Brevet FR3052273A1 (20171208)
REVENDICATIONS1. Procédé de prédiction de pannes dans un aéronef, caractérisé en ce qu'il comporte une analyse d'un comportement courant d'au moins un paramètre de vol dudit aéronef (6) pour détecter toute déviation dudit comportement courant par rapport à un modèle de comportement (14) préconstruit dudit paramètre, ledit modèle de comportement étant construit lors d'une phase préalable d'apprentissage à partir d'une pluralité de suites de données d'apprentissage relatives audit paramètre recueillies au cours des vols d'un ensemble d'aéronefs (16).\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la détection de toute déviation de comportement d'un paramètre de vol comporte les étapes suivantes : - recueillir à chaque vol courant une suite de données courante issue des mesures relatives audit paramètre ; - segmenter ladite suite de données courante en un nombre prédéterminé de segments pour la transformer en une chaine de segments courante (S), ledit nombre de segments étant défini par le modèle de comportement (14) ; - aligner les segments de ladite chaine de segments courante (S) par rapport à une chaine de segments de référence (M1) définie par le modèle de comportement (14) ; - attribuer des mesures caractéristiques prédéterminées à ladite chaine de segments courante pour générer un vecteur de mesures courant (V) ; et - calculer une distance (d) entre ledit vecteur de mesures courant et un vecteur de mesures de référence défini par le modèle de comportement, la valeur de ladite distance étant représentative d'un comportement normal ou dévié dudit paramètre de vol.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 2, caractérisé en ce qu'il comporte en outre le calcul d'un score (K) de comportement anormal dudit paramètre de vol. 3052273 18\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 2 ou 3, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une identification d'un ensemble de vols (Vi, Vj, Vk) dudit aéronef présentant un comportement dévié et des actions de maintenance réalisées au cours dudit ensemble de vols. 5\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que chaque suite de données d'apprentissage ou courante comporte des données temporelles issues d'un enregistreur de vol et/ou des messages de pannes indexés temporellement issus d'un système de supervision centralisé. 10\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 5, caractérisé en ce que la construction du modèle de comportement relatif à un paramètre donné comporte les étapes suivantes : - recueillir à chacun des vols de l'ensemble des aéronefs au moins une suite de 15 données d'apprentissage issue des mesures relatives audit paramètre formant ainsi au cours des vols de l'ensemble des aéronefs (16) ladite pluralité de suites de données d'apprentissage ; - segmenter chaque suite de données d'apprentissage en un nombre optimal de segments pour la transformer en une chaine de segments d'apprentissage, le nombre 20 optimal de segments définissant ledit nombre prédéterminé de segments associé audit paramètre ; - transformer ledit ensemble de suites de données d'apprentissage en un ensemble correspondant de chaines de segments d'apprentissage ; - sélectionner une chaine de segments centrale (M1) parmi ledit ensemble de 25 chaines de segments d'apprentissage, la chaine de segments centrale définissant ladite chaine de segments de référence ; - aligner les segments dudit ensemble de chaines de segments d'apprentissage (c1,...,cp) en se repérant par rapport à ladite chaine de segments de référence ; - générer un vecteur de mesures d'apprentissage pour chaque chaine de segments d'apprentissage en attribuant des mesures caractéristiques prédéterminées à 3052273 19 chaque segment d'apprentissage et/ou à l'ensemble de segments de chaque chaine de segments d'apprentissage,; - calculer une distance d'apprentissage entre chaque vecteur de mesures d'apprentissage et un vecteur de mesures de référence associé à ladite chaine de segments 5 de référence ; et - partitionner l'ensemble des vecteurs de mesures d'apprentissage selon des intervalles consécutifs en fonction des distances d'apprentissage définissant ainsi un intervalle de comportement normal (In) et des intervalles de comportement atypique (la). 10\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que ladite chaine de segments centrale correspond au medoïde dudit ensemble de chaines de segments.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 6 ou 7, caractérisé en ce qu'il comporte en outre les étapes suivantes : 15 - sauvegarder ladite chaine de segments de référence, les distances entre les vecteurs de mesure et le vecteur de mesure de référence et le partitionnement desdits vecteurs de mesures, - afficher un graphique représentatif du modèle de comportement. 20\n<CLM>\1\tSystème de prédiction de pannes dans un aéronef, caractérisé en ce qu'il comporte un processeur (3) configuré pour analyser un comportement courant d'au moins un paramètre de vol dudit aéronef pour détecter toute déviation dudit comportement courant par rapport à un modèle de comportement (14) prédéterminé dudit paramètre, ledit modèle de comportement étant déterminé à partir d'une pluralité de suites de 25 données d'apprentissage relatives audit paramètre recueillies au cours des vols d'un ensemble d'aéronefs.\n<CLM>\1\tSystème de surveillance comprenant des systèmes avioniques de maintenance et de gestion caractérisé en ce qu'il comprend en outre le système de 30 prédiction de pannes selon la revendication 9.