Brevet FR3068493A1 (20190104)

REVENDICATIONS1. Procédé de prédiction d'anomalies dans un aéronef, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes : -recueillir au cours d'un vol dudit aéronef (11), une liste d'évènements courants indexés suivant un axe temporel, -comparer les évènements courants survenant dans une fenêtre temporelle d'observation prédéterminée dudit vol à un ensemble d'évènements pertinents liés à au moins une anomalie et consignés précédemment dans une base de données, (17) ladite base de données étant construite lors d'une phase préalable d'apprentissage à partir d'une pluralité de listes d'évènements recueillies au cours des vols d'un ensemble d'aéronefs, et -détecter tout évènement courant prédisant l'apparition d'une anomalie en identifiant les évènements similaires à des évènements pertinents appartenant audit ensemble d'évènements pertinents.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte une consultation de ladite base de données (17) pour estimer un temps d'avertissement avant l'apparition de l'anomalie.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que la construction de ladite base de données lors d'une phase préalable d'apprentissage comporte les étapes suivantes : -recueillir ladite pluralité de listes d'évènements indexés suivant des axes temporels correspondants, -identifier les anomalies répertoriées dans ladite pluralité de listes d'évènements, -déterminer un ensemble d'occurrences de chaque type d'anomalie, -placer pour chaque type d'anomalie une première fenêtre temporelle d'apprentissage (F1) prédéterminée suivant un premier index temporel déterminé situé 13 avant chaque occurrence de ladite anomalie définissant ainsi un premier laps de temps entre la première fenêtre temporelle d'apprentissage et chaque occurrence de ladite anomalie, -calculer pour chaque évènement recueilli, un premier taux d'occurrence dudit 5 évènement dans ladite première fenêtre temporelle d'apprentissage, -calculer un deuxième taux d'occurrence dudit évènement en dehors de l'avènement de ladite anomalie, -enregistrer ledit évènement dans la base de données (17) comme étant un évènement pertinent lorsque le quotient entre le premier taux et le deuxième taux est 10 supérieur à un seuil prédéterminé.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'il comporte en outre les étapes suivantes : -placer une deuxième fenêtre temporelle d'apprentissage (F2) prédéterminée 15 suivant un deuxième index temporel déterminé situé après chaque occurrence de ladite anomalie définissant ainsi un deuxième laps de temps entre chaque occurrence de ladite anomalie et la première fenêtre temporelle d'apprentissage, -calculer pour chaque évènement recueilli un troisième taux d'occurrence d'apparition dudit évènement dans ladite deuxième fenêtre temporelle d'apprentissage, 20 -calculer un quatrième taux d'occurrence d'apparition dudit évènement en dehors de l'apparition de ladite anomalie, -enregistrer ledit évènement dans la base de données (17) comme étant un évènement de contrecoup causé par ladite anomalie lorsque le quotient entre le troisième taux et le quatrième taux est supérieur à un seuil prédéterminé. 25\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 3 ou 4, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une détermination d'une largeur optimale de la première ou deuxième fenêtre d'apprentissage (F1, F2) en augmentant la largeur de la fenêtre d'apprentissage de manière récurrente à partir d'une largeur minimale en calculant ledit quotient à chaque itération, 30 la largeur optimale correspondant au cas où ledit quotient ne varie quasiment plus. 14\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que ledit premier laps de temps prédéterminé est compris entre une seconde et trois heures et de préférence entre une heure et deux heures. 5\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite pluralité d'évènements est issue des enregistreurs de vol de type PFR, DFDR, DAR, SAR. 1 0\n<CLM>\1\tSystème de prédiction d'anomalies dans un aéronef, caractérisé en ce qu'il comporte : - un module d'acquisition (3) configuré pour recueillir au cours d'un vol dudit aéronef (11), une liste d'évènements courants indexés suivant un axe temporel, et - un processeur (5) configuré pour : 15 - comparer les évènements courants survenant dans une fenêtre temporelle d'observation prédéterminée dudit vol à un ensemble d'évènements pertinents liés à au moins une anomalie et consignés précédemment dans une base de données (17), ladite base de données étant construite lors d'une phase préalable d'apprentissage à partir d'une pluralité de listes d'évènements recueillies au cours des vols d'un ensemble 20 d'aéronefs, et - détecter tout évènement courant prédisant l'apparition d'une anomalie en identifiant les évènements similaires à des évènements pertinents appartenant audit ensemble d'évènements pertinents. 25\n<CLM>\1\tSystème selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'il comporte : - un module d'acquisition d'apprentissage (103) configuré pour recueillir ladite pluralité de listes d'évènements indexés suivant des axes temporels correspondants, et - un processeur d'apprentissage (105) configuré pour : -identifier les anomalies répertoriées dans ladite pluralité de listes 30 d'évènements, 15 -déterminer un ensemble d'occurrences de chaque type d'anomalie, -placer pour chaque type d'anomalie une première fenêtre temporelle d'apprentissage prédéterminée suivant un premier index temporel déterminé situé avant chaque occurrence de ladite anomalie définissant ainsi un premier laps de temps entre la 5 première fenêtre temporelle d'apprentissage et chaque occurrence de ladite anomalie, -calculer pour chaque évènement recueilli un premier taux d'occurrence dudit évènement dans ladite première fenêtre temporelle d'apprentissage, -calculer un deuxième taux d'occurrence dudit évènement en dehors de l'avènement de ladite anomalie, et 10 -enregistrer ledit évènement dans la base de données comme étant un évènement pertinent lorsque le quotient entre le premier taux et le deuxième taux est supérieur à un seuil prédéterminé.