FR 3101669 A1 20210409 FR 1911082 A 20191007 L’invention concerne un dispositif de suivi temporel de l’état d’un moteur de propulsion d’aéronef, caractérisé par un module (ACQ) d’acquisition de données (DV i ) de vols (V i ) du moteur comportant des valeurs (E1 i ) d’entrée lors du vol (V i ), des valeurs (ENV1 i ) de variables d’environnement du moteur et des valeurs (S1 i ) de sortie, un module (APPR) d’apprentissage pour calculer à partir des données (DV i ) un modèle (f i ) individuel du vol (V i ), un module (MUT) d’utilisation des modèles (f i ) pour calculer des valeurs (S2 i =f i (E R , ENV R )) des variables de sortie, obtenues en appliquant le modèle (f i ) à des valeurs (E R ) de référence d’entrée du moteur (M) et à des valeurs (ENV R ) de référence des variables (ENV) d’environnement du moteur (M) et une erreur (ε i ) associée au modèle (f i ), les valeurs (E R , ENV R , S R ) de référence appartenant à un ensemble prescrit de données (DR) de référence identiques pour les modèles (f i ). Figure pour l'abrégé : figure 2 Dispositif, procédé et programme d’ordinateur de suivi de moteur d’aéronef L’invention concerne un dispositif, un procédé et un programme d’ordinateur pour le suivi temporel de l’état d’au moins un moteur de propulsion d’au moins un aéronef. Un domaine d’application concerne les aéronefs tels que les avions et les hélicoptères, dont on surveille les moteurs pouvant être des turbomachines. Un problème apparaissant sur les moteurs d’aéronefs, est que la fonction de transfert peut changer au cours du temps localement et que les données disponibles peuvent ne pas couvrir la totalité du domaine de vol. Dans l’état de la technique, bien souvent le vol ne couvre pas tout le domaine de fonctionnement du moteur, et l’utilisation d’un modèle global et d’une comparaison avec les variables mesurées ne suffit pas pour suivre le moteur. En effet, si une modification de la fonction de transfert survient dans des zones peu ou pas explorées du domaine de vol, il est alors difficile de l’observer par la comparaison, du fait que les différences sont noyées dans le bruit, ou ne peuvent pas être observées. L’état de la technique consiste en différentes méthodes, que sont le suivi de paramètres de modélisation, le suivi de résidu, ou le suivi de valeurs de variables. Le suivi de paramètres de modélisation n’est pas robuste aux changements de domaine de vol, car les paramètres peuvent changer sans que l’état moteur soit affecté. Les résidus ou bien les valeurs des variables peuvent également être affectés par des changements de l’environnement ou des entrées. Ainsi, les solutions de l’état de la technique ne sont pas robustes aux conditions extérieures. En cas d’absence de données ou de peu de données sur une partie du domaine de vol, il est possible que les résidus ou les paramètres, estimés sur des données trop éloignées, ne permettent pas de détecter le changement de fonction de transfert. L’invention vise à obtenir un dispositif, un procédé et un programme d’ordinateur pour le suivi temporel de l’état d’au moins un moteur de propulsion d’au moins un aéronef, qui permette de résoudre le problème exposé ci-dessus. A cet effet, un premier objet de l’invention est un dispositif de suivi temporel de l’état d’au moins un moteur de propulsion d’au moins un aéronef, caractérisé en ce que le dispositif comporte un module d’acquisition de données de vols d’au moins un moteur de propulsion d’au moins un aéronef, comportant en association pour chaque vol des valeurs de variables d’entrée de moteur lors du vol, des valeurs de variables d’environnement du moteur lors du vol et des valeurs de variables de sortie du moteur lors du vol, un module d’apprentissage configuré pour calculer par apprentissage à partir des données de chaque vol un modèle individuel de vol pour le vol, liant les variables d’entrée du moteur, les variables d’environnement du moteur et les variables de sortie du moteur, un module d’utilisation des modèles individuels de vol, configuré pour calculer, pour chaque vol: - des estimations des valeurs des variables de sortie du moteur, qui sont obtenues en appliquant le modèle individuel de vol à des valeurs de référence des variables d’entrée du moteur et à des valeurs de référence des variables d’environnement du moteur, et - une erreur associée aux estimations des valeurs des variables de sortie du moteur générées par le modèle individuel de vol, les valeurs de référence appartenant à un ensemble prescrit de données de référence, qui sont identiques pour la pluralité des modèles individuels de vol. Grâce à l’invention, il n’est pas besoin d’avoir un modèle paramétrique ou un modèle existant global. Si le phénomène à détecter couvre une partie de l’espace des variables qui n’est pas ou peu couverte pendant le vol analysé, il est quand même possible de l’observer grâce à l’application des modèles individuels de vol aux valeurs de référence. L’invention permet ainsi de détecter des changements de la fonction de transfert du moteur surveillé qui n’auraient pas été détectés, et permet également d’éviter les fausses alarmes. L’avantage de l’invention par rapport à l’état de l’art est de pouvoir comparer des vols n’ayant pas la même distribution des variables. L’invention évite de faire une erreur d’interprétation, lorsque l’on compare les modèles dans deux domaines différents. L’invention permet de comparer dans un même domaine. Suivant un mode de réalisation de l’invention, le dispositif comporte au moins une sortie physique de présentation d’informations à un utilisateur, pour fournir une information de suivi du moteur pour le vol qui est déterminée par le module d’utilisation au moins à partir des estimations de valeurs des variables de sortie du moteur et à partir de l’erreur associée à ces estimations et au modèle individuel de vol. Suivant un mode de réalisation de l’invention, l’information de suivi du moteur pour le vol est formée par le couple constitué par les estimations des valeurs des variables de sortie du moteur et l’erreur associée aux estimations et au modèle individuel de vol. Suivant un mode de réalisation de l’invention, l’erreur associée aux estimations et au modèle individuel de vol comprend une distance calculée entre - les valeurs des variables de sortie du moteur, et - des estimations des valeurs des variables de sortie du moteur, calculées par le modèle individuel de vol appliqué aux valeurs de variables d’entrée de moteur et aux valeurs de paramètres d’environnement du moteur, associées aux valeurs des variables de sortie du moteur. Suivant un mode de réalisation de l’invention, l’erreur associée au modèle individuel de vol comprend une distance calculée entre - les valeurs de référence des variables d’entrée du moteur associées aux valeurs de référence des variables d’environnement du moteur, et - les valeurs de variables d’entrée de moteur associées aux valeurs des variables d’environnement du moteur du vol. Suivant un mode de réalisation de l’invention, le module d’apprentissage est configuré pour calculer par apprentissage à partir des données de chaque vol, une estimation d’erreur de modélisation du modèle individuel de vol sur les variables de sortie du moteur, l’erreur associée au modèle individuel de vol comprenant ladite estimation d’erreur de modélisation du modèle individuel de vol. Suivant un mode de réalisation de l’invention, au moins certaines des valeurs de référence des variables d’entrée de référence du moteur et/ou des valeurs de référence des variables d’environnement du moteur et/ou des valeurs de référence des variables de sortie du moteur sont prescrites en association les unes aux autres dans l’ensemble prescrit de données de référence. Suivant un mode de réalisation de l’invention, au moins certaines des valeurs de référence des variables d’entrée de référence du moteur et/ou des valeurs de référence des variables d’environnement du moteur et/ou des valeurs de référence des variables de sortie du moteur sont des données de vol ayant été obtenues par le module d’acquisition pour au moins un vol effectué. Suivant un mode de réalisation de l’invention, au moins certaines des valeurs de référence des variables d’entrée de référence du moteur et/ou des valeurs de référence des variables d’environnement du moteur et/ou des valeurs de référence des variables de sortie du moteur sont des données de vol simulées pour au moins un vol non effectué. Un deuxième objet de l’invention est un procédé de suivi temporel de l’état d’au moins un moteur de propulsion d’au moins un aéronef, caractérisé en ce que on acquiert par un module d’acquisition des données de vols d’au moins un moteur de propulsion d’au moins un aéronef, comportant en association pour chaque vol des valeurs de variables d’entrée de moteur lors du vol, des valeurs de variables d’environnement du moteur lors du vol et des valeurs de variables de sortie du moteur lors du vol, on calcule par un module d’apprentissage à partir des données de chaque vol un modèle individuel de vol pour le vol, liant les variables d’entrée du moteur, les variables d’environnement du moteur et les variables de sortie du moteur, on calcule par un module d’utilisation des modèles individuels de vol, pour chaque vol : - des estimations des valeurs des variables de sortie du moteur, qui sont obtenues en appliquant le modèle individuel de vol à des valeurs de référence des variables d’entrée du moteur et à des valeurs de référence des variables d’environnement du moteur, et - une erreur associée aux estimations des valeurs des variables de sortie du moteur générées par le modèle individuel de vol, les valeurs de référence appartenant à un ensemble prescrit de données de référence qui sont identiques pour la pluralité des modèles individuels de vol. Un deuxième objet de l’invention est un programme d’ordinateur comportant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé de suivi temporel de l’état d’au moins un moteur de propulsion d’au moins un aéronef tel que décrit ci-dessus, lorsqu’il est mis en œuvre sur un calculateur. L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif en référence aux figures des dessins annexés. représente schématiquement une partie d’un dispositif de suivi suivant l’invention. représente schématiquement une partie du dispositif de suivi suivant un mode de réalisation de l’invention. représente un diagramme montrant des sorties d’un modèle calculé par le dispositif de suivi suivant un mode de réalisation de l’invention en ordonnées, en fonction d’entrées du modèle en abscisses. représente un diagramme montrant des sorties d’un modèle calculé par le dispositif de suivi suivant un autre mode de réalisation de l’invention en ordonnées, en fonction d’entrées du modèle en abscisses. représente un diagramme montrant des sorties d’un modèle calculé par le dispositif de suivi suivant un autre mode de réalisation de l’invention en ordonnées, en fonction d’entrées du modèle en abscisses. représente un organigramme d’un procédé de suivi suivant l’invention. Aux figures 1 et 2, le dispositif 1 de suivi temporel de l’état d’un ou plusieurs moteurs M de propulsion d’un aéronef comporte un module ACQ d’acquisition de données DV i de vols V i du ou des moteur M. Ces données DV i acquises de vols V i comportent : - des valeurs E1 i de variables E d’entrée (grandeurs physiques) du moteur M lors du vol V i , - des valeurs ENV1 i de variables ENV (grandeurs physiques) de l’environnement du moteur M lors du vol V i , et - des valeurs S1 i de variables S de sortie (grandeurs physiques) du moteur M lors du vol V i . Les valeurs E1 i , ENV1 i et S1 i sont acquises pendant le vol V i et sont associées l’une à l’autre pour chaque vol V i considéré. Le module ACQ d’acquisition peut être partiellement ou totalement embarqué sur le ou les moteurs M de l’aéronef ou sur l’aéronef. L’aéronef peut être par exemple un avion ou un hélicoptère. Le moteur M de propulsion de l’aéronef peut être une turbomachine, telle que par exemple un turboréacteur, ou autres. Le module ACQ d’acquisition peut comporter des premiers capteurs CE pour mesurer les valeurs E1 i des variables E d’entrée du moteur lors du vol V i , et/ou des deuxièmes capteurs CENV pour mesurer les valeurs ENV1 i des variables ENV d’environnement du moteur M lors du vol V i et/ou des troisièmes capteurs CS pour mesurer les valeurs S1 i des variables S de sortie du moteur M lors du vol V i . Les variables E d’entrée du moteur sont des variables de commande sur lesquelles des commandes du pilote de l’aéronef peuvent agir pour commander le moteur. Les variables E d’entrée du moteur peuvent comprendre par exemple une vitesse de rotation du moteur M et/ou une commande du pilote envoyée au moteur M et/ou un couple de commande du moteur M et/ou autres. Les variables ENV d’environnement du moteur M sont des variables extérieures au moteur M et non contrôlables, et peuvent comprendre par exemple une température extérieure et/ou une pression extérieure et/ou un taux d’humidité et/ou une présence de pollution et/ou autres. Les variables S de sortie du moteur M sont des variables résultant des variables E d’entrée et des variables ENV d’environnement et peuvent comprendre par exemple une température du moteur M et/ou un couple de rotation du rotor du moteur M et/ou une consommation instantanée de carburant du moteur M et/ou autres. Le module ACQ d’acquisition peut par exemple enregistrer dans une mémoire embarquée sur l’aéronef, par exemple dans son calculateur de bord ou dans un boîtier embarqué sur l’aéronef, les données DV i de vols V i comportant les valeurs E1 i , ENV1 i et S1 i mentionnées ci-dessus. Les données DV i de vols V i peuvent être extraites de la mémoire au sol après chaque vol V i pour être envoyées aux autres modules décrits ci-dessous du dispositif 1 de suivi. Ainsi qu’illustré à la figure 2, le dispositif 1 de suivi comporte un module APPR d’apprentissage permettant de générer pour chaque vol V i un modèle f i individuel de vol. Le module APPR d’apprentissage permet ainsi de calculer plusieurs modèles f i individuels de vol pour plusieurs vols V i , V i+1 successifs au cours du temps t. Aux figures 1 et 2, l’indice i se rapporte au vol V i et donc au temps. Le module APPR d’apprentissage est configuré pour calculer par apprentissage à partir des données DV i , E1 i , ENV1 i et S1 i de chaque vol V i le modèle f i individuel de vol, liant pour ce vol V i les variables E d’entrée du moteur M, les variables ENV d’environnement du moteur M et les variables S de sortie du moteur M. Les données DV i , E1 i , ENV1 i et S1 i sont des données d’apprentissage du modèle f i . Le module APPR d’apprentissage de modèle apprend le modèle f i qui lie les entrées E, les variables ENV de vol et les sorties S grâce aux données nouvellement acquises et éventuellement une partie des données passées. La partie des données passées peut être déterminée par une fenêtre glissante dans le temps, ou bien tout autre dispositif pondérant les différentes données des vols précédents. Suivant un mode de réalisation de l’invention, d’une manière générale pour des deuxièmes valeurs E2 i quelconques des variables E d’entrée de moteur du vol V i et de deuxièmes valeurs ENV2 i des variables ENV d’environnement, chaque modèle f i individuel de vol V permet de calculer par le module APPR des estimations de valeurs S2 i =f i (E2 i , ENV2 i ) des variables S de sortie du moteur du vol V i en fonction de ces deuxièmes valeurs E2 i et ENV2 i des variables ENV d’environnement du moteur du vol V i (ou inversement), de telle sorte que, lorsque pour le vol V i les deuxièmes valeurs E2 i , ENV2 i des variables E d’entrée de moteur et des variables ENV d’environnement du moteur sont égales aux premières valeurs E1 i , ENV1 i des variables E d’entrée de moteur et des variables ENV d’environnement du moteur M, les deuxièmes valeurs S2 des variables S de sortie du moteur M approchent ou sont sensiblement égales aux premières valeurs S1 i des variables S de sortie du moteur M pour le vol V i . Les premières valeurs E1 i , ENV1 i , S i des variables E d’entrée de moteur, des variables ENV d’environnement du moteur M et des variables S de sortie du moteur M sont un ensemble de données d’apprentissage du modèle f i individuel de vol. Par exemple, dans ce qui suit, les modèles f i peuvent n’être utilisés que sur les variables de références, ENV R et E R .Le dispositif 1 de suivi comporte un module MUT d’utilisation des modèles f i individuels de vol V i , ayant été calculés par le module APPR d’apprentissage. Le module MUT d’utilisation est configuré pour calculer, pour chaque vol V i , les estimations des valeurs S2 i =f i (E R , ENV R ) des variables S de sortie du moteur correspondant à des valeurs E R de référence des variables E d’entrée du moteur M et à des valeurs ENV R de référence des variables ENV d’environnement du moteur M. Ces estimations de valeurs S2 i =f i (E R , ENV R ) sont donc calculées par le module MUT d’utilisation appliquant le modèle f i individuel de vol V i aux valeurs E R de référence des variables E d’entrée du moteur M et aux valeurs ENV R de référence des variables ENV d’environnement du moteur M. Les valeurs E R , ENV R de référence appartiennent à un ensemble prescrit de données DR de référence et qui sont identiques pour la pluralité i des modèles f i individuels de vol V i . Le module MUT d’utilisation comporte un accès ACC permettant de prescrire ou d’entrer les données DR de référence. Le module MUT d’utilisation du modèle f i applique le modèle f i sur un ensemble DR de référence de données (variables ENV R de vol, variables E R d’entrée). Cet ensemble DR de référence peut être des données précédemment stockées, ou des données simulées. Cet ensemble DR fixé de référence peut être un ou plusieurs vols passés, ou un ou plusieurs vols simulés, ou enfin un ou plusieurs points spécifiques de l’espace de validité du modèle appris f i . Le module d’utilisation MUT de modèle comporte comme entrées le modèle f i et les données DR de références et comme sortie des estimations de grandeurs physiques. L’ensemble DR de référence permet de comparer plusieurs modèles f i appris dans des conditions différentes. Suivant un mode de réalisation de l’invention, le modèle f i individuel de vol V i utilise un algorithme pouvant être n’importe quel algorithme de régression tel qu’une régression linéaire, ou un processus gaussien, ou une régression à processus gaussien linéaire, ou une forêt aléatoire, ou un réseau de neurones, ou une régression par la méthode des moindres carrés ou une régression polynomiale d’ordre supérieur ou égal à 2, cet algorithme liant les valeurs calculées des variables S de sortie du moteur M aux valeurs des variables E d’entrée du moteur M et aux variables ENV d’environnement du moteur M. Le module MUT estime la fiabilité du modèle, en comparant l’ensemble d’apprentissage et l’ensemble DR de référence, et/ou en utilisant l’erreur d’apprentissage. Dans le premier cas, un exemple possible de réalisation est l’utilisation d’une méthode de régression fournissant une telle estimation, telle que les processus gaussiens ou toute autre méthode probabiliste. Une autre possibilité est d’utiliser la distance entre les deux ensembles, telle que la distance de Chamfer. Pour l’erreur d’apprentissage, il est possible d’utiliser toute technique d’estimation, comme par exemple tester le modèle sur un ensemble de données non utilisés lors de l’apprentissage (cet ensemble est souvent dénommé ensemble de validation dans l’état de l’art). Suivant un autre mode de réalisation de l’invention, le modèle f i individuel de vol V i peut lier les valeurs calculées des variables S de sortie du moteur M aux valeurs des variables E d’entrée du moteur M et aux variables ENV d’environnement du moteur M. Le module MUT d’utilisation est configuré pour également calculer, pour chaque vol V i , une erreur ε i associée aux estimations de valeurs S de sortie calculées par le modèle f i individuel de vol V i . Cette erreur ε i est donc calculée par le module MUT d’utilisation à partir du modèle f i individuel de vol V i . L’information INF de suivi décrite ci-dessous ou les estimation de valeurs S2 i =f i (E R , ENV R ) des variables S de sortie associées à l’erreur ε i permettent à l’utilisateur de surveiller chaque vol V i l’un après l’autre et de pouvoir observer des dérives ou des phénomènes anormaux du vol V i . Par exemple, le module MUT d’utilisation est configuré pour surveiller si les deuxièmes valeurs S2 i augmentent puis diminuent entre les vols V i-1 , V i , V i+1 et si l’erreur ε i associée reste faible (l’erreur ε i associée reste sous un seuil prescrit), pour dans l’affirmative à la fois sur ces deux conditions déclencher automatiquement une alarme sur une ou plusieurs sorties physiques SP de présentation d’informations à un utilisateur (écran d’affichage et/ou autres), cette alarme indiquant qu’il existe un problème sur le moteur M surveillé ou sur l’aéronef ayant ce moteur M surveillé. Le dispositif et le procédé de suivi suivant l’invention peuvent permettre de comparer les différents modèles f i entre eux, en utilisant les modèles f i sur l’ensemble de référence. Le dispositif 1 de suivi peut comporter une ou plusieurs sorties physiques SP de présentation d’informations à un utilisateur (écran d’affichage et/ou autres), pour fournir l’information INF de suivi du moteur pour le vol Vi. Cette information INF de suivi est déterminée par le module MUT d’utilisation au moins à partir des deuxièmes valeurs S2 i =f i (ER, ENVR) des variables S de sortie du moteur ayant été calculées et à partir de l’erreur ε i associée au modèle f i individuel de vol Vi, ayant été calculée. Par exemple, cette information INF est le couple (S2 i , ε i ). Le dispositif 1 peut comporter un module de suivi automatique de ruptures, tendances et anomalies dans le couple (S2 i , ε i ), mis en œuvre par un calculateur et ayant en entrées les estimations de grandeurs physiques et les estimations d’erreurs, et en sorties : une information INF signalant des ruptures et/ou des tendances et/ou des anomalies. En variante, l’utilisateur peut également utiliser une approche visuelle, pour remarquer les tendances, anomalies et ruptures, ou tout algorithme automatique de suivi de séries temporelles, mis en œuvre par un calculateur. En fonction du résultat de ce suivi, une opération de maintenance ou un conseil d’utilisation du moteur M surveillé peut être émis à destination du client exploitant le moteur M surveillé et/ou l’aéronef. Suivant un mode de réalisation de l’invention, illustré à la figure 3, l’erreur ε i comprend ou est une distance d calculée entre : - les valeurs S1 i des variables S de sortie du moteur M, et - des estimations de valeurs S3 i des variables S de sortie du moteur M, qui sont calculées en appliquant le modèle f i individuel de vol V i aux premières valeurs E1 i de variables E d’entrée de moteur et aux premières valeurs ENV1 i de variables ENV d’environnement du moteur M, associées aux premières valeurs S1 i des variables S de sortie du moteur M. Cette distance d peut être calculée comme étant la moyenne des distances individuelles d1, d2, d3, d4, d5 entre chaque première valeur S1 i et chaque troisième valeur S3 i . Par exemple, cette erreur ε i peut être calculée en supposant que les premières valeurs ENV1 i des variables ENV d’environnement sont les mêmes pour les différentes valeurs E1 i et S1 i . Par exemple, à la figure 3, le modèle f i individuel de vol V i peut être une régression linéaire liant les deuxièmes valeurs de sortie S2 i aux premières valeurs E R , ENV R et liant les troisièmes valeurs de sortie S3 i aux premières valeurs E1 i , ENV1 i . Suivant un mode de réalisation de l’invention, illustré à la figure 4, l’erreur ε i associée au modèle f i individuel de vol V i comprend ou est une distance d(E R , E1 i ) calculée entre - les valeurs E R de référence des variables E d’entrée du moteur M, et - les premières valeurs E1 i de variables E d’entrée de moteur. Cette distance d(E R , E1 i ) peut être une distance entre des ensembles de points, par exemple une distance de Hausdorff. Par exemple, cette erreur ε i peut être calculée en supposant que les premières valeurs ENV1 i des variables ENV d’environnement sont les mêmes pour les différentes valeurs E1 i et S1 i . Par exemple, à la figure 4, le modèle f i individuel de vol V i peut être une régression linéaire liant les deuxièmes valeurs de sortie S2 i aux premières valeurs E R , ENV R et liant les troisièmes valeurs de sortie S3 i aux premières valeurs E1 i , ENV1 i . Suivant un mode de réalisation de l’invention, illustré à la figure 5, le module APPR d’apprentissage est configuré pour calculer par apprentissage, à partir des premières données DV i de chaque vol V i , une estimation EM d’erreur de modélisation du modèle f i individuel de vol sur les variables S de sortie du moteur M. L’erreur ε i associée au modèle f i individuel de vol V i comprend ou est cette estimation EM d’erreur de modélisation du modèle f i individuel de vol. Le module APPR d’apprentissage peut être configuré pour calculer par apprentissage, à partir des premières données DV i de chaque vol V i , une estimation EM d’erreur de modélisation du modèle f i individuel de vol sur les variables S de sortie du moteur M, ainsi qu’illustré aux figures 2 et 5. Suivant un mode de réalisation de l’invention, illustré à la figure 5, l’estimation EM d’erreur de modélisation du modèle f i individuel de vol sur les variables S de sortie du moteur M comprend ou est une distance d’calculée entre - une erreur CEM calculée en fonction des premières valeurs E1 i de variables E d’entrée de moteur et/ou des premières valeurs ENV1 i de variables ENV d’environnement du moteur M, et - les estimations de valeurs S2 i des variables S de sortie du moteur M, qui sont calculées en appliquant le modèle f i individuel de vol V i aux valeurs E R de référence des variables E d’entrée du moteur M et aux valeurs ENV R de référence des variables ENV d’environnement du moteur M. Cette distance d’ peut être calculée comme étant la moyenne des distances individuelles d’1, d’2, d’3 entre chaque deuxième valeur S2 i et l’erreur. Par exemple, cette estimation EM d’erreur de modélisation peut être calculée en supposant que les premières valeurs ENV1 i des variables ENV d’environnement sont les mêmes pour les différentes valeurs E R et ENV R . Par exemple, à la figure 5, le modèle f i individuel de vol V i peut être régression à processus gaussien linéaire, liant les deuxièmes valeurs de sortie S2 i aux premières valeurs E R , ENV R et liant les troisièmes valeurs de sortie S3 i aux premières valeurs E1 i , ENV1 i . Suivant un mode de réalisation de l’invention, au moins certaines (ou toutes) des valeurs E R de référence et/ou au moins certaines (ou toutes) des valeurs ENV R de référence et/ou au moins certaines (ou toutes) des valeurs S R de référence sont prescrites en association les unes aux autres dans l’ensemble prescrit de données DR de référence. Suivant un mode de réalisation de l’invention, au moins certaines (ou toutes) des valeurs E R de référence et/ou au moins certaines (ou toutes) des valeurs ENV R de référence et/ou au moins certaines (ou toutes) des valeurs S R de référence sont des premières données DV de vol ayant été obtenues par le module ACQ d’acquisition pour au moins un vol V i effectué. Autrement dit, le ou les vols V R de référence peuvent être un ou des vols V i effectués. Suivant un mode de réalisation de l’invention, au moins certaines (ou toutes) des valeurs E R de référence et/ou au moins certaines (ou toutes) des valeurs ENV R de référence et/ou au moins certaines (ou toutes) des valeurs S R de référence sont des premières données DV de vol ayant été simulées pour au moins un vol V i non effectué réellement par l’aéronef. Autrement dit, le ou les vols V R de référence peuvent être un ou des vols V i simulés et non effectués réellement par l’aéronef. Le dispositif 1 de suivi permet de mettre en œuvre un procédé de suivi temporel de l’état d’au moins un moteur M de propulsion d’au moins un aéronef A, qui comporte les étapes décrites ci-dessous en référence à la figure 6. Ces étapes sont exécutées automatiquement par le dispositif 1 de suivi. Au cours d’une première étape 11, on acquiert par le module ACQ d’acquisition les données DV i décrites ci-dessus. Au cours d’une deuxième étape 12 postérieure à la première étape 11, on calcule par le module APPR d’apprentissage le modèle f i individuel de vol décrit ci-dessus. Au cours d’une troisième étape 13 postérieure à la deuxième étape 12 ou simultanée à la deuxième étape 12, on calcule par le module MUT d’utilisation des modèles f i individuels de vol V i pour chaque vol V i les deuxièmes valeurs S2 i =f i (E R , ENV R ) et l’erreur ε i associée à S2i et au modèle (f i ) individuel de vol V i , ainsi que décrit ci-dessus. Le procédé de suivi peut mettre en œuvre l’un et/ou l’autre des modes de réalisation décrits ci-dessus. Le dispositif 1 de suivi et ses modules APPR, MUT, MTF peuvent être mis en œuvre par un ou plusieurs calculateurs, tels que par exemple un ou plusieurs ordinateurs, ou autres moyens de calcul. Le dispositif 1 de suivi peut comporter un programme d’ordinateur, enregistré dans une mémoire permanente de celui-ci, pour mettre en œuvre les modules APPR, MUT, MTF et pour exécuter les étapes du procédé de suivi. Bien entendu, les modes de réalisation, caractéristiques, possibilités et exemples décrits ci-dessus peuvent être combinés l’un avec l’autre ou être sélectionnés indépendamment l’un de l’autre. Dispositif de suivi temporel de l’état d’au moins un moteur (M) de propulsion d’au moins un aéronef (A), caractérisé en ce que le dispositif comporte un module (ACQ) d’acquisition de données (DV i ) de vols (V i ) d’au moins un moteur (M) de propulsion d’au moins un aéronef (A), comportant en association pour chaque vol (V i ) des valeurs (E1 i ) de variables (E) d’entrée de moteur lors du vol (V i ), des valeurs (ENV1 i ) de variables (ENV) d’environnement du moteur (M) lors du vol (V i ) et des valeurs (S1 i ) de variables (S) de sortie du moteur (M) lors du vol (V i ), un module (APPR) d’apprentissage configuré pour calculer par apprentissage à partir des données (DV i ) de chaque vol (V i ) un modèle (f i ) individuel de vol pour le vol (V i ), liant les variables (E) d’entrée du moteur (M), les variables (ENV) d’environnement du moteur (M) et les variables (S) de sortie du moteur (M), un module (MUT) d’utilisation des modèles (f i ) individuels de vol (V i ), configuré pour calculer, pour chaque vol (V i ) : des estimations des valeurs (S2 i =f i (E R , ENV R )) des variables (S) de sortie du moteur, qui sont obtenues en appliquant le modèle (f i ) individuel de vol (V i ) à des valeurs (E R ) de référence des variables (E) d’entrée du moteur (M) et à des valeurs (ENV R ) de référence des variables (ENV) d’environnement du moteur (M), et une erreur (ε i ) associée aux estimations des valeurs (S2 i =f i (E R , ENV R )) des variables de sortie (S) du moteur générées par le modèle (f i ) individuel de vol (V i ), les valeurs (E R , ENV R , S R ) de référence appartenant à un ensemble prescrit de données (DR) de référence, qui sont identiques pour la pluralité (i) des modèles (f i ) individuels de vol (V i ). Dispositif suivant la revendication 1, comportant au moins une sortie physique (SP) de présentation d’informations à un utilisateur, pour fournir une information (INF) de suivi du moteur pour le vol (V i ) qui est déterminée par le module (MUT) d’utilisation au moins à partir des estimations de valeurs (S2 i =f i (E R , ENV R )) des variables (S) de sortie du moteur et à partir de l’erreur r (ε i ) associée à ces estimations et au modèle (f i ) individuel de vol (V i ). Dispositif suivant la revendication 2, dans lequel l’information (INF) de suivi du moteur pour le vol (V i ) est formée par le couple constitué par les estimations des valeurs (S2 i =f i (E R , ENV R )) des variables (S) de sortie du moteur et l’erreur (ε i ) associée aux estimations et au modèle (f i ) individuel de vol (V i ). Dispositif suivant l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’erreur (ε i ) associée aux estimations et au modèle (f i ) individuel de vol (V i ) comprend une distance calculée entre les valeurs (S1 i ) des variables (S) de sortie du moteur (M), et des estimations des valeurs (S3 i ) des variables (S) de sortie du moteur (M), calculées par le modèle (f i ) individuel de vol (V i ) appliqué aux valeurs (E1 i ) de variables (E) d’entrée de moteur et aux valeurs (ENV1 i ) de paramètres (ENV) d’environnement du moteur (M), associées aux valeurs (S1 i ) des variables (S) de sortie du moteur (M). Dispositif suivant l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’erreur (ε i ) associée au modèle (f i ) individuel de vol (V i ) comprend une distance calculée entre les valeurs (E R ) de référence des variables (E) d’entrée du moteur (M) associées aux valeurs (ENV R ) de référence des variables (ENV) d’environnement du moteur, et les valeurs (E1 i ) de variables (E) d’entrée de moteur associées aux valeurs (ENV i ) des variables (ENV) d’environnement du moteur du vol (V i ). Dispositif suivant l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le module (APPR) d’apprentissage est configuré pour calculer par apprentissage à partir des données (DV i ) de chaque vol (V i ), une estimation d’erreur de modélisation du modèle (f i ) individuel de vol sur les variables (S) de sortie du moteur (M), l’erreur (ε i ) associée au modèle (f i ) individuel de vol (V i ) comprenant ladite estimation d’erreur de modélisation du modèle (f i ) individuel de vol. Dispositif suivant l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’au moins certaines des valeurs (E R ) de référence des variables (E) d’entrée de référence du moteur (M) et/ou des valeurs (ENV R ) de référence des variables (ENV) d’environnement du moteur (M) et/ou des valeurs (S R ) de référence des variables (S) de sortie du moteur (M) sont prescrites en association les unes aux autres dans l’ensemble prescrit de données (DR) de référence. Dispositif suivant l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’au moins certaines des valeurs (E R ) de référence des variables (E) d’entrée de référence du moteur (M) et/ou des valeurs (ENV R ) de référence des variables (ENV) d’environnement du moteur (M) et/ou des valeurs (S R ) de référence des variables (S) de sortie du moteur (M) sont des données (DV) de vol ayant été obtenues par le module (ACQ) d’acquisition pour au moins un vol (V i ) effectué. Dispositif suivant l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’au moins certaines des valeurs (E R ) de référence des variables (E) d’entrée de référence du moteur (M) et/ou des valeurs (ENV R ) de référence des variables (ENV) d’environnement du moteur (M) et/ou des valeurs (S R ) de référence des variables (S) de sortie du moteur (M) sont des données (DV) de vol simulées pour au moins un vol (V i ) non effectué. Procédé de suivi temporel de l’état d’au moins un moteur (M) de propulsion d’au moins un aéronef (A), caractérisé en ce que on acquiert (11) par un module (ACQ) d’acquisition des données (DV i ) de vols (V i ) d’au moins un moteur (M) de propulsion d’au moins un aéronef (A), comportant en association pour chaque vol (V i ) des valeurs (E1 i ) de variables (E) d’entrée de moteur lors du vol (V i ), des valeurs (ENV1 i ) de variables (ENV) d’environnement du moteur (M) lors du vol (V i ) et des valeurs (S1 i ) de variables (S) de sortie du moteur (M) lors du vol (V i ), on calcule (12) par un module (APPR) d’apprentissage à partir des données (DV i ) de chaque vol (V i ) un modèle (f i ) individuel de vol pour le vol (V i ), liant les variables (E) d’entrée du moteur (M), les variables (ENV) d’environnement du moteur (M) et les variables (S) de sortie du moteur (M), on calcule (13) par un module (MUT) d’utilisation des modèles (f i ) individuels de vol (V i ), pour chaque vol (V i ) : des estimations des valeurs (S2 i =f i (E R , ENV R )) des variables (S) de sortie du moteur, qui sont obtenues en appliquant le modèle (f i ) individuel de vol (V i ) à des valeurs (E R ) de référence des variables (E) d’entrée du moteur (M) et à des valeurs (ENV R ) de référence des variables (ENV) d’environnement du moteur (M), et une erreur (ε i ) associée aux estimations des valeurs (S2 i =f i (E R , ENV R )) des variables de sortie (S) du moteur générées par le modèle (f i ) individuel de vol (V i ), les valeurs (E R , ENV R , S R ) de référence appartenant à un ensemble prescrit de données (DR) de référence qui sont identiques pour la pluralité (i) des modèles (f i ) individuels de vol (V i ). Programme d’ordinateur comportant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé de suivi temporel de l’état d’au moins un moteur (M) de propulsion d’au moins un aéronef suivant la revendication 10, lorsqu’il est mis en œuvre sur un calculateur.