FR 3062733 A1 20180810 FR 1750979 A 20170206 1 L'invention concerne le domaine des procédés de surveillance d'un équipement de type actionneur électromécanique. ARRIERE PLAN DE L'INVENTION Les fonctions de health monitoring (on parle aussi, mais moins fréquemment, de maintenance conditionnelle, de maintenance prédictive ou de maintenance prévisionnelle) sont utilisées pour anticiper la dégradation d'un équipement ou d'un système, notamment dans le domaine aéronautique. Les fonctions de health monitoring permettent ainsi d'éviter une panne, d'optimiser la durée de vie, d'anticiper et de planifier les opérations de maintenance (et d'une éventuelle dépose), et donc de réduire les coûts des opérations de maintenance de l'équipement ou du système. La mise en oeuvre d'une fonction de health monitoring comporte classiquement une phase d'acquisition de données, une phase de pré-conditionnement des données, une phase d'extraction de signatures, une phase de diagnostic et une phase de pronostic. La phase d'acquisition de données consiste à acquérir des données de mesure produites par des capteurs mesurant des paramètres représentatifs d'une performance de l'équipement ou du système. L'acquisition des données est par exemple réalisée via des essais, ou bien par téléchargement sur l'équipement ou sur le système lorsque celui-ci est opérationnel. La phase de pré-conditionnement des données consiste notamment à filtrer les données pour supprimer le bruit de mesure présent dans les données. La phase d'extraction de signatures consiste à traiter les données pour en extraire des signatures représentatives de l'état de l'équipement ou du système 3062733 2 et, éventuellement, d'une dégradation du fonctionnement de l'équipement ou du système. Une telle dégradation est causée par la présence d'un ou de plusieurs défauts subis par l'équipement ou par le système. Les signatures sont 5 donc représentatives du ou des défauts. La phase de diagnostic consiste notamment à évaluer les signatures pour estimer l'état de l'équipement ou du système et, en cas de défaut, pour localiser et évaluer la sévérité dudit défaut. 10 La phase de pronostic consiste à estimer la durée de vie restante de l'équipement ou du système. OBJET DE L'INVENTION L'invention a pour objet d'évaluer un degré de confiance des diagnostics réalisés au cours de la phase 15 de diagnostic d'une fonction de health monitoring, et de détecter de nouveaux défauts ou des défauts combinés au cours de la phase de diagnostic de la fonction de health monitoring. RESUME DE L'INVENTION 20 En vue de la réalisation de ce but, on propose un procédé de surveillance d'un équipement de type actionneur électromécanique, comportant une phase de diagnostic pour évaluer un état de l'équipement, la phase de diagnostic comprenant : 25 une étape préliminaire consistant à acquérir des observations comprenant des mesures de paramètres de l'équipement représentatifs d'une performance de l'équipement ; une première étape d'élaboration de signatures 30 consistant à produire une première base de données comportant des signatures représentatives d'une absence de défaut et de défauts de l'équipement présents dans les observations ; - une étape d'apprentissage utilisant la première 35 base de données et comprenant : 3062733 3 - une première sous-étape d'apprentissage et de réglage d'un algorithme SVM selon une logique classique pour générer un modèle d'apprentissage net de classification des 5 observations ; - une première sous-étape d'apprentissage et de réglage d'un algorithme SVM selon une logique floue pour générer un modèle d'apprentissage flou de classification des observations ; 10 - une sous-étape de paramétrage d'une règle de décision automatique au moyen du modèle d'apprentissage net et du modèle d'apprentissage flou ; une étape de diagnostic en opération consistant à 15 acquérir en opération de nouvelles observations et à classifier les nouvelles observations. Le procédé de surveillance selon l'invention permet d'évaluer un degré de confiance des diagnostics réalisés au cours de la phase de diagnostic, et de détecter de 20 nouveaux défauts ou des défauts combinés au cours de la phase de diagnostic. L'invention sera mieux comprise à la lumière de la description qui suit d'un mode de mise en oeuvre particulier non limitatif de l'invention. 25 BREVE DESCRIPTION DES DESSINS Il sera fait référence aux dessins annexés, parmi lesquels : - la figure 1 représente une échelle de sévérité d'un défaut de court-circuit ; 30 - la figure 2 représente le principe de la reconnaissance de formes mise en oeuvre dans une fonction de classification ; - la figure 3 représente un graphique comprenant un hyperplan séparateur et des points dont les coordonnées 35 sont des observations ; 3062733 4 - la figure 4 représente une projection de données dans un espace euclidien de plus grande dimension ; - la figure 5 représente la mise en oeuvre d'une méthode One vs Ail ; 5 - la figure 6 représente la mise en oeuvre d'une méthode One vs One ; - la figure 7 représente la mise en oeuvre d'une méthode One te Others ; - la figure 8 représente des étapes de réglage d'un 10 algorithme SVM selon une logique classique ; - la figure 9 est un tableau comprenant la définition de normes triangulaires ; - la figure 10 représente le couplage entre un modèle d'apprentissage flou et un modèle d'apprentissage net ; 15 - la figure 11 représente un schéma d'un modèle d'apprentissage flou ; - la figure 12 représente des étapes de réglage d'un algorithme SVM selon une logique floue ; - la figure 13 est une carte représentant une règle de 20 décision ; - la figure 14 représente une étape d'apprentissage du procédé de surveillance selon l'invention ; - les figures 15 à 17 représentent une étape de diagnostic du procédé de surveillance selon l'invention. 25 DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION Le procédé de surveillance selon l'invention est ici mis en oeuvre sur un actionneur électromécanique linéaire de commande de vol d'un aéronef. L'actionneur électromécanique linéaire comporte ici 30 un moteur électrique de type moteur synchrone à aimants permanents, une transmission mécanique qui peut être en prise directe ou indirecte, un module électronique de puissance qui peut être déporté ou non, un module électronique de commande qui peut être déporté ou non, et 35 un ensemble de capteurs. L'ensemble de capteurs comprend 3062733 5 ici un capteur de courant, une sonde de température, un capteur d'effort et un capteur de position. Le capteur de position mesure une position angulaire du rotor du moteur électrique. 5 Le procédé de surveillance selon l'invention permet de réaliser une fonction de health monitoring sur l'actionneur électromécanique linéaire. Comme cela a été dit plus têt, la fonction de health monitoring comporte une phase d'acquisition de données, 10 une phase de pré-conditionnement des données, une phase d'extraction de signatures, une phase de diagnostic et une phase de pronostic. La phase de diagnostic, dont il est ici question, comporte tout d'abord une étape préliminaire consistant à 15 acquérir des observations comprenant des mesures de paramètres de l'actionneur électromécanique linéaire. Les paramètres comprennent par exemple un ou des courants triphasés, une température, une position, une vitesse, un effort de charge sur l'actionneur 20 électromécanique linéaire, etc. Les paramètres sont susceptibles d'évoluer de manière combinée, et sont représentatifs d'une performance de l'actionneur électromécanique linéaire. La performance de l'actionneur électromécanique 25 linéaire peut être une performance quelconque : durée de vie de l'actionneur électromécanique linéaire, précision de l'actionnement, temps de réponse, etc. Le procédé de surveillance selon l'invention comprend ensuite une première étape d'élaboration de 30 signatures pour la détection d'un ou de plusieurs défauts subis par l'actionneur électromécanique linéaire, et une deuxième étape d'élaboration de signatures pour estimer la sévérité du ou des défauts. Une signature est une grandeur sensible à la 35 dégradation de l'actionneur électromécanique linéaire. La 3062733 6 valeur de la signature varie s'il y a présence d'un ou de plusieurs défauts_ Cette variation est fonction de la sévérité du ou des défauts. Les signatures sont calculées à partir des paramètres mesurés. 5 La première étape d'élaboration de signatures consiste à produire une première base de données comportant des signatures des observations. La deuxième étape d'élaboration de signatures consiste à produire des deuxièmes bases de données 10 comportant des signatures de données de défaut, les données de défaut étant représentatives d'une sévérité d'au moins un défaut susceptible de dégrader le fonctionnement de l'actionneur électromécanique linéaire. Les deuxièmes bases de données sont utilisées pour 15 estimer la sévérité du ou des défauts. La première base de données est créée de la manière suivante. Soit un ensemble de m observations oi, j Chaque observation constitue ici un ensemble de 20 mesures, issues des capteurs de l'actionneur électromécanique linéaire. Ces mesures peuvent par exemple être effectuées sur des profils opérationnels de l'aéronef lorsque l'aéronef est en vol, ou sur des profils imposés lorsque l'aéronef se trouve sur le 25 tarmac. Pour chaque observation o], on calcule un ensemble Xc3) de d signatures de défauts tel que : On obtient ainsi la première base de données : (1) (1) x(1) signi (ai) , signd (oi) xl Xd 30 x(m) signi (am) , , signd(om) :(m) :(rn) Xd Un vecteur Y, dit vecteur des labels, est associé à la première base de données. Chaque observation est associée à un label yi E 3062733 7 {1,...,C}, où C est un nombre de classes. On dit, pour chaque observation, que l'observation appartient à une classe. Chaque classe représente un mode de fonctionnement du système. On pourra par exemple définir 5 les classes suivantes : - classe 1 : pas de défaut ; - classe 2 : présence d'un défaut mécanique ; - classe 3 : présence d'un défaut électrique. Les deuxièmes bases de données sont quant à elles 10 créées de la manière suivante. Les deuxièmes bases de données correspondent à un ensemble XSEV Xsev,i} de bases de données d'observations. Les signatures issues des observations des bases de données Xsevk peuvent être différentes de 15 celles de la base X. Elles peuvent également être distinctes entre deux Xsevk. Chaque base Xsevk contient des données concernant un unique défaut (le kième). Les données représentent le défaut pour plusieurs sévérités { S knsevk } 20 Les classes représentent donc les niveaux de sévérités yki E {1,...,nsevk}. L'ensemble des yki est noté YSEV. Pour chaque défaut, la sévérité est estimée sur une échelle qui est graduée selon un paramètre de sévérité 25 ech o. Le paramètre de sévérité ech peut avoir une signification physique ou non. Par exemple, l'échelle 1, visible sur la figure 1, est graduée selon le paramètre de sévérité Rf, qui est la 30 résistance de défaut représentant la résistance dans une ligne de fuite entre deux spires sur le stator du moteur électrique. Le paramètre de sévérité pourrait aussi être par exemple une profondeur d'une fissure sur un roulement à 35 billes, une surface d'une zone écaillée sur un roulement 3062733 8 à billes, etc. Les classes sont reportées sur l'échelle 1. L'objectif de la phase de diagnostic, dont il est ici question, est d'établir un modèle à partir des bases 5 de données et des vecteurs (X, Y, XSEV, YSEV), permettant de prédire la classe d'une nouvelle observation, c'est à dire d'établir un diagnostic relatif à la nouvelle observation. La phase de diagnostic utilise une méthode issue de 10 la famille de méthodes dite « de reconnaissance de formes ». Dans une telle méthode, en référence à la figure 2, la prédiction repose sur une mesure de similarité entre une nouvelle observation x(new) et des classes (Dl, Qc), la classe Dl correspondant à une 15 absence de défaut, la classe n2 correspondant à un défaut appelé « défaut 1 », la classe Oc correspondant à un défaut appelé « défaut c-1 ». La phase de diagnostic comporte ensuite deux étapes principales : une étape d'apprentissage du modèle de 20 diagnostic, et une étape d'utilisation du modèle de diagnostic en opération (diagnostic en opération). L'étape d'apprentissage du modèle de diagnostic utilise tout d'abord la première base de données puis les deuxièmes bases de données. 25 L'étape d'apprentissage du modèle de diagnostic comprend tout d'abord une première sous-étape d'apprentissage et de réglage d'un algorithme SVM (SVM, pour Support Vector Machine, en anglais, ou Machine à Vecteur de Support) selon une logique classique pour 30 générer un modèle d'apprentissage net de classification des signatures des observations. On décrit tout d'abord l'apprentissage mis en oeuvre dans la première sous-étape d'apprentissage et de réglage de l'algorithme SVM selon une logique classique, dans un 35 cas binaire linéaire non séparable. 3062733 9 En référence à la figure 3, l'objectif est ici de trouver un hyperplan séparateur 2 qui maximise la marge d. La distance entre les échantillons les plus proches 5 d'un première groupe 3 et l'hyperplan séparateur 2, et la distance entre les échantillons les plus proches d'un deuxième groupe 4 et l'hyperplan séparateur 2, sont respectivement égales à d+ et d-, où d-r=d--1/11°11 I. La marge s'exprime alors par : 10 d=1/211w11. L'hyperplan séparateur 2 qui maximise la marge a pour équation : h(x)=wTx(new)-Fb. L'appartenance de x(new) à l'un des premier groupe 3 15 ou deuxième groupe 4 est définie par un test d'appartenance consistant à définir le signe (0 ou cp(x, y) cp(x, ; - l'élément neutre e : cp(x, e) =x (Tnorme e = 1, Tconorme : e = ) . La figure 9 fournit des exemples de normes, avec a e 30 [0,1] et b [0,1] . Deux normes sur une même ligne du tableau de la figure 9 sont dites duales. En référence à la figure 10, le degré d'appartenance y des vecteurs supports SV dans le cas binaire, et le 35 type de fonction d' appartenance sont tout d' abord définis 3062733 17 (étape 20). Le modèle d'apprentissage flou SVM est appris de la même manière que le modèle d'apprentissage net SVM (voir plus tôt - étape 21). Les appartenances sont définies à 5 partir des mesures de distance, et les paramètres des fonctions d'appartenance (appelés a, sur la figure 10) sent calculés (étape 22). Les fonctions d'appartenances des deux classes doivent avoir les propriétés suivantes : 10 - le degré d'appartenance des vecteurs supports est égal à ye]0,5;1] ; - les deux fonctions d'appartenances ul et u2 sont symétriques par rapport à 0 et leur somme est égale à 1 : ul(dh)+1_12(dh)=1V dh (dh est la distance à l'hyperplan). 15 La fonction ul est la fonction d'appartenance d'un point à la classe telle que y=-1, et la fonction u2 est la fonction d'appartenance d'un point à la classe telle que y=-1. La figure 11 illustre ce qui vient d'être dit, dans 20 le cas où y=0,8. On s'intéresse maintenant au modèle d'apprentissage flou dans un cas multi-classes. L'apprentissage se fait de la même manière que pour les méthodes multi-classes précédemment décrites, mais en 25 apprenant à chaque itération un modèle d'apprentissage flou dans le cas binaire, au lieu d'un modèle d'apprentissage net dans le cas binaire. En vue d'effectuer un diagnostic, les appartenances sont combinées via des normes triangulaires. 30 On peut ainsi calculer : - une matrice représentant le degré d'appartenance des observations aux classes : Uciass. Le degré d'appartenance peut représenter un degré de confiance où un degré de sévérité, en fonction de la base de données construite ; 35 - un vecteur représentant l'appartenance des 3062733 18 observations à des classes inconnues (c'est à dire qui ne sont pas présentes dans la base d'apprentissage) : En référenceréférence à la figure 12, le réglage consiste à choisir le type de MBF (étape 30), à choisir 5 l'appartenance des SV : y (étape 31), et à choisir la norme utilisée (étape 32). Puis, le réglage consiste à calculer les paramètres MBF en utilisant la base de données Xa et le modèle d'apprentissage net SVM réglé MLr (étape 33), à calculer 10 les appartenances en utilisant un modèle d'apprentissage flou SVM entrainé MLFZ et la base de données Xt (étape 34), et à réaliser un calcul métrique d'évaluation en utilisant la matrice Uclass et le vecteur Uothers (étape 35). Le respect des critères est alors vérifié (étape 36). Si 15 l'erreur me est supérieure au seuil sur l'erreur, le choix des paramètres de la fonction noyau est affiné. Sinon, le modèle est considéré comme réglé, et le modèle obtenu est un modèle d'apprentissage SVM Flou - Fusion Flou réglé MLFZr. 20 L'étape d'apprentissage du modèle de diagnostic comprend ensuite une sous-étape de paramétrage d'une règle de décision automatique au moyen du modèle d'apprentissage net et du modèle d'apprentissage flou. La sous-étape de paramétrage de la règle de décision 25 automatique consiste tout d'abord à calculer un indicateur de rejet en distance. L'objectif de l'indicateur de rejet en distance est de détecter les points de classes inconnues (non présentes dans la base d'apprentissage). Il se calcule 30 pour une observation x par : IlD(x).= uothers(x) maxk K(gk,x) où : - x E IRd est une observation ; 3062733 19 Uothers (X) définit l'appartenance de l'observation x à des classes non-définies ; - K(gk,x) définit le kernel (mesure de similarité) entre le centre de gravité gk de la classe k et l'observation 5 x. Puis, la sous-étape de paramétrage de la règle de décision automatique consiste à calculer un indicateur d'ambiguïté. L'objectif de l'indicateur d'ambiguïté est de 10 détecter les points appartenant à deux classes (ou plus) en même temps (défauts combinés). Il se calcule pour une observation x par : IA(x) = maxfK(gki,x) ; K(g2,x) AUc1ass_k1k2 (x) 15 où : - kl : classe pour laquelle l'appartenance de x est maximum ; - k2 : classe pour laquelle l'appartenance de x atteint sa deuxième plus forte valeur ; 20 - -AUciasskik2 (x) = I Uclasski (3C) - uciassk, W1 - La sous-étape de paramétrage de la règle de décision automatique nécessite de calculer un indicateur de référence pour l'indicateur de rejet en distance et un indicateur de référence pour l'indicateur d'ambiguïté. 25 On suppose que la base d'apprentissage Xa est pertinente par rapport aux défauts considérés et qu'elle ne contient pas d'erreur. L'indicateur de rejet en distance est évalué par rapport à son écart avec son indicateur de référence. 30 L'indicateur d'ambiguïté est évalué par rapport à son écart avec son indicateur de référence. Les indicateurs de référence sont calculés de la manière suivante : 3062733 20 - IDref= maxxexatID(x)j (pour 1' indicateur de distance) ; - IATef= MaXxExatIA(X)} (pour l'indicateur d'ambiguïté). Les opérateurs définissent également des seuils I Deeu 11 r Ipseuil2 r IAseu 11 et IA5eui12, à partir desquels les 5 valeurs ID/ffiref etIA/IA'f sont considérées comme anormales. La règle de décision automatique qui est utilisée ici est une règle de décision simple basée sur les seuils. Cette règle peut être représentée comme un plan de décision. Le plan de décision est ici une « carte » en 10 deux dimensions comprenant différentes zones, chaque zone correspondant à une décision. Un exemple d'une telle carte 40 est représenté sur la figure 13. La carte 40 comprend plusieurs zones de décision : une zone de décision normale 41, des zones de décision de 15 rejet en distance 42, des zones de décision d'ambiguïté 43, et une zone de décision de rejet en distance ou d'ambiguïté 44. Les zones de décision sont délimitées par les valeurs de seuil Ipseuillr Ipseui12, IAii et IAseuil2 L'étape d'apprentissage du modèle de diagnostic 20 comprend ensuite, pour chaque défaut, une deuxième sous- étape d'apprentissage et de réglage d'un algorithme SVM selon une logique classique pour générer un modèle d'apprentissage net de classification des données de défaut, et une deuxième sous-étape d'apprentissage et de 25 réglage d'un algorithme SVM selon une logique floue pour générer un modèle d'apprentissage flou de classification des données de sévérité. On évalue ainsi la sévérité de chaque défaut à partir des deuxièmes bases de données XSEV, en 30 établissant un ensemble de modèles d'apprentissage SVME-7,- FF. Cela consiste, pour chaque base de l'ensemble de deuxièmes bases de données XSEV (représentatives des sévérités d'un défaut), à régler un modèle 3062733 21 d' apprentissage en appliquant les étapes d' apprentissage et de réglage d' un modèle d' apprentissage net, et en appliquant les étapes d' apprentissage et de réglage d' un modèle d' apprentissage flou qui viennent d' être décrites. 5 La figure 14 synthétise ce qui vient d' être expliqué pour l' étape d' apprentissage de la phase de diagnostic. L' étape d' apprentissage comprend ainsi une première sous-étape d' apprentissage et de réglage d' un algorithme SVM selon une logique classique pour générer un modèle 10 d' apprentissage net, qui utilise les bases de données X et Y (sous-étape 50) , puis une première sous-étape d' apprentissage et de réglage d' un algorithme SVM selon une logique floue pour générer un modèle d' apprentissage flou de classification des observations (sous-étape 51) . 15 Ces sous-étapes 50, 51 sont suivies par une sous-étape de paramétrage d' une règle de décision automatique au moyen du modèle d' apprentissage net et du modèle d' apprentissage flou, qui produit le modèle d' apprentissage SVM Flou - Fusion Flou réglé MLFZr et les 20 seuils de référence I Dref I Dseuill r I Dseuil2 'Aret, IAseuill IA,'ii2 (étape 52) . L' étape d' apprentissage comprend en outre, pour chaque défaut, une deuxième sous-étape d' apprentissage et de réglage d' un algorithme SVM selon une logique 25 classique pour générer un modèle d' apprentissage net de classification des données de sévérité pour chaque défaut, et une deuxième sous-étape d' apprentissage et de réglage d' un algorithme SVM selon une logique floue pour générer un modèle d' apprentissage flou de classification 30 des données de sévérité pour chaque défaut. Ainsi, pour le défaut 1, la deuxième sous-étape d' apprentissage et de réglage d' un algorithme SVM selon une logique classique (étape 53) utilise Xsevl et Y'vi , et la deuxième sous-étape d' apprentissage et de réglage d' un 35 algorithme SVM selon une logique floue (étape 54) produit 3062733 22 le modèle d'apprentissage MLFZ_DEF1r. De même, pour le défaut C-1, la deuxième sous-étape d'apprentissage et de réglage d'un algorithme SVM selon une logique classique (étape 55) utilise Xsevc_i_ et Y - sevc-1, 5 et la deuxième sous-étape d'apprentissage et de réglage d'un algorithme SVM selon une logique floue (étape 54) produit le modèle d'apprentissage MLFZ_DEF(cC-1)r. On produit ainsi un ensemble de C-1 modèles d'apprentissage SVMFZ-FF. 10 On s'intéresse maintenant à l'étape de diagnostic en opération de la phase de diagnostic. L'étape de diagnostic en opération consiste à acquérir de nouvelles observations alors que l'actionneur électromécanique linéaire est en opération, et à classifier les nouvelles 15 observations. Pour chaque défaut, un modèle d'apprentissage SVMFZ - FF multi-classes a été entrainé et réglé sur des données représentatives. Ce modèle permet de détecter les défauts et d'estimer la sévérité du ou des défauts 20 détectés. On notera C le nombre de classes (sain, défautl,... défaut C-1). Une seule méthode multi-classes est utilisée parmi les trois méthodes qui ont été présentées. Les signatures sont extraites d'observations 25 effectuées en vol et/ou sur des profils spécifiques appliqués sur le tarmac. Plusieurs observations ont été réalisées (5 à 10) pour limiter les effets du bruit. Ces observations sont réalisées à intervalles de temps courts (très inférieurs au temps de dégradation du système) les 30 unes des autres. Par exemple, sur un vol long-courrier, les observations sont réalisées toutes les heures ou toutes les deux heures. On note m le nombre d'observations réalisées. Elles sont rassemblées dans une base de test Xt représentative 35 de l'état de l'actionneur électromécanique linéaire entre 3062733 23 deux vols. Un diagnostic doit alors être effectué avant le décollage de l'aéronef. Le diagnostic vise notamment à évaluer si l'état de 5 l'actionneur électromécanique linéaire permet à l'aéronef de décoller, de voler et d'atterrir conformément aux normes de sécurité spécifiées. En référence à la figure 15, l'étape d'utilisation du modèle de diagnostic en opération consiste donc, alors 10 que l'actionneur électromécanique linéaire est opérationnel (étape 60), à acquérir une série de mesures sur profils (étape 61), à effectuer un pré-conditionnement des mesures (étape 62), et à extraire des signatures de défaut (étape 63). 15 On obtient ainsi la base de test X. Puis, en référence à la figure 16, l'étape d'utilisation du modèle de diagnostic en opération consiste ensuite à calculer des distances aux hyperplans en utilisant la base de test Xt (étape 64), à calculer 20 des appartenances aux classes (étape 65), à calculer la moyenne des appartenances UN pour chaque classe (étape 66), et à calculer un indicateur de rejet en distance ID et un indicateur d'ambiguïté IA (étape 67). Puis, en référence à la figure 17, l'étape 25 d'utilisation du modèle de diagnostic en opération comporte une étape de prise de décision automatique (étape 68), qui utilise la moyenne des appartenances UN pour chaque classe, l'indicateur de rejet en distance ID et l'indicateur d'ambiguïté IA. 30 Lorsque la prise de décision correspond à une décision dans la zone de décision normale (étape 69), on évalue si un défaut est présent ou non (étape 70). Si c'est le cas, un calcul de la sévérité echk(x) du défaut k est réalisé (étape 71). Sinon, l'actionneur 35 électromécanique linéaire est déclaré sain. 3062733 24 Lorsque la prise de décision correspond à une décision dans la zone de décision ambiguë (étape 72), et que des défauts sont potentiellement présents, des calculs de sévérité sont réalisés. Sur la figure 17, on 5 voit qu'un défaut a et un défaut b sont potentiellement présents (étapes 73a et 73b). Un calcul de la sévérité echa(x) du défaut a est donc réalisé (étape 74a), et un calcul de la sévérité echb(x) du défaut b est donc réalisé (étape 74b). 10 Lorsque la prise de décision correspond à une décision dans la zone de décision de rejet en distance (étape 75), les points sont transmis à des analystes (experts humains) pour analyse. On décrit maintenant plus en détail l'étape 65 de 15 calcul des appartenances aux classes. On définit l'ensemble MDL comme étant un ensemble de modèles d'apprentissage flous Mni dans des cas binaires (le nombre de modèles d'apprentissage flous MDLi dépend du type de méthode multi-classes). 20 On définit de plus un opérateur d'agrégation d'informations 1Wrii,c(R)L-4114,mrICRO reposant sur une norme triangulaire 9, où Min,c(R) est une matrice de m lignes et c colonnes àcoefficients dans R. La mise en oeuvre de l'opérateur d'agrégation 25 d'information IF consiste à appliquer successivement la norme triangulaire cp pour fusionner l'information contenue dans c nombres en un seul et unique coefficient. On parle également d'agrégation d'informations. Pour chaque méthode multi-classes, on notera les 30 opérateurs comme : - One vs All : 11' basé sur une Tnorme 9 ; - One vs One : IF1 basé sur une Tnorme 9, (opérateur d'intersection) et 4i2 basé sur la Tconorme duale 92 de 91 (opérateur d'union) ; 35 - One ta Others : 1111 basé sur une Tnorme 91 (opérateur 3062733 25 d'intersection) et 1112 basé sur la Tconorme duale Q2 de (pi (opérateur d'union). On rappelle les notations suivantes - ul : la fonction d'appartenance d'un point appartenant 5 à la classe telle que y--1, - u2 : la fonction d'appartenance d'un point appartenant à la classe telle que y-+1, Dans le cas du modèle d'apprentissage flou basé sur la méthode « One vs All », un exemple d'algorithme 10 utilisé est : (1) Initialiser Uclass (m, C) r Uan (m, C) et Uothers nulles (2) Calculs d'appartenances 15 Pour i allant de 1 à c Calculer ul et u2 pour Nabi Remplacer la eme colonne de U - dass Par 112 Remplacer de la eme colonne de Uall par ul Fin Pour 20 (3) Calcul de Uothers : Uothers W(Uall Dans le cas du modèle d'apprentissage flou basé sur la méthode « One vs One », un exemple d'algorithme utilisé est : 25 (1) Initialiser : Uclass C) (111 1) et U0 Urel thers nulles Uclass_k comme (2) Calculs d'appartenances : 30 Pour i allant de 1 à c(c-1) 2 (/1-41) comme matrices (n1,1) comme matrice ensemble vide (Vk E Calculer ul et Mettre u2 dans Mettre ul dans Fin Pour 35 (3) Fusion pour chaque classe : U2 pour NfDLi (voir planche 28) ; (classe +1) ; (classe -1) Uciass_ci+ Uclass_ci_ 3062733 26 Pour j allant de 1 à c Remplacer la jième colonne de - class Par 14-11(Uclass Fin Pour (4) Fusion sur toutes les classes : Urel = 112 (Uclass) 5 (5) Calcul de Uothers Uothers = 1 - Urei Dans le cas du modèle d'apprentissage flou basé sur la méthode « One to Others », un exemple d'algorithme utilisé est : (1) Initialiser : 10 Uclass (111, C) , Uc+ (111, c), U'st c), Urei (111, 1) et Uothers (n1,1) comme matrice nulles (2) Calculs d'appartenances Pour i allant de 1 à c-1 Calculer ul et u2 pour MDLi 15 Trouver les points considérés comme classifiés : ind = trouver[u2 0.5] ; Sauvegarder les valeurs de u2 pour les points classifiés dans la ièmecolonne de Uc+; 20 Sauvegarder les valeurs de ul pour les points classifiés dans la ièmecolonne de Urest ; Retirer les points classifiés de Xt. Si i = c- 1 Trouver les points classifiés en +1 : 25 indf in1 = trouver[u2 > u1] ; Sauvegarder les valeurs de u2 pour ces points dans la Cmecolonne de U' ; Sauvegarder les valeurs de ul pour ces points dans la ièmecolonne de U rest ; 30 Trouver les points classifiés en -1 : indfin2 = trouver[u2 ; Sauvegarder les valeurs de u2 pour ces points dans la dernière colonne de U' ; 3062733 27 Sauvegarder les valeurs de ul pour ces points dans la dernière colonne de Urest ; Fin Si Fin Pour 5 (3) Fusion pour chaque classe : Pour j allant de 2 à c Mettre dans une même matrice U la colonne j de U,± et les colonnes de Unmt allant De 1 à (i--1) 10 Remplacer la 1èniecolonne de Uaas.s par 1111(U) Fin Pour Remplacer la 1' colonne de Udass par la première de (4) Fusion sur toutes les classes : Urel = W2(Uclass) 15 (5) Calcul de IT -others Uothers = 1 - Urei On décrit maintenant plus en détail l'étape 66 de calcul de la moyenne des appartenances. On calcule la moyenne des appartenances des m 20 observations pour chaque classe, ce qui revient à faire la moyenne sur chaque colonne de Udass. On obtient un vecteur UM = [umoyi umoyk umoyc] , où umoyk est la moyenne des appartenances à la classe ksur les m observations. 25 On calcule ensuite l'indicateur de rejet en distance et l'indicateur d'ambiguïté (étape 67). L'indicateur de rejet en distance et l'indicateur d'ambiguïté sont calculés pour chaque observation selon les formules produites plus tôt. 30 Les ratios par rapport aux valeurs de références sont ensuite calculés. On décrit maintenant plus en détail l'étape 68 de prise de décision automatique. 3062733 28 Les points sont projetés sur la carte 40 représentée sur la figure 13. A chaque zone de décision de la carte correspond une action. 5 Pour la zone de décision normale 41, la classe déterminée est celle ayant le umoyk le plus élevé. La sévérité du défaut est calculée. Pour les zones de décision d'ambiguïté 43, toutes les classes avec une appartenance supérieure à un seuil 10 seuilmw sont considérées. La sévérité des défauts (classes) est considérée. Pour la zone de décision de rejet en distance ou d'ambiguïté 44 et les zones de décision de rejet en distance 42, les points sont transmis à des analystes 15 (experts humains) pour analyse. Les informations à transmettre sont : - base de test ; valeurs des indicateurs ; - matrice Udass ; 20 - matrice U odoem ; - séquences de mesures correspondantes. Le calcul de la sévérité du ou des défauts est réalisé de la manière suivante. Les m observations sont passées par les modèles 25 MLFZ_DEF, activés. Pour chaque défaut, on moyenne les appartenances obtenues sur les classes de sévérités. On obtient : UNIsev_cwa : moyenne des appartenances aux classes de sévérités du défaut a. 30 Le calcul de la sévérité du défaut se fera en combinant UM et l'échelle de sévérité via une moyenne géométrique pondérée : SeVdefa (x) = n, echk cumoyk ) où : - x : série de m mesures faites sur le système ; 35 - defa : défaut considéré ; 3062733 29 - echk : valeur de l'échelle pour la classe k ; - umoyk: moyenne des appartenances à la classe k ; Dans l'exemple du défaut de court-circuit, on obtient : unboyi c ) um2 =03,3 SeVCC (X) = Rf(X) = 100 Ik=111111°Yk * lOGIcz=miium°Yk) * 1(Ifc=1 umc'Yk) 5 Bien entendu, l'invention n'est pas limitée au mode de réalisation décrit mais englobe toute variante entrant dans le champ de l'invention telle que définie par les revendications. Bien que l'on ait appliqué ici l'invention à un 10 actionneur électromécanique linéaire de commande de vol d'aéronef, l'invention peut être mise en oeuvre dans tout type d'application et de domaine, pour surveiller tout type d'équipement ou de système. Les défauts et les paramètres de l'équipement 15 représentatifs d'une performance de l'équipement peuvent bien sûr être différents de ceux cités ici. REVENDICATIONS1. Procédé de surveillance d'un équipement de type actionneur électromécanique, comportant une phase de diagnostic pour évaluer un état de l'équipement, la phase de diagnostic comprenant : - une étape préliminaire consistant à acquérir des observations comprenant des mesures de paramètres de l'équipement représentatifs d'une performance de l'équipement ; une première étape d'élaboration de signatures consistant à produire une première base de données comportant des signatures représentatives d'une absence de défaut et de défauts de l'équipement présents dans les observations ; - une étape d'apprentissage utilisant la première base de données et comprenant : - une première sous-étape d'apprentissage et de réglage d'un algorithme SVM selon une logique classique pour générer un modèle d'apprentissage net de classification des observations (50) ; une première sous-étape d'apprentissage et de réglage d'un algorithme SVM selon une logique floue pour générer un modèle d'apprentissage flou de classification des observations (51) ; - une sous-étape de paramétrage d'une règle de décision automatique au moyen du modèle d'apprentissage net et du modèle d'apprentissage flou (52) ; - une étape de diagnostic en opération consistant à acquérir en opération de nouvelles observations et à classifier les nouvelles observations. 2. Procédé de surveillance selon la 35 revendication 1, dans lequel la première sous-étape 3062733 31 d'apprentissage et de réglage d'un algorithme SVM selon une logique classique consiste, dans un cas binaire linéaire non séparable, à définir un hyperplan séparateur (2) et une fonction coût. 5 3. Procédé de surveillance selon la revendication 1, dans lequel la première sous-étape d'apprentissage et de réglage d'un algorithme SVM selon une logique classique consiste, dans un cas binaire non linéaire non séparable, à utiliser une fonction noyau 10 pour projeter les signatures des observations dans un espace euclidien de plus grande dimension. 4. Procédé de surveillance selon la revendication 1, dans lequel la première sous-étape d'apprentissage et de réglage d'un algorithme SVM selon 15 une logique classique consiste, dans un cas de SVM multi- classes, à utiliser une méthode de type Ov0 ou une méthode de type OtO ou une méthode de type OvA. 5. Procédé de surveillance selon la revendication 1, dans lequel la première sous-étape 20 d'apprentissage et de réglage d'un algorithme SVM selon une logique floue comprend l'utilisation d'une norme triangulaire. 6. Procédé de surveillance selon la revendication 1, dans lequel la première sous-étape 25 d'apprentissage et de réglage d'un algorithme SVM selon une logique floue comprend le calcul d'une matrice représentant le degré d'appartenance des observations aux classes et le calcul d'un vecteur représentant l'appartenance des observations à des classes inconnues. 30 7. Procédé de surveillance selon la revendication 1, dans lequel la sous-étape de paramétrage d'une règle de décision automatique consiste à calculer un indicateur de rejet en distance et un indicateur d'ambiguïté. 8. Procédé de surveillance selon la 3062733 32 revendication 1, dans lequel la phase de diagnostic comporte en outre : - une deuxième étape d'élaboration de signatures consistant à produire une deuxième base de données 5 comportant des signatures de données de sévérité pour chaque défaut, les données de sévérité étant représentatives d'une sévérité d'au moins un défaut susceptible de dégrader le fonctionnement de l'équipement, 10 et dans lequel l'étape d'apprentissage utilise la deuxième base de données et comporte en outre ; - une deuxième sous-étape d'apprentissage et de réglage d'un algorithme SVM pour chaque défaut selon une logique classique pour générer un modèle d'apprentissage 15 net de classification des données de sévérité pour chaque défaut ; - une deuxième sous-étape d'apprentissage et de réglage d'un algorithme SVM pour chaque défaut selon une logique floue pour générer un modèle d'apprentissage flou 20 de classification des données de sévérité pour chaque défaut. 9. Procédé de surveillance selon la revendication 1, dans lequel l'étape de diagnostic en opération comprend : 25 une sous-étape de construction d'une base de test comprenant des observations représentatives de l'état de l'équipement ; une sous-étape de diagnostic. 10. Procédé de surveillance selon la 30 revendication 8, dans lequel la sous-étape de diagnostic consiste à calculer des moyennes d'appartenance des nouvelles observations à des classes, à calculer un indicateur de rejet en distance et un indicateur d'ambiguïté, et à projeter les moyennes d'appartenance, 35 l'indicateur de rejet en distance et l'indicateur 3062733 33 d'ambiguïté dans un plan de décision. 11. Procédé de surveillance selon la revendication 9, dans lequel le plan de décision est une carte comprenant une zone de décision normale, une zone 5 de de décision de rejet en distance et une zone de décision d'ambiguïté. 12. Procédé de surveillance selon la revendication 1, dans lequel les paramètres comprennent un courant triphasé et/ou une température et/ou une 10 position et/ou une vitesse et/ou un effort de charge.