FR 2932583 A1 20091218 FR 0853953 A 20080613 La présente invention concerne un procédé et un dispositif d'auto-détection de panne dans un système embarqué. Elle s'applique, plus particulièrement, à résoudre : - le problème du compromis entre la détection et la confirmation dans le temps avant de déclarer la présence d'une panne et - l'estimation du retard à la détection, c'est-à-dire l'écart de temps entre l'événement réel de panne et sa détection par le système. Dans la majorité des systèmes avioniques actuels, la détection et la confirmation d'une panne sont faites en suivant un traitement séquentiel. Une première analyse est effectuée avec une technique de détection instantanée et, ensuite, un délai de confirmation est utilisé avant de confirmer l'existence de la panne et son traitement par un système de maintenance. Comme illustré en figure 1, les systèmes de détection de pannes avioniques 105 actuels sont basés sur le standard ARINC 624 (ARINC étant l'acronyme de Aeronautical Radio, Incorporated, marque déposée), dans lequel un agent logiciel 110 au niveau des systèmes (appelés, en anglais, � Built-InTest Equipments �, ou BITE) est chargé de recueillir des informations de détection brutes venant de la partie opérationnelle 115 de surveillance du système. L'agent 110 consolide ces informations dans le temps et les analyse afin de diagnostiquer si un équipement est en panne dans le système. En cas de détection de panne, l'agent 110 envoi un message de diagnostic à un système centralisé de maintenance 120, ou CMS (acronyme de � Centralized Maintenance System �). Le CMS corrèle les messages des différents systèmes de l'avion. La fonction du bloc de consolidation 111 de l'agent 110 consiste, la plupart du temps, à ajouter un délai additionnel de confirmation pour accroître la confiance dans la persistance de la panne avant de transmettre un de diagnostic de panne au CMS 120. Le bloc de rapport (� reporting �) 112 effectue l'émission du message de diagnostic de panne. Le bloc de mémorisation 113 conserve les données brutes sur lesquelles une panne a été détectée ainsi que les contenus des messages de diagnostic de panne. La figure 2 illustre, par un diagramme temporel, le principe de la consolidation effectuée par le bloc 111. A un instant 205, un événement susceptible de représenter une panne est reçu par la partie opérationnel 115. Si le signal représentatif de cet événement ne se poursuit pas pendant un délai 210, la partie opérationnelle 115 ne transmet pas de message à l'agent 110, comme illustré en première ligne de la figure 2. Si, au contraire, le signal représentatif de l'événement se poursuit pendant un délai 210, la partie opérationnelle 115 transmet un message à l'agent 110, comme illustré en deuxième et troisième lignes de la figure 2. Si le signal, qui s'est poursuivi pendant le délai 210 ne se poursuit pas pendant le délai de consolidation 215, l'agent 110 ne transmet pas de message de diagnostic de panne au CMS 120, comme illustré en deuxième ligne de la figure 2. Si le signal, qui s'est poursuivi pendant le délai 210 se poursuit aussi pendant le délai de consolidation 215, l'agent 110 transmet un message de diagnostic de panne au CMS 120, comme illustré en troisième ligne de la figure 2. Il est important que les résultats de détection soient consolidés dans le temps par l'agent afin d'éviter de considérer des événements transitoires 20 comme des événements représentant une panne. De plus, il est important que les détections de pannes soient horodatées au plus proche de l'instant réel de panne, afin que les algorithmes du CMS 120 corrèlent correctement les messages. Dans certains systèmes, en raison d'un réglage empirique, les temps 25 de confirmation doivent être réajustés. La nouvelle valeur pour le temps de confirmation est parfois issue des essais au sol (sur banc), voire d'essais en vol. Ces réajustements surviennent trop tard dans le développement et même parfois surviennent après l'entrée en service de l'avion, ce qui fait augmenter les coûts de développement, et les coûts de la maintenance dus aux 30 remplacements injustifiés d'équipements, et au temps perdu au sol pour la recherche de pannes. Un des problèmes à la base de la présente invention consiste à trouver une solution de consolidation dans le temps qui puisse être justifiée mathématiquement et non plus seulement par l'expérience, pour estimer le retard à la détection afin d'horodater très précisément l'événement de panne. A cet effet, la présente invention vise, selon un premier aspect, un procédé d'auto-détection de panne à partir de données susceptibles de représenter une panne dans un système embarqué, caractérisé en ce qu'il comporte : - une étape de détermination d'au moins deux grandeurs physiques représentées par lesdites données, lesdites grandeurs physiques comportant au moins : - une grandeur temporelle représentative de la persistance d'un événement dans le temps et - au moins une grandeur instantanée ; - une étape de représentation des dites données par des points d'un espace dont les coordonnées sont les valeurs des dites grandeurs physiques et - une étape de détection d'une panne en mettant en oeuvre d'une frontière délimitant un sous-espace dudit espace où la représentation d'une donnée est associée à la détection d'une panne. Grâce à ces dispositions, on dispose de critères précis pour détecter la survenance d'une panne, par opposition à un phénomène transitoire. Ainsi, un des apports de l'invention réside dans le fait de mettre en oeuvre une fonction paramétrique de consolidation, représentée par la frontière du sous-espace, qui est physiquement justifiée et mathématiquement optimisée, alors que les méthodes de l'art antérieur sont empiriques. Les performances obtenues sur des cas d'application étudiées sont nettement supérieures à celles obtenues avec les techniques habituelles : on obtient, en mettant en oeuvre la présente invention, un taux de 3% de fausse détection à comparer au taux de 20% obtenu avec la technique séquentielle classique. Selon des caractéristiques particulières, le procédé objet de la présente invention, tel que succinctement exposé ci-dessus comporte, en outre, une étape d'estimation de réactivité de la détection de ladite panne en fonction de ladite frontière et de la position de la représentation de la première donnée associée à une panne dans ledit sous-espace. Grâce à ces dispositions, on dispose de critères précis pour estimer le délai écoulé entre la survenance de la panne et sa détection. Un autre apport de l'invention se trouve dans l'évaluation de la réactivité de la détection dans le temps, ce qui permet de corriger les mauvaises datations. Avec cette information de réactivité, on peut régler, de manière scientifiquement justifiée, le temps à attendre pour corroborer une panne. Le système centralisé de maintenance (CMS) qui fait la corrélation entre les messages de panne reçus afin d'isoler les pannes de l'avion peut dater les pannes précisément. On améliore ainsi l'efficacité du système de maintenance avec une diminution des messages de maintenance injustifiés car orphelins (n'ayant pas pu être corrélés avec d'autres messages. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape d'estimation de réactivité, la réactivité estimée est fonction de la distance entre le premier point dans ledit sous-espace et le projeté orthogonal dudit premier point sur l'hyperplan formé par la frontière. L'utilisation de cette distance rend l'estimation de la réactivité plus indépendante de la représentation choisie. On observe que, dans le cas à deux dimensions, cet hyperplan est une courbe. Selon des caractéristiques particulières, le procédé objet de la présente invention comporte, en outre une étape de détermination de ladite frontière en fonction de valeurs des dites grandeurs physiques représentatives de données d'apprentissage réparties en différentes classes en fonction de leur association à une panne, ou non. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de détermination de ladite frontière, les données d'apprentissage sont obtenues d'une simulation d'un modèle de dysfonctionnement, chaque point dans l'espace étant associé à une information de nécessité, ou non, de maintenance. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de détermination de ladite frontière, les données d'apprentissage, les données sont obtenues à partir d'essais sur banc ou en vol. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de détermination de ladite frontière, la frontière sépare deux classes d'événements : - les événements nécessitant une maintenance et - les événements ne nécessitant pas de maintenance. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de détermination de ladite frontière, on détermine la frontière optimale au sens des moindres carrés entre les points des différentes classes. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de détermination de ladite frontière, on met en oeuvre des séparateurs à vaste marge. Selon un deuxième aspect, la présente invention vise un dispositif d'auto-détection de panne à partir de données susceptibles de représenter une panne dans un système embarqué, caractérisé en ce qu'il comporte : - un moyen de détermination d'au moins deux grandeurs physiques représentées par lesdites données, lesdites grandeurs physiques comportant au moins : - une grandeur temporelle représentative de la persistance d'un événement dans le temps et - au moins une grandeur instantanée ; - un moyen de représentation des dites données par des points d'un espace dont les coordonnées sont les valeurs des dites grandeurs physiques et - un moyen de détection de panne mettant en oeuvre une frontière délimitant un sous-espace dudit espace où la représentation d'une donnée est associée à la détection d'une panne. Selon des caractéristiques particulières, le dispositif objet de la présente invention, tel que succinctement exposé ci-dessus comporte, en outre, un moyen d'estimation de réactivité de la détection de ladite panne en fonction de ladite frontière et de la position de la représentation de la première donnée associée à une panne dans ledit sous-espace. Les avantages, buts et caractéristiques particulières de ce dispositif étant similaires à ceux du procédé, tel que succinctement exposé ci-dessus, ils ne sont pas rappelés ici. D'autres avantages, buts et caractéristiques particulières de la présente invention ressortiront de la description qui va suivre faite, dans un but explicatif et nullement limitatif, en regard des dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1 représente un dispositif de détection de panne de type connu, - la figure 2 illustre, par un diagramme temporel, un principe de consolidation mis en oeuvre dans le dispositif illustré en figure 1, - la figure 3 représente, dans un plan, des points représentatifs de grandeurs physiques, ou paramètres, et une frontière mise en oeuvre dans un mode de réalisation particulier du procédé objet de la présente invention, - la figure 4 représente, schématiquement, un signal de réponse d'un capteur d'angle de tangage, signal susceptible de représenter la survenance d'une panne, - la figure 5 représente, sous forme d'un logigramme, des étapes mises en oeuvre dans un mode de réalisation particulier du procédé objet de la présente invention, - la figure 6 représente, schématiquement, un signal de réponse d'un capteur de vitesse, signal susceptible de représenter la survenance d'une panne et - la figure 7 représente, schématiquement, un mode de réalisation particulier du dispositif objet de la présente invention. On observe, en figure 3, un espace 305 (ici un plan) organisé selon un repère dont les axes représentent, respectivement : - une grandeur temporelle 320 représentative de la persistance d'un événement dans le temps et - au moins une grandeur instantanée 325. Les données d'événement sont ainsi représentées par des valeurs de ces grandeurs physiques puis par des points 330 d'un espace dont les coordonnées sont ces valeurs des grandeurs physiques. Une frontière 335 sépare un sous-espace 310 de l'espace 305, sous-espace 310 dans lequel la représentation d'une donnée est associée à la détection d'une panne. Une estimation de réactivité de la détection d'une panne est fonction de ladite frontière et de la position de la représentation de la première donnée associée à une panne dans ledit sous-espace, par exemple proportionnelle à la distance 340 entre le point représentant cette première donnée et la frontière. Dans un premier mode de réalisation de l'invention, on met en oeuvre un modèle simplifié de pilote automatique de DC-8 qui réalise le contrôle de l'angle de tangage. On choisit une variable pour générer les points d'apprentissage qui permette d'effectuer une interprétation physique. Dans le cas présent, on prend, en abscisse l'amplitude maximale de la réponse du capteur, après une perturbation et, en ordonnée, le temps nécessaire pour arriver à cette amplitude maximale pour quantifier la persistance de la perturbation. La figure 4 représente, pour un signal 405 présentant une perturbation, l'abscisse 410 et l'ordonnée 415 associées à cette perturbation. En ce qui concerne l'association d'un point possédant ces coordonnées avec une information de nécessité, ou non, d'une maintenance, on considère que la loi de commande est défaillante et donc nécessite une maintenance, lorsque l'écart entre la consigne et l'angle de tangage obtenu avec la loi de commande s'écartent de plus de 5 %. En introduisant volontairement un biais au niveau du capteur, après avoir observé l'effet de ce biais, on génère deux classes de points : - la classe des points correspondant aux biais qui conduisent à des 25 défaillances de la loi de commande et - la classe des points correspondant aux biais ne perturbant pas la loi (perturbation transitoire faible, de courte durée) En appliquant les séparateurs à vaste marge (� SVM �), on détermine une frontière entre ces classes, appelée � frontière de décision � 30 335, comme illustrée en figure 3. Pour cette frontière 335, on détermine sa performance, c'est-à-dire sa capacité à bien séparer les deux classes, caractérisée par le taux de réussite de bonne séparation des points. Par exemple un taux de 97% indique que 3% des points ont été classés dans la classe qui ne leur correspond pas. Une fois cette technique mise au point sur un cas modélisé sur ordinateur, elle a été expérimentée sur un cas réel, afin de voir si elle était toujours valable avec les contraintes des systèmes temps réels (échantillonnage, bruit, etc.). Pour cela, une application concrète a été réalisée. Des enregistrements de données d'essais en vol d'un avion ont été récupérés et une étude concernant le blocage des roues au freinage (� skid �) a été faite. Parmi les signaux disponibles, celui qui mesure la vitesse des roues a été choisi. Comme illustré en figure 5, au cours d'une étape 505, on choisit les grandeurs physiques, ou paramètres, afin d'avoir, dans le plan cartésien, un nuage de points assez � séparable � pour être traités par les SVMs : - en abscisse, le paramètre d'intérêt choisi pour la surveillance est la perte relative d'énergie cinétique divisée par le temps de chute de vitesse : z ~ V Vzz V2 = tb VI étant la Vitesse avant de quitter une marge considérée comme normale et V2, la plus basse vitesse après une chute, comme illustré en figure 6, et - en ordonnée, le paramètre représentant la persistance est la durée totale d'un événement critique : T = ts : persistance d'un événement critique. La fonction paramétrique résultante est notée f(c,T). Une fois que les paramètres ont été définis, au cours d'une étape 510, on classifie les points possédant les coordonnées indiquées ci-dessus. Dans le cas de la détection de blocage des roues au freinage, les classes sont, par exemple � Perturbations transitoires due à une information vitesse ponctuellement perturbée � et � Perturbations liées à un problème réel de dérapage �. La dynamique de freinage des roues lorsque l'avion atterri 30 correspond à une parabole qui commence à haute vitesse, au moment où les roues touchent le sol, et finit à zéro quand l'appareil est à l'arrêt. A partir de cela, la trajectoire de vitesse dite � vitesse de référence � peut être calculée à travers une régression linéaire, ce qui permet de construire une courbe de référence. Une première marge est située à 0,01 % de la vitesse de référence et permet de débuter la recherche de point d'apprentissage. En figure 6, la première ligne droite oblique représente la vitesse de référence et la deuxième ligne oblique, parallèle à la première représente cette première marge. Considérant l'écart-type 6 des incertitudes sur l'information vitesse, on construit une deuxième marge située à une fois l'écart-type de la vitesse de référence. On construit aussi une troisième marge située à quatre fois l'écart-type de la vitesse de référence. En figure 6, la troisième ligne oblique, parallèle aux deux premières et la quatrième ligne oblique, parallèle aux trois premières, représentent respectivement les deuxième et troisième marges. Dans une hypothèse d'incertitude gaussienne sur la vitesse, les vitesses qui sont inférieures à la troisième marge ont une très faible chance d'être dues au bruit. Dès que la vitesse roue acquise s'éloigne de la première marge, la méthode de recherche de point commence. Dès lors, au cours de l'étape 510 : - si le profil de chute de vitesse ne descend pas en deçà de la deuxième marge et remonte vers la vitesse de référence, alors le point est considéré comme étant dû à une perturbation transitoire et - si le profil de chute de vitesse persiste et descend en deçà de la troisième marge avant de remonter vers la vitesse de référence, alors le point 25 est considéré comme étant dû à un dérapage. Une fois les points disposés sur le plan, au cours d'une étape 515, on détermine la frontière de séparation, préférentiellement en mettant en oeuvre les SVM. L'utilisation de la technique des SVM nécessite toujours un groupe de points d'apprentissage. C'est-à-dire que la détermination de la frontière de 30 décision s'appuie sur ce groupe de points d'apprentissage. A partir d'une base de données issue d'essais en vol, plusieurs simulations figurant les différents cas possibles de dérapages ont été effectuées pour faire cet apprentissage. Après la phase d'apprentissage, l'étape 520 est la détermination de la fonction de décision paramétrique (frontière limitrophe entre les deux classes). Pour cela, on choisit une fonction noyau qui permet de séparer au mieux les points. En faisant des essais, il est possible d'analyser la performance des SVM et donc de choisir celle qui s'adapte le mieux (fonction de décision optimale). En ce qui concerne la théorie des SVM, le lecteur pourra se référer aux ouvrages de référence suivant : - C. J. BURGES, � A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition, Data mining and Knowledge Discovery � (1998), - A. CORNUEJOLS, � Une nouvelle méthode d'apprentissage: Les 15 SVM. Séparateurs à vaste marge � (2002), - S. CANU, � Les Machines à noyaux et leur mise en oeuvre � (2007), GdR ISIS û ENST Paris, - G. LOOSLI, � Simple and rapid SVM tool box �, http://gaelle.loosli.fr/fr et 20 - N. CRISTIANINI, � Support Vector and Kernel Machines � (2001), http://www.support-vector.net//. Sur la base de données représentatives de grandeurs physiques captées en cours d'un test, par exemple issues d'essais sur banc ou d'essais en vol, étape 525, on représente, au cours d'une étape 530, ces données dans 25 l'espace 305, sous forme de points dont les coordonnées sont déterminées selon les grandeurs physiques choisies au cours de l'étape 505. Au cours d'une étape 535, on détecte une panne à partir des données captées par des capteurs embarqués, représentées par les valeurs des grandeurs physiques sélectionnées, ces valeurs fournissant les 30 coordonnées d'un point. Lorsque le premier point se trouve dans le sous-espace délimité par la frontière 335 et associé, par apprentissage, à une panne ou à une opération de maintenance, une panne est détectée. Au cours d'une étape 540, on effectue une évaluation de la réactivité de la détection de la panne en mettant en oeuvre la frontière. L'évaluation de la réactivité est basée dans l'interprétation de la trajectoire des points dans le plan cartésien. Après chaque chute de vitesse, le point correspondant (e , T) est placé dans le plan. Le point est alors comparé à la frontière de décision pour déterminer à quelle classe il appartient (selon qu'il s'agit d'un événement transitoire ou d'un événement dû à un dérapage). A l'instant où le dernier point tracé a passé la frontière et se trouve dans la zone des événements de dérapage, la réactivité est estimée en calculant la distance entre le point et la frontière de décision. Cette distance est celle qui sépare le premier point dans ledit sous-espace et le projeté orthogonal de ce premier point sur l'hyperplan formé par la frontière 335. Une fois la réactivité déterminée, on détermine un horodatage précis de l'occurrence du dérapage, ce qui correspond à l'� événement de panne � dans cet exemple en retranchant la durée de réactivité de la date associée ce premier point. On observe, en figure 7, que dans un mode de réalisation particulier, le dispositif objet de la présente invention, prend la forme d'un dispositif 700 à microcontrôleur muni d'un logiciel implémentant le procédé objet de la présente invention et de différents périphériques. Le dispositif 700 est connecté à différents périphériques, par exemple une interface de communication 705 reliée à un réseau 710 apte à transmettre des données numériques représentatives de données captées par des capteurs embarqués sur le système dont on vise à détecter les pannes. Le programme permettant au dispositif de mettre en oeuvre la présente invention est stocké en mémoire morte 725 (appelée � ROM �, acronyme de Read Only Memory �, en figure 7). D'une manière plus générale, un moyen de stockage d'information, lisible par un microcontrôleur ou un microprocesseur, intégré ou non au dispositif, éventuellement amovible, conserve des instructions d'un programme implémentant le procédé objet de la présente invention. Une unité centrale 740 (appelée � CPU �, acronyme de � Central Processing Unit �, en figure 7) exécute les instructions du programme implémentant le procédé objet de la présente invention. Lors de la mise sous tension, le programme permettant l'implémentation du procédé objet de la présente invention stocké en mémoire non volatile, par exemple la mémoire morte 725, sont transférés dans une mémoire vive 750 qui contient alors les instructions de ce programme ainsi que des registres pour mémoriser les variables nécessaires à la mise en oeuvre de l'invention. Un bus de communication 755 permet la communication entre les différents éléments du dispositif 700 ou reliés à lui. La représentation du bus 755 n'est pas limitative. Notamment, l'unité centrale 720 est susceptible de communiquer des instructions à tout élément du dispositif 700, directement ou par l'intermédiaire d'un autre élément du dispositif 700. L'unité centrale 740, associée aux mémoires 725 et 750, constitue, pour détecter une panne à partir de données provenant des capteurs et susceptibles de représenter une panne dans le système embarqué : - un moyen de détermination d'au moins deux grandeurs physiques représentées par lesdites données, lesdites grandeurs physiques comportant au moins : - une grandeur temporelle représentative de la persistance d'un événement dans le temps et - au moins une grandeur instantanée ; - un moyen de représentation des dites données par des points d'un espace dont les coordonnées sont les valeurs des dites grandeurs physiques et - un moyen de détection de panne mettant en oeuvre une frontière délimitant un sous-espace dudit espace où la représentation d'une donnée est associée à la détection d'une panne. Dans des modes de réalisation, l'Unité centrale 740, associée aux mémoires 725 et 750 constitue, en outre, un moyen d'estimation de réactivité de la détection de ladite panne en fonction de ladite frontière et de la position de la représentation de la première donnée associée à une panne dans ledit sous-espace. REVENDICATIONS1 - Procédé d'auto-détection de panne à partir de données susceptibles de représenter une panne dans un système embarqué, caractérisé en ce qu'il comporte : - une étape (505) de détermination d'au moins deux grandeurs physiques (320, 325, 410, 415) représentées par lesdites données, lesdites 10 grandeurs physiques comportant au moins : - une grandeur temporelle représentative de la persistance d'un événement dans le temps et - au moins une grandeur instantanée ; - une étape (530) de représentation des dites données par des points 15 d'un espace dont les coordonnées sont les valeurs des dites grandeurs physiques et - une étape (535) de détection d'une panne en mettant en oeuvre d'une frontière (335) délimitant un sous-espace (310) dudit espace où la représentation d'une donnée est associée à la détection d'une panne. 20 2 û Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte, en outre, une étape (540) d'estimation de réactivité de la détection de ladite panne en fonction de ladite frontière (335) et de la position de la représentation de la première donnée associée à une panne dans ledit sous-espace (310). 25 3 û Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que, au cours de l'étape (540) d'estimation de réactivité, la réactivité estimée est fonction de la distance entre le premier point (330) dans ledit sous-espace et le projeté orthogonal dudit premier point sur l'hyperplan formé par la frontière (335). 4 û Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, 30 caractérisé en ce qu'il comporte, en outre, une étape (515) de détermination de ladite frontière (335) en fonction de valeurs des dites grandeurs physiquesreprésentatives de données d'apprentissage réparties en différentes classes en fonction de leur association à une panne, ou non. ù Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que, au cours de l'étape (515) de détermination de ladite frontière (335), les données 5 d'apprentissage sont obtenues d'une simulation d'un modèle de dysfonctionnement, chaque point dans l'espace étant associé à une information de nécessité, ou non, de maintenance. 6 ù Procédé selon l'une des revendications 4 ou 5, caractérisé en ce que, au cours de l'étape (515) de détermination de ladite frontière (335), les données d'apprentissage, les données sont obtenues à partir d'essais sur banc ou en vol. 7 ù Procédé selon l'une des revendications 4 à 6, caractérisé en ce que, au cours de l'étape (515) de détermination de ladite frontière (335), la frontière sépare deux classes d'événements : - les événements nécessitant une maintenance et - les événements ne nécessitant pas de maintenance. 8 ù Procédé selon l'une des revendications 4 à 7, caractérisé en ce que, au cours de l'étape (515) de détermination de ladite frontière (335), on détermine la frontière optimale au sens des moindres carrés entre les points des différentes classes. 9 ù Procédé selon l'une des revendications 4 à 8, caractérisé en ce que, au cours de l'étape (515) de détermination de ladite frontière (335), on met en oeuvre des séparateurs à vaste marge. 10 - Dispositif d'auto-détection de panne à partir de données 25 susceptibles de représenter une panne dans un système embarqué, caractérisé en ce qu'il comporte : - un moyen (725, 740, 750) de détermination d'au moins deux grandeurs physiques (320, 325, 410, 415) représentées par lesdites données, lesdites grandeurs physiques comportant au moins : 30 - une grandeur temporelle représentative de la persistance d'un événement dans le temps et - au moins une grandeur instantanée ;- un moyen (725, 740, 750) de représentation des dites données par des points d'un espace dont les coordonnées sont les valeurs des dites grandeurs physiques et - un moyen (725, 740, 750) de détection de panne mettant en oeuvre 5 une frontière (335) délimitant un sous-espace (310) dudit espace où la représentation d'une donnée est associée à la détection d'une panne.