Brevet FR3077059A1 (20190726)

REVENDICATIONS1. Méthode de détection de conditions de givrage pour un aéronef caractérisée en ce qu'elle comprend les étapes suivantes : - mesure (320) de paramètres de systèmes de l'aéronef à l'exception de sondes externes de détection de givre, lesdits systèmes étant insusceptibles de fonctionnement dégradé en présence de givre et lesdits paramètres étant symptomatiques de la présence de givre sur l'aéronef; - transformation (330) des mesures de ces paramètres en P -uplets de valeurs de variables explicatives des conditions de givrage ; - classification (370) des mesures par au moins un classifieur préalablement entrainé de manière supervisée, ledit classifieur fournissant une prédiction d'appartenance à une classe de conditions de givrage.\n<CLM>\1\tMéthode de détection de conditions de givrage selon la revendication 1, caractérisée en ce que les paramètres de systèmes de l'aéronef sont choisis parmi les listes de paramètres de ATA21, ATA27, ATA28, ATA30, ATA32, ATA34, ATA36, ATA70 à ATA79.\n<CLM>\1\tMéthode de détection de conditions de givrage selon la revendication 1, caractérisée en ce que les paramètres sont sélectionnés parmi des températures, des courants de circuits de chauffage, des pressions, des écarts entre commandes et retours d'actionneurs, des paramètres cinématiques, altimétriques, barométriques et anémométriques.\n<CLM>\1\tMéthode de détection de conditions de givrage selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce que la transformation des mesures de paramètres en valeurs de variables explicatives comprend le calcul d'une moyenne, d'une médiane, d'un écart-type, d'une variance, une transformée de Fourier, un filtrage passe- bas ou passe-haut, une décomposition en ondelettes, un calcul de densité spectrale. 19\n<CLM>\1\tMéthode de détection de conditions de givrage selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce que l'étape de classification (370) est effectuée par une pluralité de classifieurs, les prédictions respectives de ces classifieurs étant consolidées (380), le résultat de la consolidation donnant une prédiction (390) de la 5 présence/absence de givre ou non, ou bien un degré de sévérité des conditions de givrage.\n<CLM>\1\tMéthode de détection de conditions de givrage selon la revendication 5, caractérisée en ce que les classifieurs utilisent des modèles de classification choisis parmi un modèle de classification à arbre de décision, un modèle de classification à analyse 10 discriminante linéaire, un modèle de classification à analyse discriminante quadratique, un modèle de classification à forêt d'arbres décisionnels, un modèle de classification utilisant un bagging d'arbres décisionnels, un modèle de classification utilisant un régression logistique, un modèle de classification utilisant la méthode des k plus proches voisins, un modèle de classification utilisant un boosting de classifieurs faibles. 15\n<CLM>\1\tMéthode de détection de conditions de givrage selon la revendication 5 ou 6, caractérisée en ce que les mesures de paramètres sont transmises par l'appareil à une station au sol, ladite station au sol effectuant lesdites étapes de transformation et de classification puis renvoyant le résultat de la consolidation à l'aéronef. 20\n<CLM>\1\tMéthode d'entrainement supervisé d'une méthode de prédiction de conditions de givrage selon la revendication 1, caractérisée par les étapes suivantes : - mesure (120) desdits paramètres de systèmes de l'aéronef pendant un vol en conditions givrantes; 25 - transformation (130) des mesures de ces paramètres en P -uplets de valeurs de variables explicatives des conditions de givrage ; - détection (140) de présence de conditions givrantes pendant ledit vol au moyen de sondes dédiées situées sur l'aéronef ; - attribution (160) de classes de conditions givrantes auxdites mesures à partir 30 des conditions détectées à l'étape précédente ; 20 - entrainement (170) d'une pluralité de classifieurs à partir des variables explicatives et des classes correspondantes attribuées ; - comparaison (180) des performances de prédiction desdits classifieurs par validation croisée sur l'ensemble des mesures ; 5 - sélection (190) d'au moins un classifieur parmi les classifieurs les plus performants pour prédire les conditions de givrage.\n<CLM>\1\tMéthode d'entrainement supervisé selon la revendication 8, caractérisée en ce que la détection de de présence de conditions givrantes pendant ledit vol utilise 10 également des sources météorologiques externes audit aéronef.\n<CLM>\1\tMéthode d'entrainement supervisé selon la revendication 8 ou 9, caractérisée en ce que la performance de prédiction d'un classifieur est estimée à partir de la valeur absolue moyenne de l'erreur de prédiction ou de la valeur quadratique moyenne 15 de l'erreur de prédiction ou du taux de succès moyen de prédiction sur l'ensemble des mesures.\n<CLM>\1\tMéthode d'entrainement supervisé selon la revendication 10, caractérisée en ce que les classifieurs utilisent des modèles de classification choisis parmi un modèle de 20 classification à arbre de décision, un modèle de classification à analyse discriminante linéaire, un modèle de classification à analyse discriminante quadratique, un modèle de classification à forêt d'arbres décisionnels, un modèle de classification utilisant un bagging d'arbres décisionnels, un modèle de classification utilisant un régression logistique, un modèle de classification utilisant la méthode des k plus proches voisins, un modèle de 25 classification utilisant un boosting de classifieurs faibles.