Patent application EP19152850A (EP), filed 2019-01-21
Publication number: EP3517442A1
Title: METHOD FOR DETECTING FREEZING CONDITIONS FOR AN AIRCRAFT BY SUPERVISED AUTOMATIC LEARNING
Abstract: La présente invention concerne une méthode de détection de conditions de givrage pour un aéronef comprenant une mesure des paramètres (320) de systèmes embarqués, à l'exception de sondes dédiées à la détection de givre, une transformation (330) des mesures des paramètres symptomatique pour obtenir des-uplets de valeurs de variables explicatives de conditions de givrage, une classification (370) desdites mesures par des classifieurs sur la base des-uplets de valeurs ainsi obtenus, lesdits classifieurs ayant été préalablement entraînés de manière supervisée, chaque classifieur fournissant une prédiction d'appartenance à une classe de conditions de givrage, les prédictions des différents classificateurs étant consolidées (380) pour fournir une prédiction consolidée de conditions de givrage (390).
IPC codes: B64D  15/    20            A I
G06N  20/    00            A I
G06N  99/    00            A I
G06Q  10/    04            A I
G06N  20/    20            A I
G06N   5/    00            A I
G06Q  50/    30            A I
Claims: number: 1
text: Méthode de détection de conditions de givrage pour un aéronef caractérisée en ce qu'elle comprend les étapes suivantes :
number: 2
text: Méthode de détection de conditions de givrage selon la revendication 1, caractérisée en ce que les paramètres de systèmes de l'aéronef sont choisis parmi les listes de paramètres de ATA21, ATA27, ATA28, ATA30, ATA32, ATA34, ATA36, ATA70 à ATA79.
number: 3
text: Méthode de détection de conditions de givrage selon la revendication 1, caractérisée en ce que les paramètres sont sélectionnés parmi des températures, des courants de circuits de chauffage, des pressions, des écarts entre commandes et retours d'actionneurs, des paramètres cinématiques, altimétriques, barométriques et anémométriques.
number: 4
text: Méthode de détection de conditions de givrage selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce que la transformation des mesures de paramètres en valeurs de variables explicatives comprend le calcul d'une moyenne, d'une médiane, d'un écart-type, d'une variance, une transformée de Fourier, un filtrage passe-bas ou passe-haut, une décomposition en ondelettes, un calcul de densité spectrale.
number: 5
text: Méthode de détection de conditions de givrage selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce que l'étape de classification (370) est effectuée par une pluralité de classifieurs, les prédictions respectives de ces classifieurs étant consolidées (380), le résultat de la consolidation donnant une prédiction (390) de la présence/absence de givre ou non, ou bien un degré de sévérité des conditions de givrage.
number: 6
text: Méthode de détection de conditions de givrage selon la revendication 5, caractérisée en ce que les classifieurs utilisent des modèles de classification choisis parmi un modèle de classification à arbre de décision, un modèle de classification à analyse discriminante linéaire, un modèle de classification à analyse discriminante quadratique, un modèle de classification à forêt d'arbres décisionnels, un modèle de classification utilisant un bagging d'arbres décisionnels, un modèle de classification utilisant un régression logistique, un modèle de classification utilisant la méthode des k plus proches voisins, un modèle de classification utilisant un boosting de classifieurs faibles.
number: 7
text: Méthode de détection de conditions de givrage selon la revendication 5 ou 6, caractérisée en ce que les mesures de paramètres sont transmises par l'appareil à une station au sol, ladite station au sol effectuant lesdites étapes de transformation et de classification puis renvoyant le résultat de la consolidation à l'aéronef.
number: 8
text: Méthode d'entrainement supervisé d'une méthode de détection de conditions de givrage selon la revendication 1, caractérisée par les étapes suivantes :
number: 9
text: Méthode d'entrainement supervisé selon la revendication 8, caractérisée en ce que la détection de de présence de conditions givrantes pendant ledit vol utilise également des sources météorologiques externes audit aéronef.
number: 10
text: Méthode d'entrainement supervisé selon la revendication 8 ou 9, caractérisée en ce que la performance de prédiction d'un classifieur est estimée à partir de la valeur absolue moyenne de l'erreur de prédiction ou de la valeur quadratique moyenne de l'erreur de prédiction ou du taux de succès moyen de prédiction sur l'ensemble des mesures.
number: 11
text: Méthode d'entrainement supervisé selon la revendication 10, caractérisée en ce que les classifieurs utilisent des modèles de classification choisis parmi un modèle de classification à arbre de décision, un modèle de classification à analyse discriminante linéaire, un modèle de classification à analyse discriminante quadratique, un modèle de classification à forêt d'arbres décisionnels, un modèle de classification utilisant un bagging d'arbres décisionnels, un modèle de classification utilisant un régression logistique, un modèle de classification utilisant la méthode des k plus proches voisins, un modèle de classification utilisant un boosting de classifieurs faibles.
Office action: search_report, dated 2019-07-31
Prior art cited: ref_id: - T. HASTIE ET AL.: "The elements of statistical learning", 2017, SPRINGER
ref_type: npl
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ref_id: EP2979980A1
ref_type: patent
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ref_id: EP3269944A1
ref_type: patent
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ref_id: EP2979980
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ref_id: EP3269944
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Final disposition: pending (2019-07-31)