une métrique élémentaire sur un espace d'une si grande dimension pour pouvoir comparer toutes les données générées par les nombreux capteurs avec d'anciennes observations. L'objet de la présente invention est de proposer un système d'analyse de données 5 d'essais relatives à au moins un équipement d'un moteur permettant d'analyser quasiment toutes les mesures systématiquement dans le but de repérer des comportements inattendus et de facilement retrouver des éventuels comportements similaires déjà identifiés. 10 EXPOSÉ DE L'INVENTION La présente invention est définie par un outil d'analyse de données d'essais relatives à un composant moteur, comportant : - un dispositif d'acquisition configuré pour acquérir un signal temporel multivarié de données d'essais relatives audit composant moteur, 15 - un dispositif de traitement configuré pour identifier des motifs dans ledit signal temporel multivarié et pour associer des étiquettes auxdits motifs transformant ainsi le signal temporel multivarié en une séquence d'étiquettes, et - un dispositif de stockage configuré pour stocker ladite séquence d'étiquettes formant ainsi une base de données indexée permettant l'exploitation de données d'essais. 20 Ainsi, l'essai dans son ensemble est représenté par une séquence d'étiquettes de petite dimension enregistrée dans une base de données indexée permettant de faire des requêtes et de comparer chaque nouvel essai aux essais précédents afin par exemple de savoir si un comportement a déjà été observé ou non. Avantageusement, le dispositif de traitement comporte : 25 - un module de paramétrage configuré pour définir pour chaque motif une signature sous la forme d'un vecteur appelé vecteur de signature comportant les valeurs des paramètres décrivant le motif suivant un modèle prédéterminé, transformant ainsi le signal temporel multivarié en une séquence de vecteurs de signatures, - un module de classification configuré pour classer les vecteurs de signatures en 3 0 des classes de signatures formant ainsi une séquence de classes de signatures, et 3048527 3 - un module d'indexation configuré pour attribuer une étiquette à chaque classe de signatures formant ainsi ladite séquence d'étiquettes. Ainsi, la succession des classes de signatures constitue un codage comprimé représenté par la séquence d'étiquettes présentant une dimension extrêmement plus 5 petite que le signal multivarié. Le remplacement du signal multivarié (ou multibandes) par une séquence d'étiquettes permet ainsi de facilement exploiter les données multivariées. Avantageusement, le modèle prédéterminé peut être sélectionné parmi les modèles mathématiques monovariés et multivariés suivants : modèle linéaire par morceaux, modèle d'oscillation, modèle autorégressif, modèle de projections sur un 10 dictionnaire. Ainsi, le modèle prédéterminé fournit un cadre pour décrire le motif. Le modèle peut être sélectionné selon sa simplicité ou son adaptabilité aux phénomènes physiques observés. Selon un premier mode de réalisation de l'invention, le dispositif de traitement 15 comporte un outil interactif adapté pour permettre à un opérateur de sélectionner une échelle et une fenêtre temporelle pour identifier une configuration et au moins un motif dans ledit signal temporel multivarié selon des bases physiques. L'outil interactif permet à un expert de visualiser le signal temporel multivarié sur un écran, de choisir une échelle de visualisation et de facilement sélectionner une 20 configuration et les motifs d'intérêts en déplaçant une fenêtre temporelle sur le signal multivarié. Selon un deuxième mode de réalisation de l'invention, le dispositif de traitement comporte : - un module de sélection configuré pour sélectionner des configurations d'analyse 25 fondées sur des bases physiques, chaque configuration étant définie par un sous ensemble de signaux monovariés comprenant des signaux exogènes et des signaux endogènes conditionnés auxdits signaux exogènes, - un module de détection configuré pour détecter des ruptures de comportement sur chacun des signaux de ladite configuration et identifier les instants desdites ruptures, 3048527 4 - un module d'identification configuré pour identifier des motifs dans ledit sous- ensemble de signaux monovariés de ladite configuration en repérant des phases stabilisées et transitoires entre lesdits instants de ruptures. Ceci permet d'inspecter systématiquement toutes les données d'essais de 5 manière automatique. Avantageusement, la rupture correspond à un changement dans le paramétrage du modèle de comportement. Par exemple un changement de tendance suivant un modèle linéaire par morceaux, un changement de fréquence ou d'amplitude suivant un modèle d'oscillation, un changement de mode suivant un modèle autorégressif, une cessation de 10 la validité d'une fonction relative à un modèle multivarié. Avantageusement, le dispositif de traitement est configuré pour construire de manière itérative une pluralité de séquences d'étiquettes. Ceci permet d'augmenter progressivement les étiquettes dans la base de données indexée. Les étiquettes peuvent ainsi être complétées ou modifiées sans reprendre 15 l'ensemble de la compression. Avantageusement, le dispositif de traitement est configuré pour comparer chaque signal temporel multivarié courant à l'ensemble de signaux multivariés historisés en utilisant une distance d'édition sur les séquences d'étiquettes. La comparaison permet de faire des classements entre les signaux. 20 En effet, ceci permet de classer les anciens essais par similitude de comportement durant des parties de l'essai et permet de savoir si un comportement a déjà été observé ou non. Ainsi, on peut exploiter non seulement des moteurs de production mais également des moteurs en développement pour lesquels les données sont moins homogènes. Avantageusement, le système d'analyse comporte un ensemble d'unités de 25 stockage associé à un ensemble correspondant de processeurs, formant ainsi une base de données distribuée. Le groupe de processeurs et d'unités de stockage permet de traiter les données en parallèle. On peut donc réaliser différentes requêtes en parallèle. 3048527 5 Avantageusement, le dispositif de traitement est configuré pour lier les données d'essais à des identifiants relatifs à des experts qui ont demandé, réalisé ou analysé les essais. Avantageusement, le système d'analyse comporte un dispositif de transmission 5 configuré pour transmettre des messages relatifs à des comportements spécifiques aux experts intéressés par ces comportements. Ceci permet d'exploiter efficacement et de manière automatique les messages en mettant en évidence toute nouveauté détectée durant un essai fournissant ainsi des informations pertinentes aux experts appropriés. 10 L'invention vise également un procédé d'exploitation de données d'essais relatives à un composant moteur, comportant les étapes suivantes : - acquérir un signal temporel multivarié de données d'essai relatives audit composant moteur, - identifier des motifs dans ledit signal temporel multivarié, 15 - associer des étiquettes auxdits motifs transformant ainsi le signal temporel multivarié en une séquence d'étiquettes, et - stocker ladite séquence d'étiquettes formant ainsi une base de données indexée permettant l'exploitation de données d'essais. 2 0 BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS La Fig. 1 illustre de manière schématique des moyens matériels mis en oeuvre dans le système d'analyse de données d'essais d'au moins un composant moteur, selon un mode de réalisation de l'invention ; Les Figs. 2A et 2B représentent un premier exemple d'un motif décrivant la 25 poussée d'un moteur d'aéronef, selon l'invention ; Les Figs. 3A et 3B représentent un deuxième exemple d'un motif décrivant la vibration d'un moteur d'aéronef, selon l'invention ; La Fig. 4 illustre de manière schématique un signal multivarié comportant un ensemble de configurations d'analyse, selon l'invention ; 3048527 6 La Fig. 5 illustre de manière schématique l'indexation d'un signal multivarié, selon un mode de réalisation préféré de l'invention ; La Fig. 6 illustre de manière schématique une identification interactive de motifs, selon un premier mode de réalisation préféré de l'invention ; 5 La Fig. 7 illustre de manière schématique une identification automatique de motifs, selon un deuxième mode de réalisation préféré de l'invention ; Les Figs. 8A-8B illustrent la détection des ruptures sur un signal monovarié suivant un modèle de comportement linéaire par morceaux, selon l'invention ; La Fig. 9 illustre l'identification d'un motif lié à un changement de position d'un 10 levier de la poussée, selon l'invention ; La Fig. 10 illustre de manière schématique un procédé d'exploitation d'un nouvel essai, selon un mode de réalisation préféré de l'invention ; et La Fig. 11 illustre de manière schématique un système d'analyse de données d'essais d'un composant moteur, selon un autre mode de réalisation préféré de l'invention. 15 EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS Le principe de l'invention consiste à progressivement indexer les données générées par des bancs d'essais de moteurs pour optimiser l'analyse et l'exploitation de toutes ces données. 20 La Fig. 1 illustre de manière schématique des moyens matériels mis en oeuvre dans le système d'analyse de données d'essais d'au moins un composant moteur, selon l'invention. Par souci de brièveté, on utilisera dans la suite l'expression « composant moteur » pour désigner le moteur tout entier ou seulement une partie du moteur. 25 Le système 1 d'analyse comporte un dispositif d'acquisition 3, un dispositif de traitement 5 et un dispositif de stockage 7. Le dispositif de traitement 5 est un calculateur ou ordinateur adapté pour l'exécution d'un ou de plusieurs programmes d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme, stockés dans des mémoires de l'ordinateur et conçus pour mettre en oeuvre le système d'analyse de données d'essais d'un composant moteur, selon l'invention. 3048527 7 Lors d'un essai, le composant moteur 9 est monté dans le banc d'essai 11 et un grand nombre de capteurs 13 (quelques centaines) sont utilisés pour mesurer des paramètres relatifs au composant moteur 9 et au banc d'essai 11. Ces nombreuses mesures (des centaines de milliers) sont acquises à des fréquences différentes. Certaines mesures 5 (par exemple, des mesures de vibration) sont enregistrées à haute fréquence de l'ordre de 50kHz tandis que d'autres mesures (par exemple, des mesures de pression) sont enregistrées à des fréquences d'environ 1Hz à 100Hz. Ainsi, un essai est représenté par une succession d'enregistrements multivariés de nombreuses mesures acquises à des fréquences différentes. Dans la suite, on désignera par signal temporel multivarié 15 (ou 10 signal global) la succession de données multivariées enregistrées au cours d'un essai. Conformément à l'invention, le système d'analyse 1 est configuré pour créer une base de données 17 indexée en comprimant chaque signal temporel multivarié 15 en une séquence d'étiquettes 19 de petite dimension. La base de données 17 indexée permet ainsi de faire des requêtes et de facilement comparer chaque nouvel essai aux essais précédents. 15 En effet, le dispositif d'acquisition 3 est configuré pour acquérir le signal temporel multivarié 15 de données d'essai courantes relatives au composant moteur 9. En outre, le dispositif de traitement 5 est configuré pour identifier des motifs 21 dans le signal temporel multivarié 15. Un motif 21 est un modèle d'observation défini sur un intervalle temporel d'intérêt et décrivant par exemple le comportement d'un paramètre 20 physique en relation avec un autre (ou d'autres) paramètre(s) physique(s). Les Figs. 2A et 2B représentent un premier exemple d'un motif décrivant la poussée d'un moteur d'aéronef. Plus particulièrement, la Fig. 2A est un signal monovarié Si (i.e. une courbe suivant une variable) représentant la vitesse de rotation de l'arbre du moteur sur un intervalle 25 temporel et la Fig. 2B est un autre signal monovarié S2 représentant la température du compresseur du moteur sur un même intervalle temporel. L'intervalle temporel d'intérêt débute notamment par une augmentation du niveau de la poussée (à l'instant 20:17:35) et se termine par une stabilisation de la vitesse de rotation de l'arbre du moteur ainsi que de celle de la température du compresseur. 3048527 8 Selon ce premier exemple, le motif modélise donc la variation de la poussée par rapport à la vitesse de rotation de l'arbre et la température du compresseur. En particulier, la poussée entre en phase transitoire à l'instant 20:17:35 et ensuite la vitesse de rotation atteint une phase stationnaire un peu après l'instant 20:19:00. La température varie d'une 5 manière différente avant d'également atteindre une phase stationnaire. Ainsi, le motif peut avantageusement être caractérisé par des phases transitoires et stationnaires définies par des paramètres suivant un modèle mathématique distinctif. Ainsi, le motif des Figs. 2A et 2B peut être paramétré par la valeur de l'augmentation de la poussée, la position du levier de la poussée (ou manette des gaz) et 10 éventuellement les valeurs initiales de la vitesse de rotation et de la température. Les Figs. 3A et 3B représentent un deuxième exemple d'un autre motif décrivant la vibration d'un moteur d'aéronef. Plus particulièrement, la Fig. 3A illustre un signal monovarié S3 de la vitesse de rotation de l'arbre du moteur sur un intervalle temporel tandis que la Fig. 3B illustre un 15 autre signal monovarié S4 de la vibration du moteur sur le même intervalle temporel. Ici le motif décrit la variation de l'énergie de vibration conditionnée par la vitesse de rotation de l'arbre. En particulier, il met en évidence un fait qui peut être considéré comme surprenant où l'énergie de vibration S4 continue d'augmenter pendant au moins 10 minutes (entre les instants 17:45 et 17:55) malgré la stabilisation de la vitesse de rotation S3 sur cette même 20 durée. Il peut ainsi être intéressant pour un expert de rechercher des motifs similaires pour mieux analyser ce phénomène. Par ailleurs, étant donné que le nombre de dimensions du signal multivarié 15 est très grand, on ne peut pas analyser simultanément tous les signaux monovariés qui composent ce signal global 15. Alors, le dispositif de traitement 5 est avantageusement 25 adapté pour permettre une segmentation (d'une manière interactive ou automatique) du signal global 15 en parties ou morceaux intéressants de petite dimension appelés configurations d'analyse. Chaque configuration d'analyse comporte un petit ensemble de signaux monovariés sélectionnés selon des bases physiques ou d'expertises. Le comportement conjoint des signaux monovariés sur chaque configuration d'analyse est 30 modélisé par un motif correspondant. 3048527 9 En effet, la Fig. 4 illustre de manière schématique un signal multivarié 15 comportant un ensemble de configurations d'analyse 151. Le signal multivarié global peut ainsi être considéré comme une conjonction des différentes configurations d'analyse 151. Chaque configuration d'analyse 151 correspond à une sélection de signaux monovariés (ou 5 mesures) dont certains sont considérés comme exogènes et d'autres endogènes. On notera que selon les cas d'études, certains signaux peuvent être considérés comme endogènes dans une configuration d'analyse et exogènes dans une autre configuration d'analyse. On rappelle qu'un signal exogène décrit une variable contextuelle qui est représentative du contexte. En revanche, un signal endogène décrit une variable 10 observable à suivre et à analyser selon son contexte d'observation. L'identification d'une variable endogène ou exogène peut être réalisée suivant des critères techniques établis par expertise selon par exemple la pertinence des corrélations physiques des phénomènes. Dans l'exemple des Figs. 2A et 2B, la configuration d'analyse comporte des mesures de variables exogènes représentées par les signaux monovariés de la vitesse de 15 rotation et de la température ainsi qu'une mesure d'une variable endogène correspondant à la poussée. Par ailleurs, dans l'exemple des Figs. 3A et 3B, la configuration d'analyse comporte un signal exogène représenté par les mesures de la vitesse de rotation et un signal endogène représenté par les mesures de la vibration. Ainsi, chaque configuration d'analyse 151 permet d'identifier au moins un motif 20 21 sur un nombre limité de signaux monovariés comprenant notamment des signaux de type endogène et/ou exogène. Les motifs 21 sont avantageusement identifiés par des phases de ruptures stationnaires ou transitoires observées sur les signaux exogènes des configurations d'analyse 151. Ces phases sont avantageusement décrites par des paramètres représentatifs 25 d'une signature de la phase suivant un modèle mathématique prédéterminé. Le modèle mathématique prédéterminé peut être un modèle linéaire par morceaux, un modèle d'oscillation, un modèle autorégressif, ou un modèle de projections sur un dictionnaire appris ou non. Ce dernier est un modèle particulier utilisant une base de données qui peut être extraite des observations ou qui peut être générique exploitant un dictionnaire 30 mathématique de modèles spécifiques. 3048527 10 En particulier, les phases stationnaires peuvent être paramétrées par des moyennes, des pentes, des valeurs initiales, des corrélations entre variables et éventuellement des processus autorégressifs. Quant aux phases transitoires, elles peuvent être paramétrées par des modèles mathématiques linéaires par morceaux ou décrivant des 5 modes d'évolutions prédéfinis et cohérents avec la physique, des fonctions de transfert mettant en évidence des corrélations et des vitesses de stabilisation des variables endogènes, qui dépendent éventuellement des conditions exogènes. Par ailleurs, les signaux monovariés de chaque configuration d'analyse 151 (représenté sur la figure 7) peuvent avantageusement être lissés et normalisés afin de 10 construire des motifs 21 comprimés et normalisés. On notera que la construction des motifs 21 peut être réalisée d'une manière interactive (décrite ci-après en relation avec la Fig. 6) ou d'une manière complétement automatique (décrite ci-après en relation avec la Fig. 7). En outre, le dispositif de traitement 5 est configuré pour associer des étiquettes 15 191 aux motifs 21 transformant ainsi chaque signal temporel multivarié 15 courant en une séquence 19 d'étiquettes. Les étiquettes 191 sont des noms ou labels de petites dimensions qui indexent les données multivariées de l'essai (voir Fig. 4). La Fig. 5 illustre de manière schématique l'indexation d'un signal multivarié par le dispositif de traitement, selon un mode de réalisation préféré de l'invention. 20 Plus particulièrement, le dispositif de traitement 5 comporte des modules de paramétrage 51, de classification 53 et d'indexation 55 configurés pour créer les étiquettes 191. Le module de paramétrage 51 est configuré pour définir pour chaque motif 21 une signature sous la forme d'un vecteur appelé vecteur de signature V, comportant les 25 paramètres décrivant le motif selon un modèle mathématique prédéterminé. Plus particulièrement, les composantes d'un vecteur de signature V, sont les paramètres définissant le motif 21. A titre d'exemple, les composantes d'un vecteur V, peuvent comporter des valeurs moyennes, des variances, des pentes, des valeurs initiales, des relations entre résidus (corrélations, dépendances temporelles, etc.). Le module de 30 paramétrage 51 fait correspondre un vecteur de signature V, à chaque motif 21 3048527 11 transformant ainsi le signal temporel multivarié 15 en une séquence de vecteurs de signatures Vn. Autrement dit, l'essai dans son ensemble est comprimé en cette séquence de vecteurs de signatures V1,... Vn. Avantageusement, les intersections des intervalles temporels relatifs aux 5 différentes configurations d'analyse 151 forment des intervalles globaux permettant d'empiler simultanément l'ensemble des vecteurs de signatures Vn de ces configurations en un vecteur de signature globale. Par ailleurs, comme les vecteurs de signatures Vn sont de petite dimension, le dispositif de traitement 51 est avantageusement configuré pour mesurer 10 l'écart entre ces vecteurs afin de pouvoir mesurer des distances entre motifs 21. A titre d'exemple, l'écart peut être mesuré à l'aide d'une distance euclidienne si les paramètres sont normalisés selon par exemple les méthodes décrites dans la demande de brevet FR2376988 de la demanderesse. En outre, le module de classification 53 est configuré pour classer les vecteurs de 15 signatures Vn (par exemple, au moyen d'un algorithme de segmentation) suivant des classes de signatures formant ainsi une séquence de classes Cp de signatures. La succession de ces classes Cp de signatures constitue un codage comprimé. Avantageusement, le module de traitement 5 est configuré en outre pour déterminer la répartition des similarités entre les éléments de chaque classe C, de 20 signatures. Par exemple, la médiane des distances entre les vecteurs de signatures indique l'écart moyen entre deux vecteurs de la classe de signatures. Un quantile inférieur ou égal à 25% renseigne sur la notion de proximité entre deux vecteurs de signatures. Avantageusement, le centre de chaque classe C, de signatures (par exemple le barycentre des vecteurs de signatures qui la compose) permet de détecter les éléments 25 éloignés de leur centre. Par exemple les éléments au-delà d'un quantile de 99% peuvent être considérés comme des éléments aberrants (outliers). Finalement, le module d'indexation 55 (ou d'étiquetage) est configuré pour attribuer une étiquette 191 à chaque classe C, de signatures formant ainsi la séquence d'étiquettes 19. L'étiquette 191 de chaque classe C, de signatures est utilisée pour 30 représenter cette classe. Le signal multivarié 15 est donc codé en une chaîne de classes 3048527 12 C1,... Cp de signatures qui peut être vue au plus haut niveau comme une chaîne d'étiquettes 19, tout en conservant une information plus précise à l'aide du vecteur V, signature de chaque classe C. Ainsi, on peut facilement utiliser une distance de type « distance d'édition » pour 5 mesurer l'écart entre deux morceaux de chaînes d'étiquettes. Ensuite, on peut faire des classements du plus similaire au moins similaire. Avantageusement, le dispositif de traitement 5 est configuré en outre pour lier les données d'essais à des identifiants relatifs à des experts qui ont demandé, réalisé ou analysé les essais. En particulier, chaque essai peut être annoté par les identifiants des 10 experts correspondants. Ainsi, à chaque nouvel essai, les experts pouvant être intéressés par les résultats de ce nouvel essai sont automatiquement identifiés. La Fig. 6 illustre de manière schématique une identification interactive de motifs par le dispositif de traitement, selon un premier mode de réalisation de l'invention. Selon ce premier mode de réalisation, le dispositif de traitement 5 comporte un 15 outil interactif 57 comprenant des interfaces de visualisation 59 et de commande 61 (par exemple, des interfaces conjuguant des écrans tactiles et des prises de commande). Ainsi, le signal temporel multivarié 15 (comprenant des données d'essais et des enregistrements numériques correspondants) peut être visualisé et manipulé sur l'outil interactif 57. En effet, l'outil interactif 57 est adapté pour permettre à un opérateur (ou un 20 expert) de sélectionner une fenêtre temporelle et une échelle correspondante pour identifier selon des considérations physiques ou d'expertises une configuration et au moins un motif dans le signal temporel multivarié 15. Plus particulièrement, une fois que l'opérateur a manuellement sélectionné une configuration d'analyse 151 d'intérêt comportant des signaux monovariés endogène(s) et 25 exogène(s), l'outil interactif 57 affiche sur l'écran 59 les courbes S5, S6 temporelles des signaux sélectionnés. L'opérateur peut ainsi sélectionner un intervalle 11 d'intérêt en appliquant des zooms temporels sur les courbes. L'outil interactif 57 comporte une application permettant à l'opérateur d'appliquer un processus de fenêtrage pour chercher des modèles de régressions du(des) signal(signaux) endogène(s) selon le contexte du(des) 3048527 13 signal(signaux) exogène(s). L'outil interactif 57 comporte également une application pour lisser et normaliser les variables des signaux sélectionnés. Ainsi, en choisissant une échelle adéquate et en déplaçant la fenêtre temporelle, l'opérateur peut détecter les ruptures intéressantes et identifier par conséquent les motifs 5 21 correspondants. En outre, l'outil interactif 57 comporte une application configurée pour découvrir des éventuelles relations entre un motif 21 et d'autres variables n'appartenant pas au motif identifié permettant ainsi à l'expert d'enrichir davantage ce dernier. L'outil interactif 57 comporte également un outil d'enregistrement 63 permettant 10 à l'opérateur d'enregistrer les motifs 21 identifiés ainsi que les éventuelles analyses ou commentaires de l'opérateur. Une fois que les motifs 21 sont identifiés, le dispositif de traitement 5 est configuré pour leur associer des étiquettes transformant ainsi chaque signal temporel multivarié 15 en une séquence d'étiquettes comme décrit précédemment en relation avec la Fig 5. 15 En effet, le module de paramétrage 51 est configuré pour définir pour chaque motif identifié un vecteur de signature comportant les paramètres décrivant le motif. Le module de classification 53 est configuré pour classer les vecteurs de signatures en différentes classes de signatures. Finalement, le module d'indexation 55 est configuré pour attribuer une étiquette à chaque classe formant ainsi la séquence d'étiquettes. 20 La Fig. 7 illustre de manière schématique une identification automatique de motifs par le dispositif de traitement, selon un deuxième mode de réalisation préféré de l'invention. Selon ce deuxième mode de réalisation, où l'identification des motifs est entièrement automatisée, le dispositif de traitement 5 comporte un module de sélection 25 71, un module de détection 73, et un module d'identification 75. Le module de sélection 71 est configuré pour sélectionner des configurations d'analyse 151 fondées sur des considérations physiques ou d'expertises. Avantageusement, les configurations sont sélectionnées à partir d'une liste prédéfinie par les experts. Cette liste peut par exemple être construite par l'outil interactif 57. 3048527 14 Chaque configuration d'analyse 151 est définie par un sous ensemble de signaux monovariés comprenant des signaux exogènes et des signaux endogènes conditionnés aux premiers. Plus particulièrement, chaque configuration d'analyse 151 est construite par des calculs de corrélations entre différentes variables. Ces dernières peuvent être 5 avantageusement limitées suivant des configurations expertes initiales. En effet, les expertises accumulées au cours de la sélection des signaux au moyen de l'outil interactif 57 (Fig. 6) permettent d'éviter une prolifération combinatoire de « motifs » sans fondement physique. Eventuellement, des configurations peuvent être construites automatiquement en reconnaissant des unités physiques des variables ou des identifiants 10 de capteurs. Le module de détection 73 est configuré pour automatiquement détecter des ruptures rl, r2 de modèle de comportement sur chacun des signaux de la configuration d'analyse 151 et pour identifier les instants tl, t2 de ces ruptures. Plus particulièrement, le module de détection 73 applique un algorithme de 15 détection de changement de modèle qui segmente chaque signal monovarié en morceaux correspondant à des simples modèles mathématiques (comme par exemple des modèles linéaires par morceaux). A titre d'exemple, pour un modèle de comportement linéaire par morceaux, la rupture correspond à un changement de tendance (i.e. variation de pente suivant ce 20 modèle). Pour un modèle d'oscillation, la rupture correspond à un changement de fréquence et/ou d'amplitude. Pour un modèle autorégressif (i.e. un modèle qui dépend du passé immédiat), la rupture correspond à un changement de modèle. Pour un modèle multivarié décrivant par exemple une correspondance entre une variable endogène et une variable exogène, la rupture correspond à une cessation de la validité de la correspondance 25 entre les deux variables. Les Figs. 8A-8B illustrent la détection des ruptures sur un signal monovarié S7 suivant un modèle de comportement linéaire par morceaux. Plus particulièrement, la Fig. 8A illustre un signal monovarié S7 de vibration sur un intervalle temporel. La Fig. 8B illustre la segmentation du signal de vibration S7 en trois morceaux de droites dl, d2, d3 identifiant 30 ainsi les ruptures rl, r2 et les instants tl, t2 de ces ruptures. 3048527 15 A titre d'exemple, le module de détection 73 applique un algorithme de détection de changement de modèle de type PELT (Pruned Exact Linear Time) ou une version modifié de PELT pour détecter les ruptures. L'algorithme PELT est basé sur des régressions linéaires facilement et rapidement calculables. De plus, ce genre d'algorithme est flexible et peut 5 être facilement modifié pour pouvoir être appliqué à un modèle autorégressif. En outre, le module d'identification 75 est configuré pour identifier des motifs 21 dans le sous-signal multivarié (i.e. le sous-ensemble de signaux monovariés) de la configuration d'analyse 151 en repérant des phases stabilisées et transitoires entre les instants de ruptures détectés par le module de détection 73. 10 Le sous-signal multivarié de la configuration d'analyse 151 est en effet modélisé à partir de la conjonction des ruptures (i.e. l'ensemble de toutes les ruptures) des différents signaux monovariés le composant en tenant compte des petits délais entre les ruptures. Les petits délais dans la correspondance des ruptures détectées dans le sous-signal multivarié renseignent sur la causalité entre les variables des différents signaux monovariés 15 et permettent ainsi d'identifier des motifs intéressants et récurrents. La Fig. 9 illustre l'identification d'un motif lié à un changement de position d'un levier de la poussée. Cette figure montre en particulier la conjonction des ruptures entre les modélisations d'un signal S8 de détection de la position du levier et d'un signal S9 de vitesse de rotation. On peut facilement repérer les phases stabilisées et transitoires entre 20 les instants de ruptures. En outre, dans l'intervalle temporel [0, 50], on peut bien distinguer le délai de causalité entre l'instant de changement de position du levier et l'instant du début de décroissance de la vitesse de rotation. En outre, comme décrit précédemment en relation avec la Fig. 5, une fois que les motifs 21 sont identifiés, le dispositif de traitement 5 est configuré pour associer des 25 étiquettes aux différents motifs. Ainsi, le module de paramétrage 51 est configuré pour définir pour chaque motif un vecteur de signature comportant les paramètres décrivant le motif suivant un modèle mathématique prédéterminé. Le module de classification 53 est configuré pour classer les vecteurs de signatures en différentes classes de signatures. Finalement, le module 3048527 16 d'indexation 55 est configuré pour attribuer une étiquette à chaque classe de signatures formant ainsi la séquence d'étiquettes. Ce deuxième mode de réalisation permet d'inspecter systématiquement toutes les données d'essais de manière automatique. 5 Avantageusement, une nouvelle séquence d'étiquettes est construite à chaque nouvel essai. En effet, le dispositif de traitement 5 est configuré pour générer de manière itérative une pluralité de séquences 19 d'étiquettes. Ceci permet d'augmenter progressivement le nombre d'étiquettes 191 (avec des liens à des commentaires, documents ou enregistrements passés) dans la base de données 17 indexée. Les étiquettes 10 191 peuvent ainsi être complétées ou modifiées sans reprendre l'ensemble de la compression. En effet, la Fig. 10 illustre de manière schématique un procédé d'exploitation d'un nouvel essai, selon un mode de réalisation préféré de l'invention. L'étape El concerne l'acquisition d'un nouvel signal temporel multivarié 15a. 15 Les étapes E2-E6 concernent la compression du signal temporel multivarié 15a. En effet, à l'étape E2, le dispositif de traitement 5 décompose le signal temporel multivarié 15a en plusieurs configurations d'analyse 151. A l'étape E3, le dispositif de traitement 5 identifie (automatiquement ou interactivement) les différents motifs 21. En effet, le comportement conjoint de groupes 20 de mesures sur chaque configuration d'analyse 151 est modélisé par un motif correspondant. A l'étape E4, le dispositif de traitement 5 représente les motifs 21 par une séquence de vecteurs de signatures V1,... V,,... V,. Chaque vecteur de signature a pour composantes les paramètres décrivant le motif correspondant. 25 A l'étape E5, le dispositif de traitement 5 classe les vecteurs de signatures transformant ainsi la séquence de vecteurs de signatures en une séquence de classes C1,... Cp de signatures. A l'étape E6, le dispositif de traitement 5 transforme la séquence de classes C1,... Cp de signatures en une séquence 19a d'étiquettes en attribuant une étiquette 191 30 représentative à chaque classe de signatures. 3048527 17 A l'étape E7, le dispositif de traitement 5 compare ce nouveau signal temporel multivarié 15a à l'ensemble de signaux multivariés historisés. En effet, le dispositif de traitement 5 est configuré pour utiliser une distance d'édition pour comparer la nouvelle séquence 19a d'étiquettes aux séquences d'étiquettes 19 stockées dans la base de données 5 17. Ces comparaisons vont avantageusement servir de base à une nouvelle classification des essais dans leur ensemble. Ainsi, les différents essais sont classés par similitude de comportement durant des parties de chaque essai. Ceci permet de rapidement savoir si un comportement a déjà été observé ou non. Par ailleurs, le dispositif de traitement 5 est configuré pour avantageusement faire 10 des pré-comparaisons rapides entre chaque signal temporel multivarié 15a courant et les signaux multivariés historisés. En effet, une fois que le signal temporel multivarié 15a d'un nouvel essai a été codé sous forme d'une séquence de classes, le dispositif de traitement 5 utilise cette dernière pour réaliser une pré-requête rapide. Ensuite, le dispositif de traitement 5 15 identifie la classe de chaque phase transitoire ou stationnaire de l'essai et identifie les essais ayant des phases de classes similaires. Ceci permet d'avoir rapidement un premier résultat statistique correspondant à la proportion d'essais ayant des phases de même type. A partir de cette présélection d'essais et de phases (indiquant pour chaque phase une liste d'essais semblables), le dispositif de traitement 5 effectue facilement une 20 recherche de similarité sur les vecteurs de signatures. On peut ainsi déjà identifier des essais passés similaires et à partir d'une mesure de la similarité moyenne (par exemple, la médiane des distances intra-classes) au sein d'une classe, le dispositif de traitement 5 vérifie si ces essais sont vraiment proches du nouvel essai. Le dispositif de traitement 5 est configuré ainsi pour identifier phase par phase, les essais les plus similaires. Il est 25 intéressant de signaler la liste d'essais similaires surtout s'il y a peu d'essais similaires. En outre, le dispositif de traitement 5 est configuré pour avantageusement réaliser une recherche de similarité sur des successions d'étiquettes sur la séquence 19 d'étiquettes représentant l'essai. En effet, le dispositif de traitement 5 cherche dans la base de données 17 si une succession particulière d'étiquettes 191 existe sur un autre essai. Il est intéressant 30 de signaler la liste des séquences similaires surtout s'il y en a très peu. 3048527 18 La Fig. 11 illustre de manière schématique un système d'analyse 101 de données d'essais d'un composant moteur, selon un autre mode de réalisation préféré de l'invention. Selon ce mode de réalisation, le système d'analyse 101 comporte (en plus des moyens matériels décrits précédemment) un ensemble 81 d'unités de stockage 83 associé 5 à un ensemble correspondant de processeurs 85. Avantageusement, les différentes séquences 19 d'étiquettes générées par les différents essais peuvent être stockées (au moins temporairement) sur l'ensemble 81 d'unités de stockage formant ainsi une base de données distribuée. Ainsi, on peut très rapidement réaliser des opérations en parallèle pour accéder aux différentes données et 10 exploiter ces données pour faire des analyses statistiques 87 ou pour rechercher des motifs semblables. En outre, le système d'analyse 101 comporte un dispositif de transmission 89 configuré pour automatiquement transmettre des messages relatifs à des comportements spécifiques ou inhabituels à des experts 91 singulièrement intéressés par ces 15 comportements. En effet, étant donné que les essais sont demandés, réalisés et étudiés par des bureaux d'étude ou experts, le dispositif de traitement 5 est configuré pour repérer les demandeurs spécifiques, les opérateurs et les auteurs d'analyses afin d'annoter chaque essai à l'aide des identifiants des bureaux d'étude et experts concernées. L'annotation 20 prend ainsi en compte les auteurs des spécifications avant l'essai, les auteurs des journaux de bord au cours de l'essai ainsi que ceux des études ou analyses après l'essai. Chacun des documents utilisés comporte des noms d'auteurs ou de services ainsi que des thèmes particuliers correspondant respectivement aux types d'essais, aux anomalies détectées durant l'essai et aux types de comportements observés. En outre, un graphe de proximité 25 entre experts peut être établi selon des considérations de localisation (mêmes bureaux d'études) ou de domaines d'intérêts semblables (experts travaillant sur des essais similaires), etc. Ainsi, lors de l'analyse d'un nouvel essai, lorsque le dispositif de traitement 5 trouve des essais similaires, le dispositif de transmission 89 envoie directement un message 30 d'information aux identifiants ou experts 91 associés aux essais semblables. 3048527 19 On notera que le système d'analyse selon l'invention permet d'exploiter des données de toute nature générées non seulement lors des tests sur des moteurs de production mais également sur des moteurs en développement pour lesquels les données sont moins homogènes. 5 Le système d'analyse selon l'invention peut être appliqué sur tous types de moteurs et en particuliers sur des moteurs d'aéronefs. REVENDICATIONS1. Système d'analyse de données d'essais relatives à un composant moteur, caractérisé en ce qu'il comporte : - un dispositif d'acquisition (3) configuré pour acquérir un signal temporel multivarié (15) de données d'essais relatives audit composant moteur, - un dispositif de traitement (5) configuré pour identifier des motifs (21) dans ledit signal temporel multivarié et pour associer des étiquettes auxdits motifs transformant ainsi le signal temporel multivarié en une séquence (19) d'étiquettes, et - un dispositif de stockage (7) configuré pour stocker ladite séquence (19) d'étiquettes formant ainsi une base de données (17) indexée permettant l'exploitation de données d'essais. 2. Système d'analyse selon la revendication 1, caractérisé en ce que le dispositif de traitement comporte : - un module de paramétrage configuré pour définir pour chaque motif un vecteur de signature comportant des paramètres décrivant le motif suivant un modèle prédéterminé, transformant ainsi le signal temporel multivarié en une séquence de vecteurs de signatures, - un module de classification configuré pour classer les vecteurs de signatures en des classes de signatures formant ainsi une séquence de classes de signatures, et - un module d'indexation configuré pour attribuer une étiquette à chaque classe de signatures formant ainsi ladite séquence d'étiquettes. 3. Système d'analyse selon la revendication 2, caractérisé en ce que le modèle prédéterminé est sélectionné parmi les modèles mathématiques suivants : modèle linéaire par morceaux, modèle d'oscillation, modèle autorégressif, et modèle de projection sur un dictionnaire. 3048527 21 4. Système d'analyse selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le dispositif de traitement comporte un outil interactif adapté pour permettre à un opérateur de sélectionner une échelle et une fenêtre temporelle pour identifier une configuration et au moins un motif dans ledit signal temporel multivarié selon 5 des considérations physiques. 5. Système d'analyse selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que le dispositif de traitement comporte : - un module de sélection configuré pour sélectionner des configurations d'analyse 10 fondées sur des bases physiques, chaque configuration étant définie par un sous ensemble de signaux monovariés comprenant des signaux exogènes et des signaux endogènes conditionnés auxdits signaux exogènes, - un module de détection configuré pour détecter des ruptures de comportement sur chacun des signaux de ladite configuration et identifier les instants desdites ruptures, 15 - un module d'identification configuré pour identifier des motifs dans ledit sous- ensemble de signaux monovariés de ladite configuration en repérant des phases stabilisées et transitoires entre lesdits instants de ruptures. 6. Système d'analyse selon la revendication 5, caractérisé en ce que la rupture 20 correspond à un changement de tendance suivant un modèle linéaire par morceaux, à un changement de fréquence ou d'amplitude suivant un modèle d'oscillation, à un changement de mode suivant un modèle autorégressif, à une cessation de la validité d'une fonction suivant un modèle multivarié. 25 7. Système d'analyse selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le dispositif de traitement est configuré pour construire de manière itérative une pluralité de séquences d'étiquettes. 8. Système d'analyse selon la revendication 7, caractérisé en ce que le dispositif de traitement est configuré pour comparer chaque signal temporel multivarié courant à 3048527 22 l'ensemble de signaux multivariés historisés en utilisant une distance d'édition sur les séquences d'étiquettes. 9. Système d'analyse selon l'une quelconque des revendications précédentes, 5 caractérisé en ce qu'il comporte un dispositif de transmission configuré pour transmettre des messages relatifs à des comportements spécifiques aux experts intéressés par ces comportements spécifiques. 10. Procédé d'analyse de données d'essais relatives à un composant moteur, 10 caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes : - acquérir un signal temporel multivarié de données d'essai relatives audit composant moteur, - identifier des motifs dans ledit signal temporel multivarié, - associer des étiquettes auxdits motifs transformant ainsi le signal temporel 15 multivarié en une séquence d'étiquettes, et - stocker ladite séquence d'étiquettes formant ainsi une base de données indexée permettant l'exploitation de données d'essais.