FR 3114176 A1 20220318 FR 2109814 A 20210917 Des systèmes (100) et procédés pour prévoir des données opérationnelles (300) de moteur d’avion (200) sont proposés. Les données prévues peuvent être utilisées par exemple dans l’analyse prédictive. Dans un aspect, un procédé est proposé. Le procédé comprend le fait de recevoir des données de moteur associées à un moteur. Les données de moteur comprennent des points de données pour différents paramètres opérationnels. Le procédé comprend en outre le fait de déterminer des points de données prévus (350) pour les paramètres opérationnels. Les points de données prévus pour un paramètre donné parmi les paramètres opérationnels sont déterminés en appliquant une ou plusieurs techniques de régression aux points de données associés audit paramètre donné parmi les paramètres opérationnels. Les points de données prévus peuvent être entrés dans différents types de modèles, par exemple un modèle de dommages cumulatif. Figure pour l’abrégé : Fig 2 Système et procédé de prévision de données opérationnelles de moteur d’avion pour l’analyse prédictive La présente invention concerne de manière générale un système et un procédé de prévision de données opérationnelles de moteur, à utiliser par exemple avec des modèles analytiques prédictifs. De manière conventionnelle, les modèles analytiques prédictifs sont limités dans leur capacité à prévoir l’état futur du moteur ou l’état des pièces à utiliser dans l’optimisation du cadre de travail et la gestion proactive des flottes. En effet, les prévisions d’état futur du moteur d’avion sont réalisées de façon manuelle, au cas par cas. La prévision de l’état d’un moteur aéronautique implique généralement une extrapolation de l’accumulation courante des dommages d’un moteur. En particulier, on entre des données de moteur dans un modèle de santé pour déterminer le cumul présent des dommages ou la santé associé(e) à un moteur. Le cumul présent des dommages est ensuite généralement extrapolé linéairement dans le futur. On utilise ensuite le cumul des dommages extrapolé pour programmer les visites d’entretien ainsi que pour gérer une flotte de moteurs aéronautiques. Dans certains cas, l’extrapolation du cumul présent des dommages peut ne pas réussir à prendre en compte les corrélations entre paramètres et l’incertitude du comportement d’un moteur aéronautique lorsqu’il réalise les cycles de fonctionnement futurs. Par conséquent, la précision de ce type d’extrapolation n’est pas toujours satisfaisante. Des aspects de la présente invention s’intéressent aux systèmes de commande répartis et aux procédés de commande des turbomachines. Des aspects et avantages de l’invention seront présentés en partie dans la description qui suit, ou bien pourront apparaître de manière évidente à partir de cette description, ou apparaîtront lors de la mise en pratique de l’invention. Dans un aspect, un procédé est proposé. Le procédé comprend le fait de recevoir, au moyen d’un ou plusieurs dispositifs informatiques, des données de moteur associées à un moteur, les données de moteur comprenant des points de données pour des paramètres opérationnels, chacun des points de données étant défini en partie par une valeur associée à l’un des paramètres opérationnels. Le procédé comprend aussi le fait de déterminer, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, des points de données prévus pour chacun des paramètres opérationnels, les points de données prévus pour un paramètre donné parmi les paramètres opérationnels étant déterminés en appliquant une ou plusieurs techniques de régression aux points de données associés audit paramètre donné parmi les paramètres opérationnels, chacun des points de données prévus étant défini en partie par une valeur prévue associée à l’un des paramètres opérationnels. En outre, le procédé comprend le fait de générer, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une pluralité de prévisions basées au moins en partie sur les points de données prévus, les prévisions prédisant chacune une somme de dommages associée au moteur. De plus, le procédé comprend le fait de délivrer, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une répartition cumulative de probabilité indiquant une probabilité cumulative de la pluralité de prévisions dépassant un seuil prédéterminé avant une visite d’entretien programmée suivante pour le moteur. Dans un autre aspect, un procédé est proposé. Le procédé comprend le fait de recevoir, au moyen d’un ou de plusieurs dispositifs informatiques, des données de moteur associées à un moteur, les données de moteur incluant des points de données définis chacun en partie par une valeur associée à un paramètre opérationnel. Le procédé comprend aussi le fait de déterminer, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, des points de données prévus associés au paramètre opérationnel, chacun des points de données prévus étant défini en partie par une valeur prévue associée au paramètre opérationnel, et dans lequel un point donné parmi les points de données prévus est déterminé : en générant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une courbe de régression préliminaire par rapport aux points de données ; en filtrant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, les points de données aberrants parmi les points de données pour rendre des points de données filtrés, les points de données aberrants étant filtrés en se basant au moins en partie sur une position d’un point de donnée donné parmi les points de données par rapport à la courbe de régression préliminaire ; en générant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une courbe de régression finale par rapport aux points de données filtrés ; en générant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, un ensemble de coefficients pour une fonction de prévision basée au moins en partie sur la courbe de régression finale ; en générant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une courbe de régression prévue basée au moins en partie sur la fonction de prévision et sur l’ensemble de coefficients ; en sélectionnant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, un résidu dans un tableau de résidus, le résidu définissant une distance entre un point de donnée des points de données et la courbe de régression préliminaire, et dans lequel le point donné des points de données prévus est déterminé, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, en se basant au moins en partie sur le résidu sélectionné dans le tableau de résidus et sur la courbe de régression prévue. Dans un autre aspect, un système est proposé. Le système comprend un ou plusieurs dispositifs de mémoire et un ou plusieurs processeurs, lesdits un ou plusieurs processeurs étant configurés pour : recevoir des données associées à un bien, les données comprenant des points de données pour des paramètres opérationnels, chacun des points de données étant défini en partie par une valeur associée à l’un des paramètres opérationnels ; déterminer des points de données prévus pour chacun des paramètres opérationnels, les points de données prévus pour un paramètre donné des paramètres opérationnels étant déterminés en appliquant une ou plusieurs techniques de régression aux points de données associés au paramètre donné des paramètres opérationnels, chacun des points de données prévus étant défini en partie par une valeur prévue associée à l’un des paramètres opérationnels ; générer une pluralité de prévisions basées au moins en partie sur les points de données prévus, les prévisions prédisant chacune une somme de dommages associée au bien ; et délivrer une distribution de probabilité cumulative indiquant une probabilité cumulative de la pluralité de prévisions dépassant un seuil prédéterminé avant une visite d’entretien programmée suivante pour le bien. Ces caractéristiques, aspects et avantages de la présente invention, ainsi que d’autres, seront mieux compris à la lecture de la description qui suit. Les dessins annexés illustrent des modes de réalisation de l’invention et servent, avec la description, à expliquer les principes de l’invention. Une description complète et recevable de la présente invention, incluant son meilleur mode est présentée dans la description détaillée, qui fait référence aux figures annexées, dans lesquelles : montre une vue en coupe schématique d’un moteur à turbine à gaz aéronautique selon un exemple de mode de réalisation de la présente invention ; montre un schéma fonctionnel d’un système selon un exemple de mode de réalisation de la présente invention ; montre un organigramme d’un exemple de procédé de la présente invention ; montre un schéma fonctionnel d’un exemple de données de moteur qui peuvent être stockées dans un stockage de données du système de la ; montre un organigramme d’un exemple de procédé dans lequel le ou les processeur(s) du système de la peuvent déterminer des valeurs prévues associées à un paramètre opérationnel donné ; montre un graphique représentant les points de données associés à un premier paramètre opérationnel et représente une courbe de régression préliminaire générée par rapport aux points de données ; montre un graphique représentant une partie des points de données associés au premier paramètre opérationnel filtrés par rapport à la courbe de régression préliminaire ; montre un graphique représentant une courbe de régression finale générée par rapport à des points de données filtrés ; montre un exemple de tableau représentant des résidus calculés pour différents paramètres opérationnels, y compris les résidus associés au premier paramètre ; montre un schéma fonctionnel d’un exemple de données prévues générées par le système de la ; montre un graphique représentant la somme de dommages associée au moteur de la en fonction des cycles de fonctionnement ; montre un exemple de sortie du modèle de dommages cumulatif du système de la ; et montre une vue schématique d’un système informatique pour mettre en œuvre un ou plusieurs aspects de la présente description selon des exemples de modes de réalisation de la présente invention. Il va à présent être fait référence en détail aux modes de réalisation actuels de l’invention, dont un ou plusieurs exemples sont représentés sur les dessins annexés. La description détaillée utilise des références numériques et des lettres pour désigner les éléments présents dans les dessins. Des références semblables ou similaires dans les dessins et dans la description ont été utilisées pour désigner des parties semblables ou similaires de l’invention. Dans la présente, les termes « premier », « deuxième » et « troisième » peuvent être employés de façon interchangeable pour distinguer un composant d’un autre et ne sont pas destinés à préciser un emplacement ou une importance des composants individuels. Les termes « amont » et « aval » se rapportent à la direction d’écoulement relative par rapport à l’écoulement d’un fluide dans un passage de fluide. Par exemple, « amont » désigne la direction d’écoulement depuis laquelle le fluide circule, et « aval » désigne la direction d’écoulement vers laquelle le fluide circule. Des aspects de la présente invention concernent des systèmes et procédés de prévision de données opérationnelles de moteur d’avion, par exemple à utiliser avec l’analyse prédictive. Dans la prévision de données opérationnelles de moteur avec les systèmes et procédé proposés ici, il est possible de prendre en compte la structure de trajet, les variations saisonnières, la détérioration du moteur et les corrélations entre paramètres opérationnels. Les données opérationnelles de moteur peuvent être prévues de manière probabiliste dans la mesure où un élément d’incertitude est maintenu dans les données prévues. Les données prévues peuvent être entrées dans divers types de modèles, comme un modèle de dommages cumulatif. La précision des données de moteur prévues peut améliorer de façon significative la précision de tels modèles. Dans un aspect, un ou plusieurs dispositifs informatiques d’un système peuvent recevoir des données de moteur associées à un moteur. Le moteur peut être par exemple un moteur à turbine à gaz aéronautique. Les données de moteur peuvent comprendre des points de données pour différents paramètres opérationnels. Chaque point de donnée peut être défini par un cycle de fonctionnement du moteur et une valeur associée à l’un des paramètres opérationnels. Par exemple, un point de donnée donné peut être représenté sous la forme (C N , PV), où PV est une valeur mesurée ou calculée pour le paramètre opérationnel et C N est le cycle de fonctionnement pendant lequel la valeur de paramètre PV a été mesurée ou pour lequel la valeur de paramètre PV a été calculée d’après une ou plusieurs valeurs mesurées capturées pendant ce cycle de fonctionnement. Le ou les dispositifs informatiques peuvent ensuite déterminer des points de données prévues pour chacun des paramètres opérationnels. Par exemple, des points de données prévues peuvent être déterminés pour un premier paramètre opérationnel, des points de données prévues peuvent être déterminés pour un deuxième paramètre opérationnel, des points de données prévues peuvent être déterminés pour un troisième paramètre opérationnel, et ainsi de suite. Les points de données prévues pour un paramètre donné desdits paramètres opérationnels peuvent être déterminés en appliquant une ou plusieurs techniques de régression aux points de données associés au paramètre donné desdits paramètres opérationnels. Chaque point de donnée prévue peut être défini par un cycle de fonctionnement futur du moteur et une valeur prédite ou prévue associée à l’un des paramètres opérationnels. Par exemple, un point de donnée prévu donné peut être représenté sous la forme (FR-C N , FR-PV), où FR-PV est une valeur prévue pour le paramètre opérationnel et FR-C N est le futur cycle de fonctionnement pour lequel la valeur de paramètre prédite FR-PV est calculée. La détermination des points de données prévus pour un paramètre donné des paramètres opérationnels peut comprendre le fait de générer une courbe de régression préliminaire en appliquant la ou les techniques de régression aux points de données associés au paramètre donné parmi les paramètres opérationnels. Les points de données aberrants parmi les points de données associés au paramètre opérationnel donné peuvent être filtrés et ne plus être pris en compte. Ainsi, des points de données filtrés apparaissent. Les points de données aberrants peuvent être filtrés en se basant au moins en partie sur une position d’un point de donnée donné parmi les points de données associés au paramètre opérationnel donné par rapport à la courbe de régression préliminaire. L’élimination de points de données par filtrage facilite la génération d’une courbe de régression finale plus précise, qui elle-même facilite la génération d’une courbe de régression prévue plus précise. Le processus de génération d’une courbe de régression préliminaire et de filtrage de points de données peut être répété à volonté jusqu’à atteindre un niveau de confiance selon lequel les points de données filtrés représentent le comportement dominant du moteur. Il est possible de générer un tableau de résidus. Le tableau de résidus peut comprendre une pluralité de résidus générés pour chacun des paramètres opérationnels. Chaque résidu du tableau de résidus est associé à un paramètre donné parmi les paramètres opérationnels et à l’un des cycles de fonctionnement du moteur. Un résidu donné dans le tableau peut être généré ou déterminé comme la distance verticale entre un point de donnée donné associé à l’un des paramètres opérationnels et la courbe de régression préliminaire associée à ce paramètre opérationnel. Les résidus du tableau de résidus peuvent être générés pour tous les points de données, y compris les points de données qui sont éventuellement éliminés par filtrage. De cette façon, l’incertitude des points de données initiaux progresse vers les points de données prévus. Une courbe de régression finale peut être générée en appliquant la ou les technique(s) de régression aux points de données filtrés. La courbe de régression finale est finale car c’est la courbe de régression qui est employée pour générer un ensemble de coefficients. En particulier, un ensemble de coefficients peut être généré et mis en œuvre ou incorporé dans une fonction de prévision associée au paramètre opérationnel donné basée au moins en partie sur la courbe de régression finale. L’ensemble de coefficients peut comprendre un coefficient de base de paramètre, un coefficient de détérioration, un coefficient de variation saisonnière et/ou un coefficient de décalage de pointe saisonnière. Le coefficient de détérioration indique une pente d’une droite de détérioration qui a la même tendance ou a le meilleur ajustement avec la courbe de régression finale. Le coefficient de variation saisonnière indique une amplitude de la courbe de régression finale. Le coefficient de base de paramètre représente le segment sur l’axe y ou le point le long de l’axe y où la courbe de régression finale intercepte un cycle de fonctionnement présélectionné du moteur. Le coefficient de décalage de pointe saisonnière peut être déterminé comme une fréquence de la courbe de régression finale. Une courbe de régression prévue est générée en se basant au moins en partie sur la fonction de prévision et sur l’ensemble de coefficients. En particulier, la courbe de régression prévue est prévue dans le futur pour les cycles de fonctionnement futurs. On entre dans la fonction de prévision les coefficients déterminés ainsi qu’une valeur pour un cycle de fonctionnement futur donné afin de déterminer au final la valeur y pour la courbe de régression prévue au cycle de fonctionnement futur donné. Un point donné parmi les points de données prévus pour un paramètre opérationnel donné peut être généré pour un cycle de fonctionnement futur en se basant au moins en partie sur un résidu sélectionné associé au paramètre opérationnel donné et sur la courbe de régression prévue. En particulier, un résidu associé au paramètre opérationnel peut être choisi dans le tableau de résidus. Ce résidu peut être choisi au hasard parmi les résidus associés au paramètre opérationnel donné. Le point de donnée prévu au cycle de fonctionnement futur peut être généré en un endroit ou une coordonnée (x,y) en utilisant le résidu choisi. La valeur x est la valeur du cycle de fonctionnement futur, par exemple 16 500. La valeur y est déterminée en commençant en un point le long de la courbe de régression prévue qui correspond à la valeur du cycle de fonctionnement futur puis en se déplaçant verticalement vers le haut ou vers le bas selon que le résidu est positif ou négatif. La distance de déplacement vertical correspond à la valeur absolue du résidu. En conséquence, la valeur y du point de donnée prévu correspond à la courbe de régression prévue plus ou moins la valeur du résidu choisi. On peut générer des points de données prévus pour chaque paramètre opérationnel souhaité. On appréciera le fait que le même processus que celui décrit ci-dessus peut être utilisé pour générer des points de données prévus pour d’autres paramètres opérationnels. Notamment, en déterminant les points de données prévus pour les paramètres opérationnels, les résidus utilisés pour générer les points de données prévus pour chacun des paramètres opérationnels pout un cycle de fonctionnement futur donné sont tous choisis pour correspondre aux résidus associés à ou dérivés d’un même cycle de fonctionnement du moteur. Ainsi, les points de données prévus pour les paramètres opérationnels sont générés de manière coordonnée et les corrélations ou relations entre les paramètres opérationnels sont maintenues. Avec les points de données prévus générés pour les divers paramètres opérationnels, les points de données prévus peuvent être entrés dans un modèle de dommages cumulatifs. Le modèle de dommages cumulatifs peut générer une pluralité de prévisions basées au moins en partie sur les points de données prévus. Chaque prévision peut prédire une somme de dommages associée au moteur en fonction du cycle de fonctionnement ou d’un autre paramètre, comme le temps. Le modèle de dommages cumulatifs peut délivrer une répartition cumulative de probabilité. La répartition cumulative de probabilité peut indiquer une probabilité cumulative de la pluralité de prévisions dépassant un seuil prédéterminé avant une visite d’entretien programmée suivante pour le moteur. La répartition cumulative de probabilité peut fournir plus de granularité dans l’état de santé d’un moteur ou d’un ou plusieurs de ses composants, par exemple en comparaison des procédés conventionnels. Une répartition cumulative de probabilité peut être générée avec une précision élevée grâce à la précision des points de données prévus entrés dans le modèle de dommages cumulatifs. Divers exemples de modes de réalisation sont donnés ci-dessous pour décrire davantage les aspects inventifs de la présente invention. La montre une vue en coupe schématique d’un moteur à turbine à gaz aéronautique selon un exemple de mode de réalisation de la présente invention. En particulier, la montre un turboréacteur aéronautique à fort taux de dilution, désigné ci-après « turboréacteur 10 ». Le turboréacteur 10 de la peut être monté sur un véhicule aéronautique, comme un aéronef à voilure fixe, et il peut produire une poussée pour la propulsion du véhicule aéronautique. Comme références, le turboréacteur 10 définit une direction axiale A, une direction radiale R et une direction circonférentielle. En outre, le turboréacteur 10 définit un axe géométrique axial ou axe longitudinal 12 qui s’étend le long de la direction axiale A aux fins de référence. En général, la direction axiale A s’étend parallèlement à l’axe longitudinal 12, la direction radiale R s’étend vers l’extérieur depuis l’axe longitudinal 12 dans une direction orthogonale à la direction axiale A, et la direction circonférentielle s’étend à trois-cent soixante degrés (360°) autour de l’axe longitudinal 12. Le turboréacteur 10 comprend un moteur à turbine à gaz de base 14 et une partie soufflante 16 positionnée en amont de ce dernier. Le moteur de base 14 comprend un carter extérieur tubulaire 18 qui définit une entrée de base annulaire 20. Le carter extérieur 18 renferme en outre et supporte un accélérateur ou compresseur basse pression 22 pour comprimer l’air qui entre dans le moteur de base 14 par l’entrée de base 20. Un compresseur axial haute pression à plusieurs étages 24 reçoit de l’air sous pression du compresseur BP 22 et augmente davantage la pression de l’air. Le courant d’air comprimé circule vers l’aval jusqu’à un dispositif de combustion 26 où un combustible est injecté dans le courant d’air comprimé et est allumé pour élever la température et le niveau d’énergie de l’air comprimé. Les produits de combustion à haute énergie circulent vers l’aval, du dispositif de combustion 26 vers une turbine haute pression 28 pour entraîner le compresseur haute pression 24 à travers un corps haute pression 30 ou un deuxième composant rotatif. Les produits de combustion à haute énergie circulent ensuite jusqu’à une turbine basse pression 32 pour entraîner le compresseur BP 22 et la partie soufflante 16 à travers un corps basse pression 34 ou un premier composant rotatif. Dans cet exemple de mode de réalisation, le corps BP 34 et le corps HP 30 sont coaxiaux. Après avoir entraîné chacune des turbines 28 et 32, les produits de combustion sortent du moteur de base 14 par une tuyère d’éjection 36 pour produire une poussée propulsive. La partie soufflante 16 comprend un rotor de soufflante rotatif à écoulement axial 38 qui est entouré par un carter de soufflante annulaire 40. Le carter de soufflante 40 est supporté par le moteur de base 14 par une pluralité d’aubes directrices de sortie 42 s’étendant substantiellement radialement et circonférentiellement espacées. De cette façon, le carter de soufflante 40 enveloppe le rotor de soufflante 38 et une pluralité d’ailettes de soufflante 44. Une partie aval 46 du carter de soufflante 40 s’étend sur une partie extérieure du moteur de base 14 pour définir un passage de déviation 48. L’air qui passe dans le passage de déviation 48 fournit une poussée propulsive, comme cela sera expliqué plus loin. Dans certaines variantes de mode de réalisation, le corps BP 34 peut être relié au rotor de soufflante 38 par l’intermédiaire d’un dispositif de réduction de vitesse, comme un engrenage réducteur dans une configuration d’entraînement indirect ou d’entraînement forcé. De tels dispositifs de réduction de vitesse peuvent être ajoutés entre n’importe quels arbres ou corps appropriés dans le turboréacteur 10 comme souhaité ou selon les besoins. Pendant le fonctionnement du turboréacteur 10, un écoulement d’air initial ou entrant, représenté par la flèche 50, entre dans le turboréacteur 10 par une entrée 52 définie par le carter de soufflante 40. L’écoulement d’air 50 passe dans les ailettes de soufflante 44 et se divise en un premier écoulement d’air (représenté par la flèche 54) qui circule dans le passage de déviation 48 et un deuxième écoulement d’air (représenté par la flèche 56) qui entre dans le compresseur basse pression 22 par l’entrée de base 20. La pression du deuxième écoulement d’air 56 est progressivement augmentée par le compresseur BP 22 puis par le compresseur HP 24, comme représenté par la flèche 58. Le courant d’air comprimé refoulé circule vers l’aval jusqu’au dispositif de combustion 26 où du combustible est introduit pour générer des gaz ou produits de combustion. Les produits de combustion 60 sortent du dispositif de combustion 26 et passent dans la turbine HP 28. Les produits de combustion 60 passent ensuite dans la turbine BP 32 et sortent par la tuyère d’éjection 36 pour produire une poussée. De plus, comme noté ci-dessus, une partie de l’écoulement d’air entrant 50 passe dans le passage de déviation 48 et dans une tuyère de sortie définie entre le carter de soufflante 40 et le carter extérieur 18 au niveau de la partie aval 46 du carter de soufflante 40. De cette façon, une poussée propulsive substantielle est produite. Comme montré en outre sur la , le dispositif de combustion 26 définit une chambre de combustion annulaire 62 qui est généralement coaxiale avec l’axe géométrique longitudinal 12, ainsi qu’une entrée 64 et une sortie 66. Le dispositif de combustion 26 reçoit un courant annulaire d’air comprimé provenant d’une sortie de refoulement de compresseur haute pression 69. Une partie de cet air de refoulement de compresseur (air « CDP ») entre dans un mélangeur (non représenté). Du combustible est injecté depuis un injecteur de combustible 68 pour se mélanger à l’air et pour former un mélange combustible-air qui est fourni à la chambre de combustion 62 pour la combustion. L’allumage du mélange combustible-air est réalisé par un dispositif d’allumage approprié, et les gaz de combustion résultants 60 s’écoulent dans une direction axiale A et entrent dans un distributeur de premier étage annulaire 72. Le distributeur 72 est défini par un canal d’écoulement annulaire qui comporte une pluralité d’aubes de distributeur 74 s’étendant radialement et circonférentiellement espacées qui orientent les gaz de telle manière qu’ils s’écoulent en formant un angle et arrivent sur les ailettes de premier étage de la turbine HP 28. Pour ce mode de réalisation, la turbine HP 28 fait tourner le compresseur HP 24 par l’intermédiaire du corps HP 30 et la turbine BP 32 entraîne le compresseur BP 22 et le rotor de soufflante 38 par l’intermédiaire du corps BP 34. Bien que le turboréacteur 10 ait été décrit et illustré sur la comme représentant un exemple de moteur à turbine à gaz, le sujet de la présente invention peut s’appliquer à d’autres types appropriés de moteurs et de turbomachines. Par exemple, le sujet de la présente invention peut s’appliquer à ou être incorporé à d’autres moteurs à turbine appropriés, comme des moteurs à vapeur ou d’autres moteurs à turbine à gaz. Comme exemples de moteurs à turbine à gaz, on peut citer de manière non limitative les turboréacteurs, les turbopropulseurs, les turbomoteurs, les dérivés de réacteurs, les générateurs auxiliaires de bord, etc. La montre un schéma fonctionnel d’un système 100 selon un exemple de mode de réalisation de la présente invention. Le système 100 peut être un système informatique ayant un ou plusieurs processeurs et un ou plusieurs dispositifs de mémoire. Le ou les processeur(s) et le ou les dispositif(s) de mémoire peuvent être mis en œuvre sur un ou plusieurs dispositifs informatiques et/ou dispositifs de stockage dédiés. Le ou les dispositif(s) de mémoire peuvent stocker des informations accessibles par le(s) processeur(s), y compris des instructions lisibles par ordinateur qui peuvent être exécutées par le(s) processeur(s). Les instructions peuvent être n’importe quel ensemble d’instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par le(s) processeur(s), font réaliser par le(s) processeur(s) des opérations, telles que n’importe laquelle des actions ou opérations de procédé décrites ici. Le système 100 peut être configuré comme montré sur la et décrit dans le texte correspondant. Globalement, le système 100 peut être utilisé pour prévoir des valeurs pour des paramètres opérationnels associés à un moteur 200 et pour générer des répartitions cumulatives de probabilité, par exemple à utiliser avec une analyse prédictive, comme dans le cas de l’optimisation des travaux de visite en atelier. Le moteur 200 de la peut être n’importe quel moteur approprié, comme le turboréacteur 10 de la . On appréciera le fait que le système 100 peut être utilisé pour la prévision et l’analyse prédictive d’autres biens ou moteurs, ce qui inclut les autres types de moteurs à turbine à gaz aéronautiques ou autres moteurs en général. Comme représenté sur la , le moteur 200 peut comprendre un ou plusieurs capteur(s) associé(s) 210 pour mesurer ou détecter les conditions de fonctionnement du moteur 200, par exemple pendant le fonctionnement du moteur 200. En particulier, les capteurs 210 peuvent mesurer ou détecter des valeurs pour un ou plusieurs paramètres représentant les conditions de fonctionnement du moteur 200. Comme exemple de paramètres pouvant être enregistrés pour un moteur à turbine à gaz, on peut citer, sans limitation, la vitesse du corps basse pression N1, la vitesse du corps haute pression ou de base N2, la pression et la température de l’entrée de compresseur, respectivement P2 et T2, la pression de refoulement de compresseur P3, et/ou la température à l’entrée ou à la sortie du dispositif de combustion, respectivement T3 et T45. D’autres exemples de paramètres peuvent comprendre l’altitude, la vitesse de l’air, la température ambiante, les conditions météorologiques, etc. Il est possible de détecter des valeurs pour d’autres paramètres. Les valeurs détectées pour les paramètres opérationnels peuvent être enregistrées et stockées, par exemple dans un ou plusieurs enregistreur(s) ou dispositif(s) de mémoire à bord d’un avion sur lequel est monté le moteur 200. Par exemple, un ou plusieurs instantanés de données peuvent être capturés à divers instants pendant le fonctionnement du moteur 200. Les instantanés, qui contiennent chacun des valeurs pour des paramètres opérationnels à un instant donné au cours d’un cycle de fonctionnement du moteur 200, peuvent être enregistrés et stockés. Les données de moteur stockées 300 peuvent être transmises, transférées ou envoyées d’une autre manière au système 100. La montre un organigramme d’un exemple de procédé (400) de détermination de valeurs ou points de données prévu(e)s pour des paramètres opérationnels puis d’utilisation des points de données prévus pour délivrer une répartition cumulative de probabilité. Le système 100 peut être utilisé pour mettre en œuvre le procédé (400). On appréciera le fait que les actions de l’exemple de procédé (400) peuvent être modifiées, adaptées, développées, réarrangées et/ou omises de différentes manières sans s’éloigner de la portée de la présente invention. En (402), le procédé (400) comprend le fait de recevoir, au moyen d’un ou de plusieurs dispositifs informatiques d’un système, des données de moteur associées à un moteur. Par exemple, comme montré sur la , le système 100 peut recevoir des données de moteur 300. Les données de moteur reçues 300 peuvent être stockées dans un stockage de données 110 ou un autre dispositif de mémoire du système 100. Comme expliqué plus en détail ci-dessous, les données de moteur 300 peuvent comprendre des points de données pour différents paramètres opérationnels. Chaque point de donnée peut être défini par un cycle de fonctionnement du moteur 200 et une valeur associée à l’un des paramètres opérationnels. Des données de moteur provenant de différents moteurs d’une flotte peuvent être stockées et organisées dans le stockage de données 110. Les données de moteur reçues peuvent être organisées dans le stockage de données 110 par numéro de série de moteur (ESN), par exemple, afin de pouvoir accéder rapidement à toutes les données se rapportant à un moteur particulier. À titre d’exemple, la montre un schéma fonctionnel de données de moteur 300 qui peuvent être stockées dans le stockage de données 110 de la . Comme représenté, les données de moteur 300 sont classées par ESN. Les données de moteur 300 peuvent comprendre des données associées à un premier numéro de série de moteur ESN1, un deuxième numéro de série de moteur ESN2 et ainsi de suite, jusqu’à un Nème numéro de série de moteur ESNN. Dans le cas présent, N peut être n’importe quel entier approprié. Chaque numéro de série de moteur ESN1, ESN2, ESNN comprend des données capturées pour différents cycles de fonctionnement de moteur (par exemple pour des missions ou vols divers). Le premier numéro de série de moteur ESN1 comprend des données pour un premier cycle de fonctionnement C1, un deuxième cycle de fonctionnement C2 et ainsi de suite jusqu’à un Nème cycle de fonctionnement. Les données capturées pendant les cycles de fonctionnement C1, C2, C N comprennent des valeurs pour différents paramètres. Par exemple, les données capturées pendant le premier cycle de fonctionnement C1 comprennent des valeurs de paramètre PV1-1, PV2-1, PV3-1, PV N -1 qui correspondent respectivement à un premier paramètre P1, un deuxième paramètre P2, un troisième paramètre P3 et un Nème paramètre. De même, les données capturées pendant le deuxième cycle de fonctionnement C2 comprennent des valeurs de paramètre PV1-2, PV2-2, PV3-2, PV N -2 qui correspondent respectivement aux premier, deuxième, troisième et Nème paramètres P1, P2, P3, P N . En outre, les données capturées pendant le Nème cycle de fonctionnement comprennent des valeurs de paramètre PV1-N, PV2-N, PV3-N, PV N -N qui correspondent respectivement aux premier, deuxième, troisième et Nème paramètres P1, P2, P3, P N . Les données capturées pour chaque cycle de fonctionnement ou « instantané » sont capturées à un instant donné pendant un cycle de fonctionnement du moteur. Dans certains modes de réalisation, les instantanés de données peuvent être capturés en se basant sur une condition de déclenchement. Par exemple, un instantané de données peut être capturé lorsque l’avion sur lequel est monté le moteur 200 atteint une altitude prédéterminée ou un temps prédéterminé au cours du vol. Dans certains modes de réalisation, le système 100 peut accéder à et déterminer une ou plusieurs valeurs supplémentaires pour des paramètres additionnels associés au moteur 200 en utilisant les valeurs détectées ou brutes capturées par le ou les capteur(s) 210 du moteur 200. À titre d’exemple, comme indiqué, les données de moteur peuvent comprendre des valeurs détectées pour divers paramètres, comme des pressions et températures à différents endroits du moteur, la température ambiante, la vitesse de corps d’arbre, etc. Les valeurs détectées pour ces paramètres peuvent être utilisées pour calculer ou déterminer des valeurs pour d’autres paramètres associés au moteur 200. Par exemple, des valeurs pour des paramètres tels que la température des gaz d’échappement (EGT), des rapports de pressions moteur, une marge de décrochage, divers débits massiques, divers rendements, etc. peuvent être déterminées en se basant au moins en partie sur les valeurs détectées. Les valeurs calculées pour les paramètres peuvent être ajoutées ou incorporées autrement aux données de moteur 300. Comme noté ci-dessus, les données de moteur 300 peuvent contenir des valeurs pour une pluralité de paramètres opérationnels. Ces valeurs peuvent être des valeurs détectées et/ou calculées. Les valeurs détectées et/ou calculées peuvent être utilisées sous forme de points de données. En particulier, chaque point de donnée peut être défini par une valeur pour un paramètre opérationnel donné et un cycle de fonctionnement du moteur. Par exemple, en référence à la , la première valeur de paramètre PV1-1 associée au premier paramètre opérationnel P1 capturée pendant le premier cycle de fonctionnement C1 peut être définie comme étant le point de donnée (C1, PV1-1). La première valeur de paramètre PV1-1 associée au premier paramètre opérationnel P1 capturée pendant le deuxième cycle de fonctionnement C2 peut être définie comme étant le point de donnée (C2, PV1-2). La première valeur de paramètre PV1-1 associée au premier paramètre opérationnel P1 capturée pendant le Nème cycle de fonctionnement CN peut être définie comme étant le point de donnée (CN, PV1-N). Donc chaque point de donnée a une composante de cycle de fonctionnement de moteur et une composante de valeur détectée et/ou calculée. Les valeurs pour les autres paramètres opérationnels peuvent être utilisées sous forme de points de données d’une manière similaire. À (404), en revenant à la , le procédé (400) comprend le fait de déterminer, au moyen d’un ou de plusieurs dispositifs informatiques, des points de données prévus pour chacun des paramètres opérationnels, les points de données prévus pour un paramètre donné parmi les paramètres opérationnels étant déterminés en appliquant une ou plusieurs techniques de régression aux points de données associés au paramètre opérationnel donné. En particulier, comme expliqué plus en détail ci-dessous, le ou les processeur(s) du système 100 peuvent déterminer des valeurs prévues pour au moins l’un des paramètres opérationnels. Les valeurs prévues peuvent être déterminées pour un paramètre opérationnel donné en utilisant des valeurs détectées et/ou calculées associées au paramètre opérationnel donné. Dans certains modes de réalisation, le ou les processeurs peuvent déterminer des valeurs prévues pour un ensemble de paramètres opérationnels, par exemple l’EGT, la vitesse du moteur de base, la pression de refoulement de compresseur et le rendement du compresseur. Les valeurs prévues déterminées peuvent être utilisées sous forme de points de données prévus. En particulier, chaque point de donnée prévu peut être défini par une valeur prévue pour le paramètre opérationnel et un cycle de fonctionnement futur du moteur. Par ailleurs, comme expliqué ci-dessous, les valeurs prévues ou les points de données prévus pour un paramètre opérationnel donné peuvent être généré(e)s par le ou les processeur(s) du système 100 en appliquant une ou plusieurs techniques de régression aux valeurs détectées et/ou calculées ou aux points de données associés au paramètre opérationnel donné. Comme montré sur la , les valeurs ou points de données pour des paramètres opérationnels choisis reçus comme partie des données de moteur 300 sont entrées dans un module de prévision 120 qui applique une ou plusieurs techniques de régression 130 ou modèles pour déterminer au final des valeurs prévues ou des points de données prévus pour les paramètres opérationnels choisis. La montre un organigramme d’un exemple de procédé (500) dans lequel le ou les processeurs du système 100 de la , lors de l’exécution du module de prévision 120, déterminent des valeurs prévues ou des points de données prévus pour différents paramètres opérationnels. Ainsi la donne un exemple de la manière avec laquelle le système 100 peut exécuter l’action (404) du procédé (400). Comme noté ci-dessus, les valeurs prévues déterminées peuvent être utilisées sous forme de points de données prévus définis par un cycle de fonctionnement de moteur futur et une valeur prévue pour le paramètre opérationnel. Afin de faciliter les explications, le procédé (500) va être expliqué dans le contexte de la détermination de valeurs prévues ou de points de données prévus pour un premier paramètre P1. On appréciera toutefois le fait que des valeurs prévues ou des points de données prévus peuvent être déterminés pour n’importe quel paramètre opérationnel en utilisant le procédé (500). À (502), le procédé (500) comprend le fait de générer, au moyen d’un ou de plusieurs dispositifs informatiques du système 100, une courbe de régression préliminaire relative aux points de données. Autrement dit, une courbe de régression préliminaire peut être générée pour un paramètre opérationnel donné par un ou plusieurs processeurs du système 100 en appliquant la ou les technique(s) de régression aux points de données associés au paramètre opérationnel donné. Comme noté ci-dessus, chaque point de donnée peut être défini par un cycle de fonctionnement du moteur et une valeur pour un paramètre opérationnel donné. Les points de données sont reçus en tant que partie des données de moteur 300 ( ). On peut employer n’importe quelle(s) technique(s) de régression appropriée(s) pour générer la courbe de régression préliminaire relative aux points de données. Il est possible d’utiliser une ou plusieurs techniques de régression linéaire et/ou non linéaire pour générer la courbe de régression préliminaire relative aux points de données. À titre d’exemple, la montre un graphique représentant les points de données associés à un premier paramètre opérationnel P1. Le premier paramètre opérationnel P1 peut être n’importe quel paramètre opérationnel approprié, comme l’EGT, un rendement de compresseur, une vitesse de corps de base, etc. Chaque point de donnée représente une valeur pour le premier paramètre opérationnel P1 en fonction du cycle de fonctionnement de moteur. Comme représenté, un ou plusieurs dispositifs informatiques du système 100 peuvent générer une courbe de régression préliminaire P-RL relative aux points de données. À (504), le procédé (500) comprend le fait d’éliminer par filtrage, au moyen du ou des dispositifs informatiques du système 100, les points de données aberrants parmi les points de données pour obtenir des points de données filtrés basés au moins en partie sur une position d’un point de donnée donné parmi les points de données par rapport à la courbe de régression préliminaire. Par exemple, les points de données qui s’écartent de la courbe de régression préliminaire d’une distance prédéterminée peuvent être identifiés comme points aberrants et être filtrés ou ne plus être pris en compte. Les points de données sont pris en compte par rapport à la courbe de régression préliminaire en comparant un point de donnée pour un cycle de fonctionnement donné relativement à un point le long de la courbe de régression préliminaire qui correspond au cycle de fonctionnement donné. En poursuivant avec le même exemple, la montre un graphique représentant certains points de données associés au premier paramètre opérationnel P1 qui sont filtrés par rapport à la courbe de régression préliminaire P-RL. Comme représenté, le ou les dispositifs informatiques du système 100 éliminent par filtrage les points de données qui dépassent ou sont au-dessus d’une limite supérieure UL ainsi que les points de données qui dépassent ou sont en dessous d’une limite inférieure LL. Les limites supérieure et inférieure UL, LL sont réglées d’après une distance prédéterminée. Les points de données situés au-dessus de la limite supérieure UL et sous la limite inférieure LL sont identifiés comme points aberrants et mis à l’écart. Les points de données résultants peuvent être appelés points de données filtrés. L’élimination de points de données par filtrage facilite la génération d’une courbe de régression finale plus précise, ce qui facilite ensuite la génération d’une courbe de régression prévue, comme expliqué plus loin. Dans certaines mises en œuvre, les étapes (502) et (504) peuvent être exécutées de façon itérative jusqu’à atteindre un niveau de confiance selon lequel les points de données filtrés représentent le comportement dominant du moteur. Autrement dit, le ou les dispositifs informatiques du système 100 peuvent générer une courbe de régression préliminaire relative aux points de données et peuvent filtrer les points de données aberrants d’après la position des points de données respectifs par rapport à la courbe de régression préliminaire, en donnant ainsi un premier ensemble de points de données filtrés. Ensuite, une deuxième courbe de régression préliminaire peut être générée relativement aux points de données du premier ensemble et des points de données aberrants peuvent être filtrés parmi les points de données filtrés du premier ensemble d’après la position des points de données filtrés respectifs du premier ensemble relativement à la deuxième courbe de régression préliminaire, ce qui donne un deuxième ensemble de points de données filtrés. Comme indiqué, ce processus peut être itéré jusqu’à atteindre un niveau de confiance selon lequel les points de données filtrés résultants représentent le comportement dominant du moteur. Le niveau de confiance peut être établi en se basant sur n’importe quelle technique appropriée. Par exemple, le niveau de confiance peut être basé sur une analyse quantitative. Dans ces mises en œuvre, les étapes (502) et (504) peuvent être itérées jusqu’à ce que les points de données aberrants soient sous un seuil prédéterminé. À (506), le procédé (500) comprend le fait de générer, au moyen du ou des dispositifs informatiques du système 100, une courbe de régression finale relative aux points de données filtrés. Par exemple, une fois atteint un niveau de confiance selon lequel les points de données filtrés représentent le comportement dominant du moteur, une courbe de régression finale peut être générée relativement aux points de données filtrés. Une courbe de régression finale peut être générée pour un paramètre opérationnel donné par un ou plusieurs processeurs du système 100 en appliquant une ou plusieurs techniques de régression aux points de données filtrés. On peut employer n’importe quelle(s) technique(s) de régression appropriée(s) pour générer la courbe de régression finale relativement aux points de données filtrés. Une ou plusieurs techniques de régression linéaire et/ou non linéaire peuvent être utilisées pour générer la courbe de régression finale relativement aux points de données. En continuant avec l’exemple ci-dessus, la montre un graphique représentant une courbe de régression finale F-RL générée relativement aux points de données filtrés. La courbe de régression finale F-RL est une courbe de régression « finale » car elle est la courbe de régression utilisée pour générer l’ensemble de coefficients en (508). À (508), le procédé (500) comprend le fait de générer, par le ou les dispositifs informatiques, un ensemble de coefficients pour une fonction de prévision basée au moins en partie sur la courbe de régression finale. Par exemple, en se basant au moins en partie sur la courbe de régression finale, un ensemble de coefficients peut être généré, incluant sans limitation, un coefficient de base de paramètre, un coefficient de détérioration, un coefficient de variation saisonnière, et un coefficient de décalage de pointe saisonnière peut être généré. L’ensemble de coefficients déterminé peut être mis en œuvre dans une fonction de prévision et être utilisé pour générer une courbe de régression prévue, comme expliqué ci-dessous en (510). Un exemple de fonction de prévision est défini ci-dessous sous la forme de l’Equation 1, où f ( CSN ) désigne une valeur délivrée par la fonction de prévision pour un cycle de fonctionnement donné du moteur ou « Cycles de fonctionnement », A est le coefficient de base de paramètre, B est le coefficient de détérioration, C est le coefficient de variation saisonnière, DOY représente le jour ou la date dans l’année, et D est le coefficient de décalage de pointe saisonnière. (Equation 1) Le coefficient de base de paramètre A représente le segment sur l’axe y ou le point le long de l’axe y où la courbe de régression finale F-RL intercepte un cycle de fonctionnement présélectionné du moteur. Le coefficient de détérioration B est ajusté à la tendance de la courbe de régression finale F-RL comme montré sur la (par exemple en tant que courbe de meilleur ajustement) et représente la détérioration du moteur en fonction des cycles de fonctionnement du moteur ou d’un intervalle de temps. Le coefficient de variation saisonnière C , comme son nom l’indique, représente la variation des valeurs associées au premier paramètre opérationnel P1 due aux changements saisonniers. Le coefficient de variation saisonnière C peut être déterminé comme l’amplitude de la courbe de régression finale F-RL. Dans certaines mises en œuvre, la plus grande amplitude est choisie comme coefficient de variation saisonnière C. Dans d’autres mises en œuvre, la plus petite amplitude est choisie comme coefficient de variation saisonnière C. Dans d’autres mises en œuvre encore, une amplitude moyenne de la courbe de régression finale F-RL est choisie comme coefficient de variation saisonnière C. Le coefficient de décalage de pointe saisonnière D est utilisé pour assurer que les pointes saisonnières sont correctement décalées dans la courbe de régression prévue. À cet effet, le coefficient de décalage de pointe saisonnière D peut être déterminé comme étant la fréquence de la courbe de régression finale F-RL. Dans les mises en œuvre dans lesquelles la fréquence de la courbe de régression finale F-RL est variable ou non constante, une fréquence moyenne de la courbe de régression finale F-RL est sélectionnée comme coefficient de décalage de pointe saisonnière D. À (510), le procédé (500) comprend le fait de générer, au moyen du ou des dispositifs informatiques, une courbe de régression prévue basée a moins en partie sur la fonction de prévision et sur l’ensemble de coefficients. Par exemple, les valeurs pour les coefficients peuvent être entrées dans la fonction de prévision (par exemple l’Equation 1) ainsi qu’un nombre de cycles de fonctionnement et le jour de l’année pour déterminer la valeur y pour la courbe de régression prévue. La valeur x associée à une valeur y déterminée est le cycle de fonctionnement du moteur ou les cycles de fonctionnement. La courbe de régression prévue peut être prévue à partir de n’importe quel nombre approprié de cycles de fonctionnement. Comme montré sur la , une courbe de régression prévue FR-RL est générée en se basant au moins en partie sur la fonction de prévision et sur l’ensemble de coefficients déterminé. Comme noté plus haut, les coefficients sont déterminés en se basant au moins en partie sur la courbe de régression finale F-RL. À (512), le procédé (500) comprend le fait de sélectionner, au moyen du ou des dispositifs informatiques, un résidu dans un tableau de résidus. Le résidu définit une distance entre un point de donnée parmi les points de données et la courbe de régression préliminaire. Par exemple, quand la courbe de régression préliminaire est générée relativement aux points de données, par exemple à (502), un résidu pour chaque point de donnée peut être déterminé. Ainsi, le procédé (500) peut comprendre la génération, par le ou les dispositifs informatiques, d’un tableau de résidus. Le tableau de résidus comporte une pluralité de résidus associés au premier paramètre opérationnel ainsi que des résidus associés à d’autres paramètres opérationnels. Les résidus peuvent être stockés dans un tableau à l’intérieur d’un ou de plusieurs dispositifs de mémoire du système 100. Un résidu peut être choisi au hasard dans le tableau, et comme expliqué ci-dessous, le résidu peut être utilisé pour générer un point de donnée prévu. Plus généralement, les résidus associés à un paramètre opérationnel donné peuvent être utilisés pour générer des points de données prévus associés au paramètre opérationnel donné. Dans la présente, un résidu est la distance verticale entre un point de donnée et une courbe de régression, comme la courbe de régression préliminaire. Par exemple, comme montré sur la , un exemple de manière dont le résidu est déterminé pour l’un des points de données est montré. Comme représenté, la distance verticale entre la courbe de régression préliminaire P-RL et le point de donnée est déterminée comme étant le résidu R1 pour ce point de donnée. Les résidus peuvent être déterminés pour chaque point de donnée, y compris les points de données qui sont éventuellement filtrés à l’étape (504). Les points de données situés au-dessus de la courbe de régression préliminaire P-RL ont des résidus positifs et les points de données situés sous la courbe de régression préliminaire P-RL ont des résidus négatifs. La montre un exemple de tableau représentant les résidus calculés pour divers paramètres opérationnels, parmi lesquels les résidus associés au premier paramètre P1. Chaque résidu est placé dans le tableau par son paramètre associé et son cycle de fonctionnement. Sur la , les lignes du tableau représentent le cycle de fonctionnement associé aux résidus et les colonnes représentent le paramètre associé aux résidus. Dans d’autres modes de réalisation, les lignes du tableau peuvent représenter le paramètre opérationnel associé aux résidus et les colonnes représentent le cycle de fonctionnement associé aux résidus. Le cycle de fonctionnement associé à un résidu donné représente le cycle de fonctionnement associé au point de donnée dont est dérivé le résidu. Par exemple, si un résidu est dérivé d’un point de donnée situé au cycle de fonctionnement 12 500, le cycle de fonctionnement associé au résidu dans le tableau sera le cycle de fonctionnement 12 500. Comme représenté sur la , les résidus pour les points de données associés au premier paramètre P1 sont calculés. Les résidus peuvent être calculés relativement à la courbe de régression préliminaire P-RL de la , par exemple. En particulier, pour le premier paramètre P1, un résidu de 82,5 a été calculé pour un point de donnée associé au premier cycle de fonctionnement C1, un résidu de -50,9 a été calculé pour un point de donnée associé au deuxième cycle de fonctionnement C2, un résidu de 163,9 a été calculé pour un point de donnée associé au troisième cycle de fonctionnement C3, un résidu de -1,29 a été calculé pour un point de donnée associé au quatrième cycle de fonctionnement C4, et un résidu de -21,8 a été calculé pour un point de donnée associé au Nème cycle de fonctionnement CN. On peut calculer aussi des résidus pour d’autres paramètres opérationnels. Plus généralement, des résidus pour un deuxième paramètre P2, un troisième paramètre P3, un quatrième paramètre P4 et ainsi de suite jusqu’au Nème paramètre peuvent être calculés et stockés dans le tableau de résidus. À (514), le procédé (500) comprend le fait de générer, au moyen du ou des dispositifs informatiques, un point de donnée prévu basé au moins en partie sur le résidu sélectionné au hasard dans le tableau de résidus et sur la courbe de régression prévue. Par exemple, un point de donnée prévu pour le premier paramètre P1 peut être déterminé, par le ou les dispositifs informatiques du système 100, en se basant au moins en partie sur le résidu sélectionné au hasard dans le tableau de résidus et sur la courbe de régression prévue. En particulier, pour générer un point de donnée prévu pour le premier paramètre opérationnel P1, un résidu est choisi au hasard dans le tableau de résidus. Par exemple, sur la , le résidu choisi au hasard correspond au résidu associé au troisième cycle de fonctionnement C3. Le résidu choisi a donc une valeur de 163,9. Pour générer le point prévu en un cycle de fonctionnement du moteur particulier, le point prévu est généré en une position qui se trouve 163,9 unités au-dessus de la courbe de régression prévue. Comme montré sur la , le résidu R1-C3, qui a une valeur de 163,9 unités, est utilisé pour générer un point de donnée prévu FR1-DP3 au cycle de fonctionnement du moteur particulier, par exemple au cycle de fonctionnement 16 300. Le point de donnée prévu FR1-DP3 est ainsi 163,9 unités verticalement au-dessus de la courbe de régression prévue FR-RL. Pour générer des points de données prévus sur d’autres cycles de fonctionnement, un résidu est choisi au hasard dans le tableau de résidus puis le même processus est suivi. En outre, ce processus peut être suivi pour générer des points de données prévus pour tous les paramètres opérationnels sélectionnés. La montre un schéma fonctionnel de données prévues 350 générées par un ou plusieurs processeurs du système 100 lors de l’exécution du module de prévision 120. Comme représenté, les données prévues 350 peuvent comprendre des points de données prévus FR1-DP pour le premier paramètre P1 (représentés par des X), des points de données prévus FR2-DP pour le deuxième paramètre P2 (représentés par des X), des points de données prévus FR3-DP pour le troisième paramètre P3 (représentés par des X), et des points de données prévus FR N -DP pour le Nème paramètre PN (représentés par des X). Les valeurs prévues ou les points de données prévus pour les paramètres opérationnels peuvent être utilisé(e)s pour l’analyse prédictive, par exemple pour programmer des visites de révision pour le moteur. Notamment, les points de données prévus sont générés d’une manière coordonnée qui préserve les corrélations ou les relations entre les paramètres opérationnels. En particulier, pour générer des points de données prévus pour chaque paramètre opérationnel à un cycle de fonctionnement futur donné, les résidus utilisés pour générer les points de données prévus pour les paramètres opérationnels sont tous associés à ou dérivés de points de données du même cycle de fonctionnement. À titre d’exemple, comme montré sur la , les points de données prévus FR1-DP prévus pour le premier paramètre opérationnel P1 comprennent un point de donnée prévu FR1-DP3, les points de données prévus FR2-DP prévus pour le deuxième paramètre opérationnel P2 comprennent un point de donnée prévu FR2-DP3, les points de données prévus FR3-DP prévus pour le troisième paramètre opérationnel P3 comprennent un point de donnée prévu FR3-DP3, et les points de données prévus FR N -DP prévus pour le Nème paramètre opérationnel PN comprennent un point de donnée prévu FRN-DP3. Les points de données prévus FR1-DP3, FR2-DP3, FR3-DP3 et FRN-DP3 ont tous été prévus pour le même cycle de fonctionnement futur, par exemple un cycle de fonctionnement correspondant au 16 300e cycle depuis la mise en service. Pour générer les points de données prévus FR1-DP3, FR2-DP3, FR3-DP3 et FR N -DP3, par exemple pour le cycle de fonctionnement correspondant au 16 300 e cycle depuis la mise en service, on choisit des résidus dans le tableau de résidus. De manière générale, un ensemble de résidus associé à un cycle de fonctionnement est choisi au hasard et le résidu qui correspond à un paramètre opérationnel donné est utilisé pour générer le point de donnée prévu pour le paramètre opérationnel donné au cycle de fonctionnement futur. Par exemple, le résidu qui correspond au premier paramètre opérationnel P1 est choisi dans l’ensemble de résidus choisi au hasard associé au cycle de fonctionnement et est utilisé pour générer le point de donnée prévu FR1-DP3 au futur cycle de fonctionnement 16 300. De manière spécifique, le résidu choisi qui correspond au premier paramètre opérationnel P1 est utilisé comme valeur y pour le point de donnée FR1-DP3 et le futur cycle de fonctionnement, par exemple le cycle 16 300, est utilisé pour la valeur x du point de donnée FR1-DP3. Le point de donnée prévu FR1-DP3 généré est ajouté à la courbe de régression prévue associée au premier paramètre opérationnel P1. En outre, le résidu qui correspond au deuxième paramètre opérationnel P2 est choisi dans l’ensemble de résidus choisi au hasard associé au cycle de fonctionnement et est utilisé pour générer le point de donnée prévu FR2-DP3 au futur cycle de fonctionnement 16 300. En particulier, le résidu choisi qui correspond au deuxième paramètre opérationnel P2 est utilisé comme valeur y pour le point de donnée FR2-DP3 et le futur cycle de fonctionnement, par exemple le cycle 16 300, est utilisé pour la valeur x du point de donnée FR2-DP3. Le point de donnée prévu FR2-DP3 généré est ajouté à la courbe de régression prévue associée au deuxième paramètre opérationnel P2. En outre, le résidu qui correspond au troisième paramètre opérationnel P3 est choisi dans l’ensemble de résidus choisi au hasard associé au cycle de fonctionnement et est utilisé pour générer le point de donnée prévu FR3-DP3 au futur cycle de fonctionnement 16 300. De manière spécifique, le résidu choisi qui correspond au troisième paramètre opérationnel P3 est utilisé comme valeur y pour le point de donnée FR3-DP3 et le futur cycle de fonctionnement, par exemple le cycle 16 300, est utilisé pour la valeur x du point de donnée FR3-DP3. Le point de donnée prévu FR3-DP3 généré est ajouté à la courbe de régression prévue associée au troisième paramètre opérationnel P3. Ce processus peut être répété jusqu’au Nème paramètre opérationnel. Le résidu qui correspond au Nème paramètre opérationnel P N est choisi dans l’ensemble de résidus choisi au hasard associé au cycle de fonctionnement et est utilisé pour générer le point de donnée prévu FR N -DP3 au futur cycle de fonctionnement 16 300. De manière plus spécifique, le résidu choisi qui correspond au Nème paramètre opérationnel P N est utilisé comme valeur y pour le point de donnée FR N -DP3 et le futur cycle de fonctionnement, par exemple le cycle 16 300, est utilisé pour la valeur x du point de donnée FR N -DP3. Le point de donnée prévu FR N -DP3 généré est ajouté à la courbe de régression prévue associée au Nème paramètre opérationnel P N . Pour générer les points de données prévus pour le futur cycle de fonctionnement suivant 16 301, le processus réalise une itération. En particulier, un ensemble de résidus associé à un cycle de fonctionnement est choisi au hasard et le résidu dans l’ensemble choisi au hasard qui correspond à un paramètre opérationnel donné est utilisé pour générer le point de donnée prévu pour le paramètre opérationnel donné. En continuant avec l’exemple ci-dessus, les résidus correspondant à un autre cycle de fonctionnement, comme le premier cycle de fonctionnement C1 ( ), peuvent être choisis au hasard pour la génération de points de données prévus, par exemple au futur cycle de fonctionnement 16 301. En conséquence, le résidu qui correspond au premier paramètre opérationnel P1 est choisi dans l’ensemble de résidus choisi au hasard associé au cycle de fonctionnement (par exemple le premier cycle de fonctionnement C1) et est utilisé pour générer le point de donnée prévu au futur cycle de fonctionnement 16 301. De manière spécifique, le résidu choisi qui correspond au premier paramètre opérationnel P1 est utilisé comme valeur y pour le point de donnée prévu et le cycle de fonctionnement futur, par exemple le cycle 16 301, est utilisé pour la valeur x du point de donnée prévu. De même, le résidu qui correspond au deuxième paramètre opérationnel P2 est choisi dans l’ensemble de résidus choisi au hasard associé au cycle de fonctionnement (par exemple le premier cycle de fonctionnement C1) et est utilisé pour générer le point de donnée prévu au futur cycle de fonctionnement 16 301. De manière spécifique, le résidu choisi qui correspond au deuxième paramètre opérationnel P2 est utilisé comme valeur y pour le point de donnée prévu et le cycle de fonctionnement futur, par exemple le cycle 16 301, est utilisé pour la valeur x du point de donnée prévu. Les résidus de l’ensemble de résidus correspondant au cycle de fonctionnement (par exemple le premier cycle de fonctionnement C1) peuvent être utilisés pour générer des points de données prévus pour leurs paramètres opérationnels correspondants pour le futur cycle de fonctionnement 16 301 de la même manière que ci-dessus. Ce processus peut être utilisé pour générer des points de données prévus pour les paramètres opérationnels respectifs pour d’autres futurs cycles de fonctionnement. On peut ainsi générer des courbes de régression prévues pour un nombre de paramètres opérationnels, par exemple comme montré sur la . Dans certains modes de réalisation, des ensembles de résidus déjà choisis de façon aléatoire peuvent être marqués comme « utilisés » et retirés de la sélection pour ne pas être sélectionnés de nouveau de façon aléatoire. Dans d’autres modes de réalisation, les ensembles de résidus déjà sélectionnés au hasard peuvent être de nouveau sélectionnés au hasard. En utilisant les résidus associés à ou dérivés d’un même cycle de fonctionnement du moteur pour générer les points de données prévus pour chaque paramètre opérationnel pour un cycle de fonctionnement futur donné, les corrélations ou relations entre les paramètres opérationnels peuvent être préservées. De plus, l’utilisation de résidus qui sont calculés à partir de tous les points de données (même les points de données éliminés par filtrage) maintient ou transfère l’incertitude du comportement du moteur dans les points de données prévus. Ceci rend les points de données simulés ou prévus plus réalistes ou représentatifs des points de données actuels qui seront enregistrés pour les cycles de fonctionnement futurs. À (406), si l’on revient à la , le procédé (400) comprend le fait de générer, au moyen du ou des dispositifs informatiques, une pluralité de prévisions basées au moins en partie sur les points de données prévus. Ces prévisions peuvent prédire chacune une somme de dommages associée au moteur, par exemple une fonction du cycle de fonctionnement du moteur. Par exemple, comme montré sur la , les données prévues 350 générées par le module de prévision 120 sont entrées dans un module de dommages cumulatif 140 du système 100. Généralement, le ou les processeur(s) du système 100 peuvent générer une ou plusieurs prévisions basées au moins en partie sur les données prévues reçues 350, et de manière plus spécifique, sur les points de données prévus reçus comme partie des données prévues 350. Dans certains modes de réalisation, en plus des données prévues 350 associées de manière spécifique au moteur 200, des données prévues de flotte 380 peuvent être générées par le module de prévision 120 et entrées dans le module de dommages cumulatif 140. Les données prévues de flotte 380 peuvent comprendre des données prévues générées de la même manière que ci-dessus pour d’autres moteurs, comme des moteurs qui ont été montés sur le même ou sur des empennages similaires à celui du moteur 200. À titre d’exemple, la montre un graphique représentant la somme de dommages associée au moteur en fonction des cycles de fonctionnement. Comme représenté, le ou les processeurs du système 100 ont généré un ensemble ou une pluralité de prévisions 150. Les prévisions générées 150 sont toutes des fonctions qui décrivent ou représentent une somme de dommages prédite associée au moteur en fonction du cycle de fonctionnement du moteur. Dans certains modes de réalisation, les prévisions générées 150 peuvent être générées en se basant uniquement sur les données prévues 350 ( ). Dans d’autres modes de réalisation, les prévisions générées 150 peuvent être générées en se basant au moins en partie sur les données prévues 350 et sur les données prévues de flotte 380 ( ). Le modèle de dommages cumulatif 140 définit un seuil prédéterminé 160 auquel les prévisions 150 sont comparées relativement à une visite connue ou une visite d’entretien suivante prédéterminée, représentée sous la forme de la droite verticale 170 à l’un des cycles de fonctionnement du moteur. En particulier, le ou les processeurs du système 100 peuvent déterminer combien de prévisions 150 dépassent le seuil prédéterminé 160 avant la visite d’entretien programmée suivante 170 (c’est-à-dire combien de prévisions 150 dépassent le seuil prédéterminé 160 à gauche de la visite d’entretien programmée suivante 170). Le ou les processeur(s) peuvent aussi déterminer combien de prévisions 150 ne dépassent pas le seuil prédéterminé 160 avant la visite d’entretien programmée suivante 170. À (408), en référence à la , le procédé (400) comprend le fait de délivrer, par le ou les dispositifs informatiques, une répartition cumulative de probabilité indiquant une probabilité cumulative de la pluralité de prévisions dépassant un seuil prédéterminé avant une visite d’entretien programmée suivante pour le moteur. Par exemple, en se basant au moins en partie sur les déterminations évoquées ci-dessus, en exécutant le modèle de dommages cumulatif 140, le système 100 peut délivrer une répartition cumulative de probabilité indiquant une probabilité cumulative de la pluralité de prévisions 150 dépassant le seuil prédéterminé 160 avant la visite d’entretien programmée suivante 170 pour le moteur. La montre un exemple de sortie du modèle de dommages cumulatif 140 de la . Comme représenté, la sortie est une répartition cumulative de probabilité. La répartition cumulative de probabilité indique une probabilité cumulative 180 des prévisions 150 ( ) dépassant le seuil prédéterminé 160 ( ) avant la visite de service programmée suivante 170 pour le moteur. Sur la , la probabilité cumulative 180 est montrée en fonction du cycle de fonctionnement. Dans cet exemple, la probabilité cumulative 180 des prévisions 150 de la dépassant le seuil prédéterminé 160 ( ) avant la visite de service programmée suivante 170 pour le moteur est de 66 %. Un opérateur ou un système de maintenance en communication avec le système 100 ( ) peut relever la probabilité de 66 % et peut programmer la portée du travail en conséquence, par exemple. Dans certaines mises en œuvre, le système de maintenance peut programmer automatiquement les activités de travail d’après cette probabilité. Le système de maintenance peut programmer des activités d’entretien pour la prochaine visite d’entretien ou peut laisser certains composants fonctionner jusqu’à la prochaine visite d’entretien. On notera que la répartition cumulative de probabilité peut donner des opérateurs et/ou des systèmes automatisés ayant des prédictions plus précises concernant la santé d’un moteur en général ou de l’un ou plusieurs de ses composants, en raison de l’utilisation des points de données prévus pour générer les prévisions au lieu d’extrapoler linéairement la somme de dommages courante du moteur dans le futur, comme cela est fait de manière conventionnelle. La répartition de probabilité peut donner une meilleure vision de la proximité du moteur ou de ses composants avec le seuil prédéterminé 160 qui, lorsqu’il est dépassé, peut déclencher une action de service. À cet égard, la répartition de probabilité de sortie peut permettre de prendre des décisions de maintenance ou d’entretien plus intelligentes. Généralement, plus la probabilité de dépasser le seuil prédéterminé 160 est élevée, plus grande est la susceptibilité qu’une action d’entretien immédiate soit programmée et exécutée. À l’inverse, plus la probabilité de dépasser le seuil prédéterminé 160 est faible, plus une action d’entretien est susceptible d’être maintenue en suspens jusqu’à une date ultérieure. Le système et les procédés décrits dans la présente fournissent un nombre d’effets techniques et de bénéfices et avantages commerciaux. Par exemple, la méthodologie de prévision de points de données pour des paramètres opérationnels décrite ici peut assurer que les corrélations entre les paramètres sont prolongées et utilisées dans la génération des prévisions utilisées pour déterminer in fine la répartition cumulative de probabilité. De plus, la méthodologie fournie ici peut assurer que les prédictions générées ont ou sont basées sur l’incertitude définie explicitement dans les données de moteur capturées. En outre, la méthodologie décrite capture des sources clé de variation dans les données historiques de moteur et prend en compte cette variation dans les points de données prévus générés. Ces points de données prévus peuvent être entrés dans différents modèles, et grâce à la précision des points de données prévus, il est possible de faire des estimations et des prédictions plus précises. Par exemple, les points de données prévus générés en utilisant la présente méthodologie peuvent améliorer le cadrage du travail d’entretien des moteurs, entre autres bénéfices. La méthodologie fournie ici peut aussi être mise à l’échelle et/ou utilisée pour modéliser des composants spécifiques d’un moteur, comme un compresseur. Les systèmes et procédés proposés ici peuvent aussi permettre un cadrage de travail basé sur l’analyse amélioré pour les moteurs à turbine à gaz aéronautiques, des composants spécifiques de ceux-ci, ou d’autres biens. Par exemple, les systèmes et procédés proposés ici peuvent permettre des évaluations probabilistes de composants d’un moteur qui peuvent être combinées de telle manière qu’une prévision de santé de module peut être déterminée pour certains modules du moteur, ce qui peut réduire le taux d’exposition de ces modules. Par ailleurs, les systèmes et procédés proposés ici peuvent prendre en compte une utilisation diversifiée du segment de mission. En outre, les systèmes et procédés proposés dans la présente peuvent être utilisés pour un nombre de cas d’usage. Comme exemple de cas d’usage, les systèmes et procédés proposés ici peuvent être utilisés pour prévoir un comportement moteur d’un moteur qui est monté sur un empennage/véhicule pour prédire comment le moteur et/ou ses composants vont se comporter au cours des futurs cycles de fonctionnement. Comme autre exemple de cas d’usage, les systèmes et procédés fournis ici peuvent être employés pour prévoir le comportement moteur d’un moteur monté ou destiné à être monté sur un deuxième empennage/véhicule d’après son usage sur un premier empennage/véhicule. Comme autre exemple encore de cas d’usage, notamment lorsque l’empennage/véhicule sur lequel un moteur est ou doit être monté est connu, les systèmes et procédés proposés ici peuvent être utilisés pour prévoir le comportement moteur du moteur monté sur ou destiné à être monté sur l’empennage/véhicule connu d’après le comportement de précédents ESN ou moteurs montés sur l’empennage/véhicule connu. Dans de tels cas d’usage, une ou plusieurs des prévisions 150 ( ) peuvent être des prévisions déterminées d’après le comportement moteur de précédents ESN ou moteurs qui ont été montés sur l’empennage/véhicule connu. Ces prévisions peuvent être déterminées selon les techniques de régression exemplaires décrites ici. Comme autre exemple de cas d’usage, en particulier lorsqu’un ensemble d’empennages/véhicules possibles sur lesquels un moteur doit être monté est connu, les systèmes et procédés proposés ici peuvent être utilisés pour prévoir le comportement moteur du moteur à monter en combinant le comportement de précédents moteurs ou ESN sur cet ensemble d’empennages/véhicules. Comme autre exemple encore de cas d’usage, en particulier lorsque l’on ne connaît pas d’information sur l’empennage/véhicule sur lequel un moteur doit être monté, les systèmes et procédé proposés ici peuvent être utilisés pour prévoir le comportement moteur du moteur à monter en combinant le comportement de toutes les combinaisons moteur/empennage, par exemple dans une flotte dont fait partie le moteur. Bien que les concepts inventifs de la présente invention aient été décrits principalement relativement à des systèmes et procédés pour prévoir des données opérationnelles de moteur d’avion, par exemple à utiliser dans l’analyse prédictive, on appréciera le fait que les concepts inventifs divulgués ici peuvent s’appliquer à d’autres biens ou applications et peuvent être utilisés dans de nombreuses industries. Par exemple, les systèmes et procédés décrits ici peuvent être utilisés pour prévoir des données opérationnelles d’autres biens, comme n’importe quel dispositif, machine, système, etc. approprié(e) pour lequel une analyse prédictive est bénéfique. Le bien peut être par exemple le train d’atterrissage d’un avion. Ou bien le rotor principal d’un aéronef à voilure tournante. Comme autre exemple, le bien peut être un trépan d’un train de tiges de forage pour l’exploration pétrolière et gazière. Ou bien un moteur à turbine à gaz marin. Comme autre exemple, le bien peut être un moteur à turbine à gaz ou un moteur à turbine à vapeur terrestre pour la production d’énergie. Comme autre exemple encore, le bien peut être une éolienne. Ou bien une machine électrique. Ces exemples ne sont pas destinés à être limitatifs ; d’autres exemples sont envisagés. En conséquence, dans un exemple d’aspect, un procédé est proposé. Le procédé comprend la réception, par un ou plusieurs dispositifs informatiques, de données opérationnelles associées à un bien. Le bien peut être par exemple n’importe lequel des biens donnés en exemple ci-dessus. Les données opérationnelles peuvent comprendre des points de données pour un ou plusieurs paramètres opérationnels. Chacun des points de données peut être défini en partie par une valeur associée à l’un des paramètres opérationnels. Les points de données peuvent aussi être définis par une instance, par exemple un cycle de fonctionnement. Le procédé peut comprendre le fait de déterminer, au moyen du ou des dispositifs informatiques, des points de données prévus pour chacun des paramètres opérationnels. Les points de données prévus pour un paramètre donné parmi les paramètres opérationnels peuvent être déterminés en appliquant une ou plusieurs techniques de régression aux points de données associés au paramètre opérationnel donné, par exemple d’une manière décrite dans la présente. Chacun des points de données prévus peut être défini en partie par une valeur prévue associée à l’un des paramètres opérationnels. Le procédé peut aussi comprendre le fait de générer, au moyen du ou des dispositifs informatiques, une pluralité de prévisions basée au moins en partie sur les points de données prévus. Les prévisions peuvent prédire chacune une somme de dommages associée au bien. Le procédé peut comprendre aussi le fait de délivrer, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une répartition cumulative de probabilité indiquant une probabilité cumulative de la pluralité de prévisions dépassant un seuil prédéterminé avant une visite d’entretien programmée suivante pour le bien. Dans un autre exemple d’aspect, un système qui comporte un ou plusieurs processeur(s) et un ou plusieurs dispositif(s) de mémoire (par exemple un ou plusieurs supports lisibles par ordinateur non transitoires) peut mettre en œuvre le procédé ci-dessus. Par exemple, le ou les processeur(s) peuvent être configurés pour recevoir des données associées à un bien. Le bien peut être par exemple n’importe lequel des biens cités en exemple ci-dessus. Les données comprennent des points de données pour des paramètres opérationnels. Chacun des points de données peut être défini en partie par une valeur associée à l’un des paramètres opérationnels. Le ou les processeurs sont en outre configurés pour déterminer des points de données prévus pour chacun des paramètres opérationnels. Les points de données prévus pour un paramètre donné parmi les paramètres opérationnels peuvent être déterminés en appliquant une ou plusieurs techniques de régression aux points de données associés au paramètre opérationnel donné. Il est possible d’utiliser n’importe quelle technique décrite ici. Chacun des points de données prévus peut être défini en partie par une valeur prévue associée à l’un des paramètres opérationnels. En outre, le ou les processeurs sont configurés pour générer une pluralité de prévisions basées au moins en partie sur les points de données prévus, les prévisions prédisant chacune une somme de dommages associée au bien. Le ou les processeurs sont aussi configurés pour délivrer une répartition cumulative de probabilité indiquant une probabilité cumulative de la pluralité de prévisions dépassant un seuil prédéterminé avant une visite d’entretien programmée suivante pour le bien. Dans un autre exemple d’aspect, un procédé est proposé. Le procédé comprend le fait de recevoir, au moyen d’un ou de plusieurs dispositifs informatiques, des données associées à un bien. Les données peuvent être des données opérationnelles. Le bien peut être par exemple n’importe lequel des biens cités en exemple ci-dessus. Les données comprennent des points de données définis chacun en partie par une valeur associée à un paramètre opérationnel. Le procédé comprend aussi le fait de déterminer, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, des points de données prévus associés au paramètre opérationnel, chacun des points de données prévus étant défini en partie par une valeur prévue associée au paramètre opérationnel. Un point donné parmi les points de données prévus est déterminé : en générant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une courbe de régression préliminaire par rapport aux points de données ; en filtrant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, les points de données aberrants parmi les points de données pour rendre des points de données filtrés, les points de données aberrants étant filtrés en se basant au moins en partie sur une position d’un point de donnée donné parmi les points de données par rapport à la courbe de régression préliminaire ; en générant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une courbe de régression finale par rapport aux points de données filtrés ; en générant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, un ensemble de coefficients pour une fonction de prévision basée au moins en partie sur la courbe de régression finale ; en générant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une courbe de régression prévue basée au moins en partie sur la fonction de prévision et sur l’ensemble de coefficients ; en sélectionnant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, un résidu dans un tableau de résidus, le résidu définissant une distance entre un point de donnée des points de données et la courbe de régression préliminaire, et dans lequel le point donné des points de données prévus est déterminé, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, en se basant au moins en partie sur le résidu sélectionné dans le tableau de résidus et sur la courbe de régression prévue. Dans un autre exemple d’aspect, un système qui comporte un ou plusieurs processeur(s) et un ou plusieurs dispositif(s) de mémoire (par exemple un ou plusieurs supports lisibles par ordinateur non transitoires) peut mettre en œuvre le procédé ci-dessus. La montre un schéma fonctionnel d’un exemple de système informatique 600 qui peut être utilisé pour mettre en œuvre les procédés et systèmes décrits ici selon des exemples de modes de réalisation de la présente invention. Le système informatique 600 est un exemple d’un système informatique approprié pour mettre en œuvre les éléments informatiques décrits dans la présente. Le système 100 décrit ici peut être construit et fonctionner d’une manière similaire au système informatique 600. Comme montré sur la , le système informatique 600 peut comprendre un ou plusieurs dispositif(s) informatique(s) 602. Le ou les dispositif(s) informatique(s) 602 peuvent comprendre un ou plusieurs processeur(s) 604 et un ou plusieurs dispositif(s) de mémoire 606. Le ou les processeur(s) 604 peuvent comprendre n’importe quel dispositif de traitement approprié, comme un microprocesseur, un microcontrôleur, un circuit intégré, un dispositif logique ou autre dispositif de traitement approprié. Le ou les dispositif(s) de mémoire 606 peuvent comprendre un ou plusieurs supports lisibles par ordinateur, comprenant, mais sans s’y limiter, les supports lisibles par ordinateur non transitoires, les mémoires vives, les mémoires mortes, les disques durs, les disques à mémoire flash et autres dispositifs de mémoire, comme un ou plusieurs dispositifs de mémoire tampon. Le ou les dispositif(s) de mémoire 606 peuvent stocker des informations accessibles par le ou les processeur(s) 604, y compris des instructions lisibles par ordinateur 608 qui peuvent être exécutées par le ou les processeur(s) 604. Les instructions 608 peuvent être n’importe quel ensemble d’instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par le ou les processeur(s) 604, font réaliser des opérations par le ou les processeur(s) 604. Les instructions 608 peuvent se présenter sous une forme logicielle, écrite dans n’importe quel langage de programmation approprié, ou bien elles peuvent être mises en œuvre de façon matérielle. Les instructions 608 peuvent être n’importe lesquelles des instructions lisibles par ordinateur notées ici. Le ou les dispositif(s) de mémoire 606 peuvent en outre stocker des données 610 auxquelles peuvent accéder les processeurs 604. Par exemple, les données 610 peuvent comprendre des données de moteur reçues, des données de flotte de moteurs reçues, etc. Les données 610 peuvent comprendre un ou plusieurs tableau(x), fonction(s), algorithme(s), modèle(s), équation(s), etc. selon les exemples de modes de réalisation de la présente description. Le ou les dispositif(s) informatique(s) 602 peuvent aussi comprendre une interface de communication 612 utilisée pour communiquer, par exemple, avec d’autres composants du système 100 ou d’autres systèmes ou dispositifs. L’interface de communication 612 peut comprendre n’importe quels composants appropriés pour réaliser une interface avec un ou plusieurs réseau(x), par exemple des émetteurs, des récepteurs, des ports, des contrôleurs, des antennes ou d’autres composants appropriés. La technologie évoquée ici fait référence à des systèmes informatiques et à des actions prises et des informations envoyées de et vers des systèmes informatiques. On appréciera le fait que la flexibilité inhérente aux systèmes informatiques permet une grande variété possible de configurations, combinaisons et divisions de tâches et fonctionnalités entre et parmi les composants. Par exemple, les processus évoqués ici peuvent être mis en œuvre en utilisant un seul dispositif informatique ou plusieurs dispositifs informatiques travaillant de façon combinée. Les bases de données, mémoires, instructions et applications peuvent être mises en œuvre sur un seul système ou réparties sur plusieurs systèmes. Les composants répartis peuvent fonctionner de façon séquentielle ou en parallèle. Bien que des éléments spécifiques de divers modes de réalisation puissent être montrés dans certains dessins et pas dans d’autres, ceci est fait par commodité uniquement. Selon les principes de la présente invention, n’importe quel élément d’un dessin peut être référencé et/ou revendiqué en combinaison avec n’importe quel élément de n’importe quel autre dessin. Cette description détaillée utilise des exemples pour décrire l’invention, y compris le meilleur mode, et aussi pour permettre à toute personne du métier de mettre en pratique l’invention, ce qui inclut la fabrication et l’utilisation de n’importe quel dispositif ou système et l’exécution de n’importe quel procédé incorporé. La portée brevetable de l’invention est définie par les revendications, et est susceptible d’inclure d’autres exemples qui apparaissent aux personnes du métier. De tels autres exemples sont destinés à être dans la portée des revendications s’ils comprennent des éléments structurels qui ne s’éloignent pas de l’expression littérale des revendications, ou s’ils comprennent des éléments structurels équivalents avec des différences non substantielles par rapport à l’expression littérale des revendications. Procédé pour prévoir des données opérationnelles de moteur, comprenant les étapes suivantes : recevoir, au moyen d’un ou plusieurs dispositifs informatiques, des données de moteur associées à un moteur, les données de moteur comprenant des points de données pour des paramètres opérationnels, chacun des points de données étant défini en partie par une valeur associée à l’un des paramètres opérationnels ; déterminer, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, des points de données prévus pour chacun des paramètres opérationnels, les points de données prévus pour un paramètre donné parmi les paramètres opérationnels étant déterminés en appliquant une ou plusieurs techniques de régression aux points de données associés audit paramètre donné parmi les paramètres opérationnels, chacun des points de données prévus étant défini en partie par une valeur prévue associée à l’un des paramètres opérationnels ; générer, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une pluralité de prévisions basées au moins en partie sur les points de données prévus, les prévisions prédisant chacune une somme de dommages associée au moteur ; et délivrer, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une répartition cumulative de probabilité indiquant une probabilité cumulative de la pluralité de prévisions dépassant un seuil prédéterminé avant une visite d’entretien programmée suivante pour le moteur. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la détermination des points de données prévus pour un paramètre opérationnel donné comprend l’opération suivante : générer, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une courbe de régression préliminaire en appliquant la ou les techniques de régression aux points de données associés au paramètre donné parmi les paramètres opérationnels. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre les opérations suivantes : filtrer, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, les points de données aberrants parmi les points de données associés au paramètre opérationnel donné pour rendre des points de données filtrés, les points de données aberrants étant filtrés en se basant au moins en partie sur une position d’un point de donnée donné parmi les points de données associés au paramètre opérationnel donné par rapport à la courbe de régression préliminaire. Procédé selon la revendication 3, comprenant en outre l’opération suivante : générer, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une courbe de régression finale en appliquant la ou les technique(s) de régression aux points de données filtrés. Procédé selon la revendication 4, comprenant en outre l’opération suivante : générer, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, un ensemble de coefficients pour une fonction de prévision associée au paramètre opérationnel donné en se basant au moins en partie sur la courbe de régression finale. Procédé selon la revendication 5, dans lequel l’ensemble de coefficients comprend un coefficient de détérioration qui indique une pente d’une droite de détérioration qui a le meilleur ajustement avec la courbe de régression finale. Procédé selon l’une des revendications 5 ou 6, dans lequel l’ensemble de coefficients comprend un coefficient de variation saisonnière qui indique une amplitude de la courbe de régression finale. Procédé selon l’une quelconque des revendications 5 à 7, comprenant en outre l’opération suivante : générer, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une courbe de régression prévue basée au moins en partie sur la fonction de prévision et sur l’ensemble de coefficients. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre l’opération suivante : générer, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, un tableau de résidus, le tableau de résidus comprenant une pluralité de résidus générés pour chacun des paramètres opérationnels, chacun des résidus étant associé à un paramètre donné parmi les paramètres opérationnels et à l’un des cycles de fonctionnement du moteur. Procédé selon la revendication 9 dépendante de la revendication 8, dans lequel la détermination d’un point donné parmi les points de données prévus pour le paramètre opérationnel donné comprend les opérations suivantes : sélectionner, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, un résidu dans le tableau de résidus, le résidu définissant une distance entre l’un des points de données associés au paramètre opérationnel donné et la courbe de régression préliminaire, et dans lequel le point donné parmi les points de données prévus est déterminé, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, en se basant au moins en partie sur le résidu choisi dans le tableau de résidus et sur la courbe de régression prévue. Procédé selon la revendication 10, dans lequel le résidu est choisi au hasard dans le tableau de résidus. Procédé selon la revendication 10, dans lequel lors de la détermination des points de données prévus pour les paramètres opérationnels, les résidus utilisés pour générer les points de données prévus pour chacun des paramètres opérationnels pout un cycle de fonctionnement futur donné sont tous choisis dans le tableau de résidus qui correspond aux résidus associés à ou dérivés d’un même cycle de fonctionnement du moteur. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le moteur est un moteur à turbine à gaz aéronautique. Procédé selon l’une des revendications 1 à 13, dans lequel un point de données parmi les points de données prévus est déterminé : en générant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une courbe de régression préliminaire par rapport aux points de données ; en filtrant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, les points de données aberrants parmi les points de données pour rendre des points de données filtrés, les points de données aberrants étant filtrés en se basant au moins en partie sur une position d’un point de donnée donné parmi les points de données par rapport à la courbe de régression préliminaire ; en générant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une courbe de régression finale par rapport aux points de données filtrés ; en générant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, un ensemble de coefficients pour une fonction de prévision basée au moins en partie sur la courbe de régression finale ; en générant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, une courbe de régression prévue basée au moins en partie sur la fonction de prévision et sur l’ensemble de coefficients ; en sélectionnant, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, un résidu dans un tableau de résidus, le résidu définissant une distance entre un point de donnée des points de données et la courbe de régression préliminaire, et dans lequel le point donné des points de données prévus est déterminé, au moyen desdits un ou plusieurs dispositifs informatiques, en se basant au moins en partie sur le résidu sélectionné dans le tableau de résidus et sur la courbe de régression prévue. Système (100) pour prévoir des données opérationnelles de moteur comprenant : un ou plusieurs dispositifs de mémoire ; un ou plusieurs processeurs, lesdits un ou plusieurs processeurs étant configurés pour : recevoir des données (300) associées à un moteur, les données comprenant des points de données pour des paramètres opérationnels, chacun des points de données étant défini en partie par une valeur associée à l’un des paramètres opérationnels ; déterminer des points de données prévus (350) pour chacun des paramètres opérationnels, les points de données prévus pour un paramètre donné des paramètres opérationnels étant déterminés en appliquant une ou plusieurs techniques de régression aux points de données associés au paramètre donné des paramètres opérationnels, chacun des points de données prévus étant défini en partie par une valeur prévue associée à l’un des paramètres opérationnels ; générer une pluralité de prévisions basées au moins en partie sur les points de données prévus, les prévisions prédisant chacune une somme de dommages associée au bien ; et délivrer une distribution de probabilité cumulative (180) indiquant une probabilité cumulative de la pluralité de prévisions dépassant un seuil prédéterminé avant une visite d’entretien programmée suivante pour le bien.