Brevet FR3045170A1 (20170616)
REVENDICATIONS1.- Procédé de détection d'un comportement atypique de paramètres de télémesure, chaque paramètre étant mesuré pendant un intervalle temporel d'apprentissage (IA) et un intervalle temporel de détection (ID) postérieur à l'intervalle temporel d'apprentissage (IA), le procédé comportant pour chaque paramètre une phase d'apprentissage (PA) et une phase de détection (PD) ; la phase d'apprentissage (PA) comportant la détermination d'une frontière (f) de comportement nominal du paramètre correspondant à partir des mesures de ce paramètre acquises pendant l'intervalle d'apprentissage (IA) ; la phase de détection (PD) comportant les étapes suivantes : - diviser (220) l'intervalle temporel de détection (ID) en une pluralité de fenêtres temporelles (Fi) ; - pour chaque fenêtre temporelle (Fi) obtenue, calculer (230) un jeu de descripteurs (D;) représentatifs du comportement du paramètre correspondant, les descripteurs (D;) étant calculés en fonction des mesures de ce paramètre dans cette fenêtre temporelle (F1), et former un vecteur initial (I 7\n<CLM>\1\tde descripteurs (D,) à partir des descripteurs (D1) calculés ; - normaliser (240) les vecteurs initiaux (I 7\n<CLM>\1\tde descripteurs (D,) ; - pour chaque vecteur initial (I 7\n<CLM>\1\tde descripteurs (D,), réduire (250) la dimension de ce vecteur initial (I 7\n<CLM>\1\tde descripteurs (D,) pour former un vecteur réduit (171) de descripteurs (D,), chaque composante du vecteur réduit (171) de descripteurs (D,) correspondant à une combinaison linéaire des composantes du vecteur initial (I 7\n<CLM>\1\tde descripteurs (D,) à partir duquel ce vecteur réduit (171) de descripteurs (D,) a été formé ; - déterminer (270) l'appartenance de chaque vecteur réduit (171) de descripteurs (D,) à un domaine (D) délimité par la frontière (f) de comportement nominal du paramètre correspondant ; - lorsqu'un vecteur réduit (pi) de descripteurs (D,) est à l'extérieur du domaine (D), générer une alerte correspondant à un comportement atypique du paramètre correspondant dans la fenêtre temporelle (Fi) correspondant à ce vecteur réduit (vi) de descripteurs (Dj). 2.- Procédé selon la revendication 1, dans lequel la phase d'apprentissage (PA) comporte les étapes suivantes : 3045170 19 - diviser (120) l'intervalle temporel d'apprentissage (IA) en une pluralité de fenêtres temporelles (Fi) ; - pour chaque fenêtre temporelle (Fi) obtenue, calculer (130) un jeu de descripteurs Up) représentatifs du comportement du paramètre correspondant, les 5 descripteurs (Dj) étant calculés en fonction des mesures de ce paramètre dans cette fenêtre temporelle (Fi), et former un vecteur initial (V1) de descripteurs (Dj) à partir des descripteurs (D1) calculés ; - normaliser (140) les vecteurs initiaux (V1) de descripteurs (Dj); - pour chaque vecteur initial (V1) de descripteurs (Dj), réduire (150) la dimension 10 de ce vecteur initial (V1) de descripteurs (Dj) pour former un vecteur réduit (171) de descripteurs (Dj), chaque composante du vecteur réduit (171) de descripteurs (Dj) correspondant à une combinaison linéaire des composantes du vecteur initial (V1) de descripteurs (Dj) à partir duquel ce vecteur réduit (171) de descripteurs (Dj) a été formé ; - déterminer (160) une frontière (f) de comportement nominal du paramètre 15 correspondant en fonction des vecteurs réduits (171) de descripteurs (Dj) correspondants, ladite frontière (f) délimitant un domaine (D) comportant une majorité desdits vecteurs réduits (171). 3.- Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel chaque paramètre est 20 associé à un type, chaque type étant choisi dans un groupe consistant en : - type analogique pour un paramètre dont chaque mesure correspond à une valeur numérique choisie dans un intervalle de valeurs numériques prédéterminé pour le paramètre correspondant ; - type symbolique pour un paramètre dont chaque mesure correspond à une 25 valeur choisie parmi un nombre fini d'états prédéterminés pour le paramètre correspondant ; - type quasi-symbolique pour un paramètre dont chaque mesure correspond à une valeur numérique choisie parmi un nombre fini d'états numériques prédéterminés pour le paramètre correspondant ou à une valeur numérique choisie dans au moins un intervalle 30 de valeurs numériques comportant l'un desdits états numériques. 4.- Procédé selon la revendication 3, dans lequel chaque jeu de descripteurs (Jp) est choisi en fonction du type du paramètre pour lequel ce jeu (Jp) est calculé. 3045170 20 5.- Procédé selon la revendication 3 ou 4, dans lequel le jeu de descripteurs (Jp) pour chaque paramètre de type symbolique ou de type quasi-symbolique comprend des descripteurs (Dj) calculés en fonction de la fréquence d'apparition de chaque état dans la fenêtre temporelle (Fi) correspondante et/ou de la probabilité de transition entre les 5 différents états dans la fenêtre temporelle (Fi) correspondante. 6.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le jeu de descripteurs (Jp) pour au moins un type de paramètre comprend au moins un descripteur fréquentiel représentatif du comportement fréquentiel du paramètre 10 correspondant. 7.- Procédé selon la revendication 6, dans lequel le descripteur fréquentiel est calculé en fonction de l'énergie contenue dans plusieurs bandes de fréquence des mesures du paramètre correspondant dans la fenêtre temporelle (Fi) correspondante. 15 8.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le jeu de descripteurs (Jp) pour au moins un type de paramètre comprend au moins un descripteur représentatif du nombre de passages par une valeur moyenne des mesures du paramètre correspondant dans la fenêtre temporelle (Fi) correspondante. 20 9.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la frontière (f) de comportement nominal de chaque paramètre est déterminée en fonction d'un premier facteur (y) déterminant le pourcentage des vecteurs réduits autorisés à être à l'extérieur du domaine (D) délimité par cette frontière (f), et d'un deuxième facteur (y) 25 déterminant la régularité de la frontière (f). 10.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque paramètre est mesuré par des moyens de mesure (22) embarqués dans un satellite (12). 30 11.- Procédé selon la revendication 10, dans lequel les mesures d'au moins un paramètre sont analysées par un centre de traitement (14) distant du satellite (12) ou embarqué dans celui-ci. 3045170 21\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la réduction de la dimension de chaque vecteur initial (I 7\n<CLM>\1\tde descripteurs (D,) lors de la phase de détection (PD) comprend la projection de ce vecteur initial (I 7\n<CLM>\1\tsur un espace de dimension réduite déterminé par les vecteurs réduits (y1) obtenus lors la réduction de la 5 dimension de chaque vecteur initial (V1) de descripteurs (D,) lors de la phase d'apprentissage (PA). 13.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel : 10 - la normalisation des vecteurs initiaux (I 7\n<CLM>\1\tde descripteurs (D1) lors de la phase d'apprentissage (PA) comprend le calcul des moyennes et des écart-types des composantes de ces vecteurs initiaux (I 7\n<CLM>\1\tde descripteurs (D,) ; - la normalisation des vecteurs initiaux (I i) de descripteurs (D,) lors de la phase de détection (PD) s'effectue à partir des moyennes et des écart-types calculés lors de la 15 phase d'apprentissage (PA). 14.- Produit programme d'ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsque mis en oeuvre par un équipement informatique, met en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes. 20 15.- Dispositif (30) de détection d'un comportement atypique de paramètres de télémesure, chaque paramètre étant mesuré pendant un intervalle temporel d'apprentissage (IA) et un intervalle temporel de détection (ID) postérieur à l'intervalle temporel d'apprentissage (IA), le dispositif (30) comportant un module d'apprentissage 25 (32) et un module de détection (34) ; pour chaque paramètre, le module d'apprentissage (32) étant apte à déterminer une frontière (f) de comportement nominal du paramètre correspondant à partir des mesures de ce paramètre acquises pendant l'intervalle d'apprentissage (IA) ; pour chaque paramètre, le module de détection (34) étant apte à : 30 - diviser l'intervalle temporel de détection (ID) en une pluralité de fenêtres temporelles (F1) ; - pour chaque fenêtre temporelle (Fi) obtenue, calculer un jeu de descripteurs (D;) représentatifs du comportement du paramètre correspondant, les descripteurs (D;) étant calculés en fonction des mesures de ce paramètre dans cette fenêtre temporelle (Fi), et former un vecteur initial (V1) de descripteurs (Dj) à partir des descripteurs (Dj) calculés ; 3045170 22 - normaliser les vecteurs initiaux (V1) de descripteurs (D,) ; - pour chaque vecteur initial (V1) de descripteurs (D,), réduire la dimension de ce vecteur initial (V1) de descripteurs (D,) pour former un vecteur réduit (171) de descripteurs (Dj), chaque composante du vecteur réduit (171) de descripteurs (Dj) correspondant à une 5 combinaison linéaire des composantes du vecteur initial (I 7\n<CLM>\1\tde descripteurs (D,) à partir duquel ce vecteur réduit (171) de descripteurs (D,) a été formé ; - déterminer l'appartenance de chaque vecteur réduit (171) de descripteurs (D;) à un domaine (D) délimité par la frontière (f) de comportement nominal du paramètre correspondant ; 10 - lorsqu'un vecteur réduit (pi) de descripteurs (D,) est à l'extérieur du domaine (D), générer une alerte correspondant à un comportement atypique du paramètre correspondant dans la fenêtre temporelle (Fi) correspondant à ce vecteur réduit (vi) de descripteurs (Dj). 15