INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
A cet effet, il est proposé un procédé de détection de dysfonctionnement subi par un générateur d’entraînement intégré, dit IDG à surveiller, dans un aéronef, le procédé étant implémenté par un système d’analyse de données comportant une intelligence artificielle de type apprentissage machine. Le procédé comporte : collecter des données de référence relatives à des mesures effectuées et enregistrées pendant des vols antérieurs d’aéronefs équipés d’IDG, dits IDG de référence, les données de référence comportant au moins des mesures correspondant aux paramètres suivants, pour chaque IDG de référence : débit de carburant pour alimenter un moteur de propulsion auquel l’IDG de référence en question est associé ; position d’une vanne de retour carburant associée à l’IDG de référence en question ; température mesurée par un capteur en port d’entrée de l’IDG de référence en question ; température mesurée par un capteur en port de sortie de l’IDG de référence en question ; fréquence de signal électrique produit par l’IDG de référence en question ; température d’huile alimentant le moteur de propulsion auquel l’IDG de référence en question est associé. Le procédé comporte en outre : effectuer un entraînement, en mode supervisé, l’intelligence artificielle de type apprentissage machine grâce aux données de référence, avec une première passe de classification pour entraîner à détecter d’éventuels dysfonctionnements subis par des IDG et une deuxième passe de classification pour entraîner à déterminer des causes des dysfonctionnements le cas échéant ; mettre en production l’intelligence artificielle de type apprentissage machine après validation de l’entraînement ; collecter des données à analyser, de même type que les données de référence, relatives à des mesures effectuées et enregistrées pendant des vols de l’aéronef comportant l’IDG à surveiller ; utiliser l’intelligence artificielle de type apprentissage machine qui a été entraînée, et prédire ainsi un éventuel dysfonctionnement subi par l’IDG à surveiller et prédire, le cas échéant, une cause des dysfonctionnements, grâce respectivement auxdites première et deuxième passes, à partir des données à analyser. Ainsi, le dysfonctionnement d’IDG peut être aisément prédit et, le cas échéant, sa cause peut être aisément prédite aussi.
Dans un mode de réalisation particulier, les données de référence comportent en outre des mesures correspondant à au moins l’un des paramètres suivants, pour chaque IDG de référence : durée durant laquelle la vanne de retour carburant est ouverte ; durée durant laquelle la vanne de retour carburant est fermée ; rapport entre la durée durant laquelle la vanne de retour carburant est fermée et la durée durant laquelle la vanne de retour carburant est ouverte ; durée mise par la vanne de retour carburant pour passer de position fermée à position ouverture ; différence de température entre port d’entrée de l’IDG de référence en question et port de sortie de l’IDG de référence en question.
Dans un mode de réalisation particulier, le système d’analyse de données applique un traitement sur les données de référence et sur les données à analyser, le traitement appliqué correspondant au moins au calcul des informations suivantes, éventuellement en combinaison, pour un ou plusieurs desdits paramètres : valeur minimum ; valeur maximum ; écart-type ; moyenne ; moyenne glissante ; coefficient directeur de pente.
Dans un mode de réalisation particulier, le calcul d’au moins une partie desdites informations est réalisé en regroupant des données de référence, et respectivement des données à analyser, sur plusieurs vols consécutifs d’aéronefs.
Dans un mode de réalisation particulier, l’intelligence artificielle de type apprentissage machine est entraînée pour détecter un dysfonctionnement d’IDG lié à : une anomalie de contrôle d’ouverture/fermeture de vanne de retour carburant ; un colmatage d’huile d’IDG ; une défaillance de capteur de température en port de sortie d’IDG ; une défaillance de capteur de température en port d’entrée d’IDG ; une fuite d’huile d’IDG ; une anomalie d’entretien d’IDG.
Dans un mode de réalisation particulier, la première passe de classification est effectuée en appliquant un premier algorithme et la seconde passe de classification est effectuée en appliquant un second algorithme distinct du premier algorithme.
Dans un mode de réalisation particulier, le premier algorithme est de type LightGBM et le second algorithme est de type XGBooost.
Il est aussi proposé un produit programme d’ordinateur, qui peut être stocké sur un support et/ou téléchargé d’un réseau de communication, afin d’être lu par un processeur. Ce programme d’ordinateur comprend des instructions pour implémenter le procédé mentionné ci-dessus dans l’un quelconque de ses modes de réalisation, lorsque ledit programme est exécuté par le processeur. Il est aussi proposé un support non-transitoire de stockage d’informations sur lequel est stocké un tel programme d’ordinateur.
Dans un mode de réalisation particulier, l’intelligence artificielle de type apprentissage machine est mise en production dans une avionique de l’aéronef équipé de l’IDG à surveiller.
Dans un mode de réalisation particulier, l’intelligence artificielle de type apprentissage machine est mise en production dans un équipement informatique au sol dans un centre de contrôle, et les données à analyser sont transmises par une avionique de l’aéronef équipé de l’IDG à surveiller à l’équipement informatique du centre de contrôle.
Il est aussi proposé un système d’analyse de données comportant une intelligence artificielle de type apprentissage machine, le système comportant une circuiterie électronique configurée pour effectuer une détection de dysfonctionnement subi par un générateur d’entraînement intégré, dit IDG à surveiller, dans un aéronef. La circuiterie électronique est configurée pour collecter des données de référence relatives à des mesures effectuées et enregistrées pendant des vols antérieurs d’aéronefs équipés d’IDG, dits IDG de référence, les données de référence comportant au moins des mesures correspondant aux paramètres suivants, pour chaque IDG de référence : débit de carburant pour alimenter un moteur de propulsion auquel l’IDG de référence en question est associé ; position d’une vanne de retour carburant associée à l’IDG de référence en question ; température mesurée par un capteur en port d’entrée de l’IDG de référence en question ; température mesurée par un capteur en port de sortie de l’IDG de référence en question ; fréquence de signal électrique produit par l’IDG de référence en question ; température d’huile alimentant le moteur de propulsion auquel l’IDG de référence en question est associé. La circuiterie électronique est en outre configurée pour : effectuer un entraînement, en mode supervisé, l’intelligence artificielle de type apprentissage machine grâce aux données de référence, avec une première passe de classification pour entraîner à détecter d’éventuels dysfonctionnements subis par des IDG et une deuxième passe de classification pour entraîner à déterminer des causes des dysfonctionnements le cas échéant ; mettre en production l’intelligence artificielle de type apprentissage machine après validation de l’entraînement ; collecter des données à analyser, de même type que les données de référence, relatives à des mesures effectuées et enregistrées pendant des vols de l’aéronef comportant l’IDG à surveiller ; utiliser l’intelligence artificielle de type apprentissage machine qui a été entraînée, et prédire ainsi un éventuel dysfonctionnement subi par l’IDG à surveiller et prédire, le cas échéant, une cause des dysfonctionnements, grâce respectivement auxdites première et deuxième passes, à partir des données à analyser.
illustre schématiquement, en vue de dessus, un aéronef équipé de moteurs à propulsion respectivement munis de générateurs d’entraînement intégrés IDG ;
illustre schématiquement un algorithme d’obtention de données utilisables pour entraîner et valider une intelligence artificielle de type apprentissage machine ;
illustre schématiquement un algorithme d’entraînement et de validation de l’intelligence artificielle de type apprentissage machine ;
illustre schématiquement un algorithme d’obtention de données à analyser par l’intelligence artificielle de type apprentissage machine, afin de détecter d’éventuels dysfonctionnements d’un générateur d’entraînement intégré et, auquel cas, d’en trouver les causes ;
Le centre de communication 210 peut générer via le réseau 200 le partage de clés de cryptage des communications relayées parmi l’ensemble des modules de communication relayée 1080 des dispositifs du système de communication sans fil critiques 10, lorsque ces dispositifs sont tous « en ligne » (i.e. connectés au réseau 200) dans un mode opérationnel. Un tel partage de clés peut être mis en œuvre au début d’une mission ou d’une intervention spécifique menée par les utilisateurs du système 10.
Le groupe alkyle en tant que groupe R 8 peut être un groupe alkyle linéaire ou ramifié, cyclique ou non cyclique.
Le groupe alkyle peut comprendre de 1 à 5 atomes de carbone, de préférence de 1 à 3 atomes de carbone, et de façon particulièrement préférée de 1 à 2 atomes de carbone. Le groupe alkyle est avantageusement un groupe méthyle ou éthyle.
Selon une forme de réalisation préférée de l’invention, le groupe R 1 est un acide carboxylique –CO 2 H ou un ester –CO 2 R 7 , et avantageusement –CO 2 H ou–CO 2 CH 3 .
Le groupe R 2
Le groupe alkyle en tant que groupe R 2 peut être un groupe alkyle linéaire ou ramifié, cyclique ou non cyclique.
Le groupe alkyle est de préférence linéaire non cyclique. Le groupe alkyle peut comprendre de 1 à 10 atomes de carbone, de préférence de 1 à 5 atomes de carbone, et de façon particulièrement préférée de 1 à 3 atomes de carbone. Le groupe alkyle est avantageusement un groupe méthyle ou éthyle.
Un atome d’halogène en tant que groupe R 2 peut être un atome de chlore ou un atome de fluor, et de préférence en atome de chlore.
Le groupe fluoroalkyle en tant que groupe R 2 peut être un groupe fluoroalkyle linéaire ou ramifié, cyclique ou non cyclique.
Le groupe fluoroalkyle peut comprendre de 1 à 10 atomes de carbone, de préférence de 1 à 5 atomes de carbone, et de façon particulièrement préférée de 1 à 2 atomes de carbone. Le groupe fluoroalkyle est avantageusement un groupe trifluorométhyle -CF 3 , ou un groupe trifluoroéthyle -CH 2 -CF 3 .
Le groupe alkyle en tant que groupe R 9 peut être un groupe alkyle linéaire ou ramifié, cyclique ou non cyclique.
Le groupe alkyle est de préférence linéaire ou ramifié, non cyclique. Le groupe alkyle peut comprendre de 1 à 10 atomes de carbone, de préférence de 1 à 5 atomes de carbone, et de façon particulièrement préférée de 1 à 3 atomes de carbone. Le groupe alkyle est avantageusement un groupe méthyle ou éthyle.
Le groupe alkyle en tant que groupe R 10 peut être un groupe alkyle linéaire ou ramifié, cyclique ou non cyclique. Le groupe alkyle est de préférence linéaire non cyclique. Le groupe alkyle peut comprendre de 1 à 10 atomes de carbone, de préférence de 1 à 5 atomes de carbone, et de façon particulièrement préférée de 1 à 3 atomes de carbone. Le groupe alkyle est avantageusement un groupe méthyle ou éthyle.
Le groupe halogénoalkyle en tant que groupe R 10 peut être un groupe halogénoalkyle linéaire ou ramifié, cyclique ou non cyclique. Il représente un groupe alkyle substitué par au moins un atome d’halogène tel qu’un atome de chlore ou de fluor, et de préférence un atome de chlore. Le groupe halogénoalkyle est de préférence linéaire non cyclique. Le groupe halogénoalkyle peut comprendre de 1 à 10 atomes de carbone, de préférence de 1 à 5 atomes de carbone, et de façon particulièrement préférée de 1 à 3 atomes de carbone. Le groupe halogénoalkyle est avantageusement un groupe méthyle ou éthyle substitué par un atome de chlore ou de fluor, et de préférence un atome de chlore.
Le groupe alcényle en tant que groupe R 10 peut être un groupe alcényle linéaire ou ramifié, cyclique ou non cyclique. Le groupe alcényle est de préférence linéaire non cyclique. Le groupe alcényle peut comprendre de 1 à 10 atomes de carbone, de préférence de 1 à 5 atomes de carbone, et de façon particulièrement préférée de 1 à 3 atomes de carbone. Le groupe alcényle est avantageusement un groupe éthylène.
Selon une forme de réalisation préférée de l’invention, le groupe R 2 est un groupe alkyle, un groupe alkoxy -OR 10 , ou un groupe fluoroalkyle.
Le groupe R 3
Dans l’exemple de la , le profil cible est noté Ori_tar10, le profil maximal Ori_max10, et le profil minimal Ori_min10. L’obtention du profil d’orientation réel se fait en plusieurs étapes, chacune représentée par un graphe Ori_10.1, Ori10.2 et Ori10.3 dans lesquels l’axe horizontal représente le temps en secondes et l’axe vertical l’angle d’orientation du segment terminal en degrés : une première étape, représentée par le graphe Ori10.1, consiste à générer un ensemble ori_cand10.1 de profils d’orientation candidats, représentés sur le graphe Ori10.1 en plus des profils Ori_tar10, Ori_max10, et Ori_min10. Les profils candidats sont définis de manière à respecter les contraintes mécaniques du bras robotique, et notamment la vitesse de rotation angulaire maximale du segment terminal. Dans cet exemple, les profils sont générés par des formules représentant les orientations réelles générées par le bras robotique et observées en fonction de paramètres de commande, dans cet exemple une amplitude angulaire cible, et deux amplitudes de vitesse, pour les angles négatifs et positifs respectivement ; ; une deuxième étape, représentée par le graphe Ori10.2, consiste à supprimer de l’ensemble ori_cand10.1 les profils candidats ayant, à un moins un temps, une valeur d’angle supérieure à celle du profil Ori_max10 ou inférieure à celle du profil Ori_min10. Ceci permet de supprimer des candidats les profils candidats dont la réalisation entraînerait, à au moins un temps, l’exercice d’une force tangentielle supérieure à F_tan_max sur la charge. Ainsi, tous les profils Ori_cand10.2 retenus à l’issue de cette étrape, et représentés par le graphe Ori_10.2 permettent à la fois de satisfaire les contraintes mécaniques du bras robotique, et d’obtenir à tout instant l’exercice d’une force tangentielle inférieure ou égale à F_tan_max sur la charge ; une troisième étape, représentée par le graphe Ori10.3, consiste à sélectionner le profil d’orientation réel Ori_reel10 à appliquer au segment terminal. Dans l’exemple de la , le profil Ori_reel10 est sélectionné comme le profil médian parmi les profils Ori_cand10.2 retenus à l’étape précédente. Ceci permet d’obtenir le profil le plus central, et donc potentiellement le plus proche du profil cible permettant à la fois de satisfaire les contraintes mécaniques du bras robotique, et d’obtenir à tout instant l’exercice d’une force tangentielle inférieure ou égale à F_tan_max sur la charge.
Le profil d’orientation Ori_reel10 pourra donc être appliqué au segment terminal du bras robotique, par exemple par le biais d’actuateurs contrôlant l’orientation du segment terminal.
Les étapes représentées en sont fournies à titre d’exemple uniquement d’étapes de définition d’un profil d’orientation du segment terminal d’un bras robotique selon un ensemble de modes de réalisation de l’invention. D’autres méthodes sont cependant envisageables. Par exemple : les profils peuvent être des profils d’orientation en 2D comme représenté en , mais également des profils en 3 dimensions ; la génération de profils candidats à l’étape Ori10.1 peut être effectuée selon différentes formules prenant en compte les spécificités de la trajectoire, par exemple le nombre de phases des profils verticaux et horizontaux de la trajectoire, et les temps de changement de phases ; le profil ori_reel sélectionné à l’étape Ori10.3 peut être sélectionné de différentes manières, par exemple cela peut être le profil ayant la distance la plus faible par rapport au profil Ori_tar10 ; etc.
La montre un troisième exemple d’un procédé P11 de déplacement d’une charge selon un ensemble de modes de réalisation de l’invention.
Le procédé P11 comprend toutes les étapes du procédé P6 discuté en référence à la . En particulier le procédé P11 est relatif à un exemple de trajectoire en 2D tel que représenté en et 4b, dans lequel le calcul des paramètres de la trajectoire démarre par la sélection des trois temps t 1 , t 2 et t 3 parmi leurs intervalles respectifs à l’étape S61.
En particulier, le procédé P6 est basé sur le principe selon lequel les trois temps t 1 , t 2 et t 3 sont incrémentés parmi un ensemble de temps possibles, jusqu’à obtenir une solution optimale associée à un temps minimal t min
Le procédé P11 comprend ainsi : l’exécution de l’étape S31 détermination de la trajectoire du centre de masse de la charge, comprenant toutes les sous-étapes définies en , et démarrant par la sous-étape S61 de sélection des temps t 1 , t 2 et t 3 . A l’issue de cette étape , la trajectoire obtenue du centre de masse est notamment définie par son temps final t f ; une étape S1101 comparaison du temps t f et d’un temps minimal t min le temps t min est le temps le plus court pour lequel une trajectoire réalisable a été générée au cours des itérations précédentes. Lorsque la première trajectoire est étudiée, sa faisabilité doit être étudiée dans tous les cas. A cet effet, on peut par exemple initialiser t min de manière à ce avoir nécessairement t f min jusqu’à ce qu’une première trajectoire réalisable par le bras robotique soit identifiée. si t f min : l’étape S32 de détermination du profil temporel d’orientation du segment terminal ; suivi d’une étape S1102 de vérification qu’une variation continue de l’orientation du segment terminal est possible sur la trajectoire ; si une vérification positive est obtenue à l’étape S1102, c’est-à-dire si une variation l’orientation du segment terminal est possible sur la trajectoire avec t f min , une étape S1103 de sauvegarde des paramètres de la trajectoires (notamment les temps t 1 , t 2 et t 3 qui définissent la trajectoire la plus rapide à ce stade), et d’affectation de la valeur t f à t min . A ce stade, on connaît donc les paramètres associés à la trajectoire réalisable la plus rapide rencontrée jusqu’ici=, et le temps minimum associé ; en cas de vérification négative à l’une des étapes S1101 et S1102, ou à l’issue de l’étape S1103, c’est-à-dire si t f ≥ t min , si une variation continue de l’orientation du segment terminal n’est pas possible sur la trajectoire, ou si les paramètre de la trajectoire la plus courte ont été enregistrés et le temps t min mis à jour : une étape S1104 d’incrémentation de trois temps t 1 , t 2 et t 3 , c’est-à-dire de sélection des prochains temps t 1 , t 2 et t 3 possibles ; une étape S1105 de vérification que l’incrémentation est possible ; en cas de vérification positive à l’étape S1105, c’est-à-dire si l’incrémentation était possible, un retour à l’étape S62 avec les nouveaux temps t 1 , t 2 et t 3 ; en cas de vérification négative à l’étape S1105, c’est-à-dire si tous les temps possibles ont été traités, une étape S1106 de sélection des t 1 , t 2 et t 3 associés à la trajectoire optimale, suivie de l’étape S33 d’envoi d’instructions de commandes pour réaliser la trajectoire en vue de l’exécution de la trajectoire.
Le procédé P11 fournit un exemple concret de définition d’une trajectoire optimale. Cependant, le procédé P11 est fourni à titre d’exemple non limitatif uniquement d’un procédé selon un ensemble de modes de réalisation de l’invention. D’autres procédés sont ainsi possibles, notamment, si d’autres paramètres sont utilisés en entrée du calcul de trajectoire, d’autres conditions et boucles de modifications des valeurs de paramètres d’entrée peuvent être utilisées.
Il est maintenant fait référence aux figures 12a, 12b, 13a, 13b, 14a, 14b, 15a et 15b.
Les figures 12a, 13a, 14a, et 15a représentent 4 exemples de trajectoires d’une charge dans 4 exemples de modes de réalisation de l’invention, consistant à chaque fois à transporter la charge d’un bac initial Bac0_12, Bac0_13, Bac0_14, Bac0_15 à un bac final Bacf_12, Bacf_13, Bacf_14, Bacf_15 à différentes distances et hauteurs respectivse.
Pour chaque exemple, les figures correspondantes 12b, 13b, 14b et 15b représentent respectivement : les profils d’accélération verticaux Acc z 12, Acc z 13, Acc z 14 et Acc z 15 ; les profils d’accélération horizontaux Acc x 12, Acc x 13, Acc x 14 et Acc x 15 ; des graphes Ori12.3, Ori13,3, Ori14.3, Ori15.3 montrant : les profils temporels cibles Ori_tar12, Ori_tar13, Ori_tar14 et Ori_tar15 d’orientation du segment terminal du bras robotique ; les profils temporels maximaux Ori_max12, Ori_max13, Ori_max14 et Ori_max15 d’orientation du segment terminal du bras robotique ; les profils temporels minimaux Ori_min12, Ori_min13, Ori_min14 et Ori_min15 d’orientation du segment terminal du bras robotique ; les profils candidats, sélectionnés comme profils réels d’orientation du segment terminal du bras robotique Ori_reel12, Ori_reel13, Ori_reel14 et Ori_reel15. les profils d’altitude Traj xy 12, Traj xy 13, Traj xy 14, et Traj xy 15 représentant : les profils d’altitude Traj_ch xy 12, Traj_ch xy 13, Traj_ch xy 14, et Traj_ch xy 15 du centre de masse de la charge; les profils d’altitude Traj_seg xy 12, Traj_seg xy 13, Traj_seg xy 14, et Traj_seg xy 15 du point initial du segment terminal; et, à un ensemble de points donnés représentant des instants successifs, des barres représentant l’orientation du segment terminal du bras robotique.
On observe que les efforts tangentiels sont réduits de plusieurs manières, et notamment : par la forme des profils d’accélérations verticaux et horizontaux du centre de masse de la charge ; par le profil d’orientation suivi par le segment terminal du bras robotique, aussi proche que possible du profil cible. On constate sur les profils de trajectoire que l’orientation du segment terminal tend à suivre autant que possible l’orientation idéale définie par les accélérations horizontale et verticale.
Ces exemples montrent la capacité de l’invention à générer des trajectoires réalisables par des bras robotiques permettant de limiter les efforts tangentiels s’appliquant aux charges transportées. Ils ne sont cependant fournis qu’à titres d’exemples non limitatifs uniquement de trajectoires calculées dans un ensemble de modes de réalisation de l’invention.
La présente divulgation ne se limite pas aux exemples de procédé, programme informatique, support d’enregistrement et système robotique décrits ci-avant, seulement à titre d’exemple, mais elle englobe toutes les variantes que pourra envisager l’homme de l’art dans le cadre de la protection recherchée.
Système de préhension d’une pièce textile La présente invention concerne les systèmes de préhension de pièces textiles.
Comme illustré en , le système 100 peut également comprendre plusieurs dispositifs électroniques, comme un terminal (tel qu’un ordinateur portable 110, un smartphone 120, une tablette 130, une interface de sortie additionnelle 140 et/ou un serveur 160, par exemple un serveur d’applications, un dispositif de stockage 150. Le système peut également comprendre des éléments de gestion et/ou d’interconnexion réseau (non représentés). Ces dispositifs électroniques peuvent être associés à au moins un utilisateur 132 (par le biais par exemple d’un compte utilisateur accessible par login), certains des dispositifs électroniques 110, 120, 130 pouvant être associés à un même utilisateur 132. Certains de ces dispositifs 110, 140 peuvent être couplés entre eux.
Le dispositif 200 peut également comporter, ou être couplé à, au moins un module d’entrée/ sortie I/O 230, tel qu’un module de communication, permettant par exemple au dispositif 200 de communiquer avec d’autres dispositifs du système 100, via des interfaces de communication filaires ou sans fils, et/ou tel qu’un module d’interfaçage avec un utilisateur du dispositif (aussi appelé plus simplement dans cette demande « interface utilisateur » ou « interface homme-machine »).