FR 3059777 A1 20180608 FR 1662001 A 20161206 Arrière-plan de l'invention La présente invention concerne un procédé d'essai d'un système physique non-linéaire. L'objectif principal des essais de systèmes physiques est celui de caractériser le comportement de ces systèmes physiques, et en particulier identifier des valeurs de certains paramètres liés à leur fonctionnement. Toutefois, l'identification de ces valeurs devient plus difficile quand elles correspondent à plusieurs paramètres différents liés entre eux. Ainsi par exemple, dans un système physique comprenant une turbine et une vanne de contournement de la turbine, comme notamment dans un circuit d'alimentation de moteur-fusée à ergols liquides, on peut souhaiter identifier un rendement de la turbine, sous forme d'un rapport entre une performance réelle et une performance théorique pendant l'essai, et un décalage entre une consigne de position de la vanne et une position réelle. Avec les procédés d'essai de l'état de la technique, séparer les effets de l'un et de l'autre sur le fonctionnement global d'un système physique non-linéaire exige une multiplication des régimes de fonctionnement différents testés dans chaque essai, voire une multiplication des essais. Le bruit de mesure et de traitement peut rendre cette identification encore plus ardue. Objet et résumé de l'invention La présente divulgation concerne un procédé d'essai visant à remédier à ces inconvénients, et plus particulièrement un procédé d'essai d'un système physique non-linéaire qui permette d'obtenir de manière plus rapide et facile des valeurs pertinentes d'au moins deux paramètres liés au fonctionnement du système physique pendant l'essai, et notamment leur identification dans une seule démarche d'essai et de calcul. Pour cela, ce procédé comprend les étapes d'effectuer une 35 succession d'échantillonnages de valeurs de commande et de valeurs de mesure dudit système physique non-linéaire, soumettre lesdites valeurs de 3059777 2 commande et de mesure à un filtre de Kalman discret non-linéaire utilisant un modèle numérique dudit système non-linéaire, et mettre en oeuvre un algorithme d'adaptation paramétrique pour optimiser au moins un premier et un deuxième paramètre dudit modèle numérique sur base de valeurs 5 issues dudit filtre de Kalman discret non-linéaire. Les filtres de Kalman pouvant non seulement fournir des estimations de variables réelles à partir de données de mesure et de commande bruitées, mais aussi des valeurs indicatives de la précision de ces 10 estimations, telles que des variances et covariances de ces estimations, il est ainsi possible d'utiliser ces valeurs issues du filtre de Kalman discret non-linéaire dans un algorithme d'adaptation paramétrique pour créer une boucle de retour supplémentaire permettant d'ajuster les paramètres du modèle numérique utilisé dans le filtre de Kalman discret non-linéaire pour 15 améliorer la précision des estimations. Le filtre de Kalman discret non-linéaire peut notamment être un filtre de Kalman non-linéaire du type dit « sans-odeur », qui permet d'obtenir des résultats particulièrement précis pour un grand nombre de systèmes 20 non-linéaires. Toutefois, d'autres types de filtres de Kalman discrets non- linéaires, comme par exemple le filtre de Kalman étendu, peuvent être utilisés alternativement à un filtre de Kalman « sans-odeur ». L'algorithme d'adaptation paramétrique peut notamment être un 25 algorithme d'optimisation desdits aux moins deux paramètres du modèle numérique par minimisation d'une valeur calculée sur base d'au moins une matrice de covariance issue dudit filtre de Kalman discret non linéaire. Les matrices de covariance issues de filtres de Kalman discrets sont une source utile d'information sur la précision des estimations issues du filtre 30 et, en conséquence, sur la qualité du modèle numérique sous-jacent. L'au moins une matrice de covariance peut par exemple comprendre une matrice de covariance d'innovation réelle dudit filtre de Kalman discret non-linéaire, et la valeur à minimiser peut comprendre la somme de tous les éléments d'au moins une matrice de covariance issue dudit filtre de Kalman non linéaire, voire la somme de tous les éléments d'une 3059777 3 succession de matrices de covariances issue dudit filtre de Kalman discret non linéaire pendant une séquence d'échantillonnage. Le système physique non-linéaire soumis à l'essai peut notamment 5 comprendre une turbine et une vanne de contournement de ladite turbine. Ainsi, ce procédé d'essai permettra l'identification simultanée de paramètres de fonctionnement de la turbine et de la vanne de contournement. Par exemple, le premier paramètre du modèle numérique du système physique non-linéaire pourrait correspondre à un rapport 10 entre une performance théorique et une performance réelle de la turbine pendant l'essai, et notamment à un rapport entre un couple théorique et un couple réel généré par la turbine pendant l'essai, et le deuxième paramètre du modèle numérique du système physique non-linéaire pourrait correspondre à un décalage entre une consigne de position et une 15 position réelle de la vanne pendant l'essai. Lesdites valeurs de commande peuvent notamment comprendre une consigne d'ouverture de la vanne de contournement, une vitesse mesurée de rotation de la turbine, et/ou un couple mesuré de la turbine, ce dernier pouvant être mesuré, par exemple, à travers de mesures de pression et débit d'une pompe 20 actionnée par la turbine. Lesdites valeurs de mesure peuvent notamment comprendre des mesures de pression et de température en amont et en aval de la turbine et de la vanne de contournement. Ce procédé d'essai est particulièrement efficace pour obtenir des 25 informations utiles à partir de fonctionnements non-stationnaires du système physique objet de l'essai. En conséquence, au moins une partie desdits échantillonnages successifs peut être effectuée pendant une période de transition d'un premier régime de fonctionnement à un deuxième régime de fonctionnement dudit système physique non-linéaire 30 différent du premier régime. Ce procédé d'essai peut notamment être mis en oeuvre à l'aide d'un ordinateur. Ainsi, cette divulgation concerne aussi un programme d'ordinateur configuré pour la mise en oeuvre de ce procédé d'essai et un 35 support informatique lisible par un dispositif informatique et comprenant des instructions pour la mise en oeuvre de ce procédé d'essai par un 305 9 777 4 dispositif informatique lisant ledit support. Par « support informatique » on entend tout support permettant le stockage de données, de manière durable et/ou transitoire, et leur subséquente lecture par un système informatique. Ainsi, on entend par « support informatique », entre autres, 5 les bandes magnétiques, les disques magnétiques et/ou optiques, ou les mémoires électroniques d'état solide, tant volatiles que non-volatiles. Brève description des dessins 10 L'invention sera bien comprise et ses avantages apparaîtront mieux, à la lecture de la description détaillée qui suit, d'un mode de réalisation représenté à titre d'exemple non limitatif. La description se réfère aux dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 est un dessin schématique illustrant un ensemble de 15 turbine et vanne de contournement formant un système physique non-linéaire à mettre à l'essai ; - la figure 2 est un schéma illustrant le traitement des données dans ce procédé d'essai ; et - les figures 3A à 3D représentent des étapes successives de 20 traitement de données suivant le schéma de la figure 2. Description détaillée de l'invention La figure 1 illustre un exemple de système physique non-linéaire 10 25 pouvant être mis à l'essai suivant un mode de réalisation spécifique du procédé d'essai objet de la présente divulgation. Ce système physique non-linéaire 10 comprend une turbine 11 et une vanne 12 de contournement de la turbine dans un conduit 13' de contournement de la turbine dérivé d'un conduit principal 13 de manière à ce que la turbine 11 30 et la vanne 12 puissent être alimentées en fluide moteur à travers une entrée commune IT. Le régime de la turbine 11 peut ainsi être en partie réglé par le degré d'ouverture de la vanne 12, qui peut ainsi permettre le contournement de la turbine à une proportion plus ou moins grande de fluide moteur. En outre, dans l'exemple illustré, la turbine 11 est couplée 35 en rotation à une pompe 14, de manière à ce que la rotation de la turbine 11, actionnée par la détente du débit de fluide moteur ne contournant pas 3059777 5 la turbine 11 à travers la vanne 12, actionne à son tour la pompe 14. La pompe 14 présente sa propre entrée IP de fluide. La turbine 11 et la pompe 14 forment donc ensemble une turbopompe telle qu'utilisée, par exemple, dans un circuit d'alimentation d'un moteur-fusée en au moins un 5 ergol liquide, et notamment un ergol cryogénique tel que l'hydrogène liquide. Avant de soumettre un tel système physique non-linéaire 10 à un usage réel, il est typiquement nécessaire d'effectuer des essais afin de 10 caractériser ses composants, c'est-à-dire déterminer des paramètres associés à chacun de ces composants dans un modèle numérique permettant de simuler le fonctionnement du système physique non-linéaire 10 dans chacune des différentes situations pouvant être rencontrées dans un fonctionnement réel, pour ainsi optimiser sa 15 commande et éviter les dysfonctionnements. Dans le cas illustré, un premier paramètre rp à déterminer correspond à un rapport entre un couple Mt théorique et un couple réel Mr généré par la turbine 11, et un deuxième paramètre ov correspond à un décalage entre une consigne de position et une position réelle de la vanne 12. Comme ces deux 20 paramètres ont un effet conjoint sur le fonctionnement de ce système physique non-linéaire 10, il est difficile de déterminer ces deux paramètres distincts, d'autant plus que les signaux évalués pour cette détermination sont bruités. Dans une approche appliquant un modèle stationnaire, il peut ainsi être nécessaire d'effectuer des essais couvrant un grand 25 nombre de points de fonctionnement, en maintenant chaque point de fonctionnement pendant une durée de temps suffisant. En conséquence, la durée et le coût des essais peuvent augmenter rapidement et devenir rédhibitoires, surtout si ce système physique non-linéaire 10 n'est qu'une partie d'un système plus complexe comprenant un nombre encore plus 30 grand de composants avec des paramètres à identifier. Afin d'éviter ces inconvénients, cette divulgation propose un procédé d'essai permettant de déterminer ces paramètres dans une seule démarche de calcul, sans imposer des points de fonctionnement 35 stationnaires, et cela à partir de signaux soumis à du bruit, bruit provenant des instruments de mesure, de la conversion des signaux 3059777 6 analogues continus en des signaux numériques discrets et du système physique non-linéaire 10 lui-même. Pour procéder à l'essai, le système physique non-linéaire 10 illustré 5 est instrumenté avec un capteur de pression 15 et un capteur de température 16 en amont de la turbine 11, un capteur de pression 17 et un capteur de température 18 en amont de la vanne 12, un capteur de pression 19 et un capteur de température 20 en aval de la turbine 11, un capteur de pression 21 et un capteur de température 22 en aval de la 10 vanne 12, un capteur de pression 23 et un capteur de débit 24 en aval de la pompe 14 et un capteur de vitesse 25 sur l'arbre rotatif de la turbine 11. Par ailleurs, la vanne 12 comprend un actionneur avec encodage de position. Les capteurs 15 à 25 et l'actionneur de la vanne 12 sont tous connectés à un calculateur numérique 26, pouvant notamment être un 15 ordinateur programmé pour mettre en oeuvre le procédé d'essai. Pendant l'essai, les entrées de fluide IT et IP sont connectées à une source de fluide qui les alimente en fluide. Afin de faire varier le régime de fonctionnement du système physique non-linéaire 10 pendant l'essai, il est 20 possible de varier les pressions et températures des débits de fluide alimentant chaque entrée de fluide IT, IP, ainsi qu'une consigne de position cv de la vanne 12. Pendant l'essai, la vanne 12 transmet un signal représentant cette consigne de position cv au dispositif informatique 26. Simultanément, les capteurs de pression 15, 17, 19, 21 et 23 25 transmettent, respectivement, des signaux Put, Pub, Pdt, Pdb, Pdp correspondant chacun à la pression captée par le capteur correspondant, les capteurs de température 16, 18, 20, 22 transmettent, respectivement, des signaux Tut, Tub, Tdt, Tdb correspondant chacun à la température captée par le capteur correspondant, le capteur de débit 24 transmet un 30 signal Vp correspondant au débit capté par ce capteur 24, et le capteur de vitesse 25 transmet un signal vpt correspondant à la vitesse de rotation de l'arbre rotatif de la turbine 11. Tous ces signaux sont reçus par le calculateur numérique 26, qui 35 peut prendre la forme d'un ordinateur programmable avec une unité centrale de traitement de données, une unité de mémoire, pouvant 3059777 7 comprendre une mémoire morte et une mémoire volatile, et des interfaces d'entrée et de sortie. Le calculateur numérique 26 ne pouvant opérer qu'un traitement discret de ces signaux, et non pas continu, il procède à un échantillonnage successif des signaux dans le temps, avec une 5 fréquence d'échantillonnage déterminée et suffisamment élevée pour obtenir une approximation satisfaisante d'un traitement continu des signaux. La figure 2 montre un schéma fonctionnel du traitement de ces 10 signaux dans le calculateur numérique 26. Ainsi, les signaux de pression Put, Pub, Pdt/ Pdb, Pdp, et de température Tut, Tub, Tdt, Tdb sont échantillonnées à des moments t successifs par le convertisseur analogique-numérique 50. Ces données échantillonnées de pression et de température, réunies pour chaque moment t, forment ensemble un état 15 mesuré yt. En même temps, les signaux de vitesse vpt, débit Vp et position de la vanne cv sont échantillonnés aux mêmes moments t successifs par le convertisseur analogique-numérique 50 et les données échantillonnées correspondantes forment ensemble une commande ut pour chaque moment t. Un signal correspondant à la mesure, directe ou indirecte, d'un 20 couple généré par la turbine 11 peut éventuellement aussi être intégré dans cette commande ut. Ces états mesurés yt et commandes ut alimentent un observateur d'états 27. Cet observateur d'états 27 est à filtre de Kalman « sans odeur » ou 25 UKF (pour son acronyme anglais, « Unscented Kalman Filter »). Cet algorithme de filtrage, décrit dans « The Unscented Kalman Filter for Nonlinear Estimation », Proceedings of Symposium 2000 on Adaptive Systems for Signal Processing, Communication and Control (AS-SPCC), IEEE, Lake Louise, Alberta, Canada, Oct, 2000, peut être utilisé non 30 seulement pour filtrer le bruit de signaux, mais même de manière prédictive pour prévoir l'évolution à court terme d'un système dynamique non-linéaire comme système physique non-linéaire 10. Dans un tel système dynamique, on peut assumer qu'il existe une 35 séquence de Markov d'états latents xt évoluant dans le temps suivant une fonction de dynamique modèle F comprenant comme paramètres, pour le 3059777 8 système physique non-linéaire 10, le premier paramètre rp et le deuxième paramètre ov. Ces états latents sont observés indirectement par les capteurs 5 indiquant des états mesurés yt à travers une fonction de mesure G. Ainsi, xt et yt peuvent être exprimés suivant les formules : xt = F(x,_'u,)+ e y, = G(x,)+v 10 Les valeurs e [epsilon] et y [nu] représentent, respectivement, le bruit inhérent au système et le bruit de mesure, et suivent toutes les deux des distributions gaussiennes. L'objet d'un algorithme de filtrage est celui d'inférer l'état du système 15 dynamique à travers les valeurs bruitées mesurées par les capteurs. Un filtre de Kalman offre une inférence rapide et précise pour les systèmes linéaires. Il n'est toutefois pas directement applicable aux systèmes non-linéaires, dans lesquels le présent cas d'application pourrait potentiellement être classé. Parmi différentes alternatives pour adapter 20 l'algorithme de filtrage de Kalman aux systèmes non-linéaires, on connaît notamment le filtre de Kalman « sans odeur ». Cet algorithme propage plusieurs estimations de l'état latent xt à travers les fonctions F et G et reconstruit une distribution gaussienne comme si les valeurs propagées provenaient d'un système linéaire. Les positions des estimations de l'état 25 latent xt sont nommées « points sigma », et sont calculées à partir d'une moyenne et une variance initiales avec un schéma d'approximation appelé transformation non-parfumée. Ainsi, dans l'observateur d'état 27, après une initialisation 28 30 fournissant une estimation initiale d'état Xo et une matrice de covariance correspondante Po, des points sigma initiaux Xo°, x01, -0 2, X X03, X04 illustrés sur la figure 3A sont calculés, par une telle transformation non-parfumée dans une étape de calcul de points sigma 29, à partir de ces données et de matrices de bruit Qi et R1, correspondant, respectivement, au bruit de 35 mesure et au bruit inhérent au système, matrices fournies par un module 3059777 9 35 d'estimation de bruit à partir de l'état mesuré yi et de la commande u1 au premier échantillonnage t=1. Dans l'étape suivante, illustrée sur la figure 3B, des positions 5 estimées X'10, X'11, A X'13, X'14 des points sigma correspondant à un premier échantillonnage (t=1) sont prédites en appliquant, aux points sigma initiaux X0, X01, A,02, x.04, l'étape de prédiction 30 de l'algorithme de filtrage de Kalman avec la commande u1 pour ce premier échantillonnage t=1. Dans l'étape suivante de correction 31, les points 10 sigma A,10, X11, 712/ A X?, X14 effectifs, illustrés sur la figure 3C, sont calculés à partir de l'état mesuré yl pour cet échantillonnage (t=1), et une nouvelle estimation d'état latent ki et une matrice de covariance correspondante P1 sont calculées à partir en comparant ces nouveaux points sigma X11, x 3/ )( .,14 aux positions estimées X'", X11, el, 15 XY, X'14, comme illustré sur la figure 3D. Cet algorithme est récursif, et chaque étape à partir de celle de calcul de points sigma 29 va être répétée à chaque nouvel échantillonnage. Pour cela, le module 35 d'estimation de bruit fournit des nouvelles matrices de bruit Qt, Rt pour chaque nouvel échantillonnage à partir des états mesurés yt et des commandes ut 20 observés pendant la séquence temporelle. Alternativement, les matrices de bruit Qt, Rt pour l'ensemble de la séquence d'échantillonnage pourrait toutefois être préprogrammé. Les différences entre les positions ri-1°, Xt 11, Xr-12, Xr-i4 25 prédites sur base des points sigma précédents Xt-19, Xr11, Xt-/2, Xr1, Xt-14 et celles xto x-t2, xt3, At- .'4 effectivement calculées sur base de chaque nouvel échantillonnage permettent d'obtenir de l'information, sur la fonction Fd'évolution de l'état latent xt dans le temps. Cette information, contenue dans la matrice de covariance Pt, peut être utilisée, dans une 30 boucle parallèle d'optimisation 32, avec une récurrence égale ou inférieure à celle de l'observateur d'états 27, pour ajuster les paramètres de la fonction de dynamique modèle F. Ainsi, dans le mode de réalisation illustré, une succession de matrices de covariance Pt sur une période de temps sont transmises à un intégrateur 33, dans lequel la somme de 35 l'ensemble des éléments de chaque matrice Pt dans cette succession est intégrée pour obtenir une valeur C à minimiser par un algorithme 3059777 10 d'adaptation paramétrique 34 , qui peut être, par exemple, l'algorithme du gradient, l'algorithme de Newton, ou les algorithmes de DFP ou BFGS (méthodes de Quasi-Newton). 5 Dans ce mode de réalisation, cet algorithme d'adaptation paramétrique 34 peut ajuster itérativement les valeurs du premier paramètre rp et du deuxième paramètre ov sur deux itérations successives ou, alternativement, de façon simultanée lors d'une itération de la boucle d'optimisation 32, de manière à minimiser la valeur C, permettant ainsi 10 d'identifier des valeurs pour ces paramètres correspondant très étroitement au comportement réel de la turbine 11 et de la vanne 12 et de les utiliser dans l'étape de calcul de points sigma 29. Parmi les différents types de matrices de covariance pouvant être 15 produites pour chaque échantillonnage successif par le filtre de Kalman « sans odeur », on peut notamment utiliser pour cette boucle d'optimisation 32 la matrice de covariance de l'innovation réelle, c'est-à-dire la matrice résultant, pour chaque moment t, de la matrice des différences entre l'état mesuré yt et une estimation d'état mesuré ÿt 20 calculée à partir de l'estimation d'état latent Xt, multipliée par la transposée de celle-ci. Ce critère traduit la variation de l'innovation au cours du temps. Une réduction de cette variation implique donc une plus grande fidélité de la fonction de dynamique modèle F à la réalité. 25 La valeur C à minimiser peut toutefois être calculée de manière différente, sans passer par des matrices de covariance Pt. Elle pourrait notamment être calculée à partir des différences entre une sélection de valeurs mesurées et les estimations correspondantes fournies par le filtre de Kalman « sans odeur », et en particulier à partir de sommes d'erreurs 30 quadratiques. Ainsi, par exemple, C pourrait résulter de l'intégration d'une somme pondérée du carré de la différence entre valeur mesurée et estimée de la vitesse de rotation de l'arbre rotatif de la turbine 11 et le carré de la différence entre valeur mesurée et estimée de la pression en aval de la pompe 14. Une autre alternative envisageable basée sur la 35 somme d'erreurs quadratiques serait le calcul de la valeur C en intégrant de la trace de la matrice résultant de la multiplication par sa matrice 3059777 11 transposée de la matrice des différences entre l'état mesuré yt et une estimation d'état mesuré t, suivant l'expression suivante : c = EL0 tr"Yk Yk)(Yk - 51)3T) Finalement, encore une autre alternative envisageable basée sur la somme d'erreurs quadratiques ne prendrait plus seulement la trace de la matrice en considération, mais toutes les valeurs de la matrice, suivant l'expression : t n n I((Yk - 51k) (Yk - 9k)T)ii C = k=0 1=1 j=1 où n est la dimension du vecteur d'état mesuré yt. Par ailleurs, même si le filtre de Kalman « sans odeur » est 15 spécifiquement utilisé dans ce mode de réalisation, d'autres algorithmes dérivés du filtre de Kalman et destinés à être appliqués à des systèmes non-linéaires, comme par exemple le filtre de Kalman étendu, peuvent alternativement être utilisés de manière analogue. 20 En outre, quoique le système physique non-linéaire 10 dans ce mode de réalisation soit spécifiquement un système relativement simple, comportant uniquement deux éléments à caractériser (la turbine 11 et la vanne 12), le procédé d'essai suivant l'invention est également applicable à des systèmes sensiblement plus complexes, comprenant plus de deux 25 éléments à caractériser et donc plus de deux paramètres dont les valeurs doivent être ajustées. Ainsi, ce procédé pourrait même être appliqué à des essais de moteurs fusées complets, avec des pluralités de turbines et de vannes à caractériser. 30 Quoique la présente invention ait été décrite en se référant à un exemple de réalisation spécifique, il est évident que des différentes modifications et changements peuvent être effectués sur cet exemple sans sortir de la portée générale de l'invention telle que définie par les 5 10 3059777 12 revendications. Par conséquent, la description et les dessins doivent être considérés dans un sens illustratif plutôt que restrictif. REVENDICATIONS1. Procédé d'essai d'un système physique non-linéaire (10), comprenant les étapes suivantes : effectuer une succession d'échantillonnages de valeurs de commande et de valeurs de mesure dudit système physique non-linéaire ; soumettre lesdites valeurs de commande et de mesure à un filtre de Kalman discret non-linéaire utilisant un modèle numérique dudit système non-linéaire ; et mettre en oeuvre un algorithme d'adaptation paramétrique pour optimiser au moins un premier et un deuxième paramètre dudit modèle numérique sur la base de valeurs issues dudit filtre de Kalman discret non-linéaire. 2. Procédé d'essai suivant la revendication 1, dans lequel ledit filtre de Kalman discret non-linéaire est un filtre de Kalman sans-odeur. 3. Procédé d'essai suivant l'une quelconque des revendications 1 ou 2, dans lequel l'algorithme d'adaptation paramétrique est un algorithme d'optimisation desdits aux moins deux paramètres du modèle numérique par minimisation d'une valeur calculée sur base d'au moins une matrice de covariance issue dudit filtre de Kalman discret non linéaire. 4. Procédé d'essai suivant la revendication 3, dans lequel ladite au 25 moins une matrice de covariance comprend une matrice de covariance d'innovation réelle dudit filtre de Kalman discret non-linéaire. 5. Procédé d'essai suivant l'une quelconque des revendications 3 à 4, dans lequel ladite valeur à minimiser comprend la somme de tous les 30 éléments d'au moins une matrice de covariance issue dudit filtre de Kalman non linéaire. 6. Procédé d'essai suivant la revendication 5, dans lequel ladite valeur à minimiser comprend la somme de tous les éléments d'une 35 succession de matrices de covariances issue dudit filtre de Kalman non linéaire pendant une séquence d'échantillonnage. 3059777 14 7. Procédé d'essai suivant l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit système physique non-linéaire (10) comprend une turbine (11) et une vanne (12) de contournement de ladite 5 turbine. 8. Procédé d'essai suivant la revendication 7, dans lequel le premier paramètre du modèle numérique du système physique non-linéaire (10) correspond à un rapport entre une performance théorique et 10 une performance réelle de la turbine pendant l'essai, et le deuxième paramètre du modèle numérique du système physique non-linéaire (10) correspond à un décalage entre une consigne de position et une position réelle de la vanne pendant l'essai. 15 9. Procédé d'essai suivant la revendication 8, dans lequel lesdites performances théorique et réelle sont, respectivement, un couple théorique et un couple réel généré par la turbine pendant l'essai. 10. Procédé d'essai suivant l'une quelconque des revendications 7 à 20 9, dans lequel lesdites valeurs de commande comprennent une consigne d'ouverture de la vanne de contournement, une vitesse mesurée de rotation de la turbine, et/ou un couple mesuré de la turbine. 11. Procédé d'essai suivant la revendication 10, dans lequel ledit 25 couple mesuré de la turbine est mesuré au travers de mesures de pression et débit d'une pompe (14) actionnée par la turbine (11). 12. Procédé d'essai suivant l'une quelconque des revendications 7 à 11, dans lequel lesdites valeurs de mesure comprennent des mesures de 30 pression et de température en amont et en aval de la turbine (11) et de la vanne (12) de contournement. 13. Procédé d'essai suivant l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel au moins une partie desdits échantillonnages 35 successifs est effectuée pendant une période de transition d'un premier 3059777 15 régime de fonctionnement à un deuxième régime de fonctionnement dudit système physique non-linéaire différent du premier régime. 14. Programme d'ordinateur configuré pour la mise en oeuvre d'un 5 procédé d'essai suivant l'une quelconque des revendications précédentes. 15. Support informatique lisible par un dispositif informatique et comprenant des instructions pour la mise en oeuvre d'un procédé d'essai suivant l'une quelconque des revendications 1 à 13 par un dispositif 10 informatique lisant ledit support.