FR2905763A1 - Procede et systeme de diagnostic d'un aeronef a partir de mesures effectuees sur l'aeronef. - Google Patents
Procede et systeme de diagnostic d'un aeronef a partir de mesures effectuees sur l'aeronef. Download PDFInfo
- Publication number
- FR2905763A1 FR2905763A1 FR0607926A FR0607926A FR2905763A1 FR 2905763 A1 FR2905763 A1 FR 2905763A1 FR 0607926 A FR0607926 A FR 0607926A FR 0607926 A FR0607926 A FR 0607926A FR 2905763 A1 FR2905763 A1 FR 2905763A1
- Authority
- FR
- France
- Prior art keywords
- vector
- operators
- data
- input
- aircraft
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
- G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Abstract
L'invention concerne notamment un procédé de diagnostic d'un aéronef par analyse d'au moins un spectre obtenu à partir de mesures pratiquées sur l'aéronef, en particulier à partir de mesures vibratoires, dans lequel on applique à l'entrée d'un module (23) de calcul le(s) spectre(s) à analyser ainsi qu'un premier spectre de référence au moins, le module de calcul déterminant une valeur (Diag) de diagnostic en fonction du (des) spectre(s) à analyser, du (des) spectre(s) de référence et de paramètres déterminés à partir d'au moins deux spectres de référence incluant ledit premier spectre de référence.
Description
1 Procédé et système de diagnostic d'un aéronef à partir de mesures
effectuées sur l'aéronef. La présente invention est relative à un procédé et à un système de diagnostic, i.e. de détection de l'existence d'un défaut au moins, d'une partie au moins d'un aéronef à partir de mesures effectuées sur l'aéronef. Le domaine technique de l'invention est celui de la fabrication d'hélicoptères. La présente invention est notamment relative à un procédé et à un système de détection automatique de l'existence d'un disfonctionnement mécanique à bord d'un giravion, à partir de mesures vibratoires pratiquées sur le giravion pendant un vol. L'invention s'applique notamment au diagnostic d'un mécanisme de transmission inséré entre au moins un moteur et au moins un rotor d'un giravion. Un tel mécanisme comporte habituellement plusieurs arbres équipés d'engrenage (s) et permet de transmettre le couple du(des) moteur(s) au(x) rotor(s) et accessoire(s) du giravion. La surveillance ou détection de l'apparition d'un défaut au sein d'un mécanisme a fait l'objet de nombreuses recherches ; on peut citer le brevet US6301572 relatif à la surveillance de l'état de moteurs ou turbine.
La présente invention s'applique notamment au diagnostic d'un mécanisme par analyse des vibrations provoquées, en partie au moins, par le fonctionnement du mécanisme. Pour pratiquer ces mesures, on equipe l'hélicoptère d'accéléromètres qui sont placés (fixés) sur le(s) moteur(s), sur le(s) carter(s) de boîte(s) de transmission, sur des paliers d'arbres, et/ou en d'autres points de la structure de l'hélicoptère. Pendant un vol, les signaux délivrés par ces capteurs peuvent être convertis en données et le cas échéant synchronisés (grâce à des signaux 2905763 2 délivrés par un capteur de rotation) et/ou moyennés , puis enregistrés à bord de l'hélicoptère. De retour au sol, les données enregistrées peuvent être collationnées et analysées. L'interprétation de ces données est complexe : 5 elle nécessite une intervention longue d'un expert. Le document A rapid helicopter drive train fault detection using neuro-fuzzy method (http://erf32.nlr.nl/abstracts/pdf/HUO2.pdf), Bang Tran et al, propose d'appliquer une méthode logique neurofloue à la détection de pannes de systèmes mécaniques à partir de signaux 10 vibratoires. Les outils connus d'analyse automatique de ces données pour diagnostiquer un défaut mécanique dans un mécanisme sont incomplets et imparfaits ; des défauts existants ne sont pas détectés, tandis que des indications injustifiées de défaut sont parfois générées par ces outils 15 d'analyse. Un objectif de l'invention est de proposer un procédé d'analyse de telles données, un programme d'analyse et un dispositif incluant ce programme, qui permettent d'établir rapidement un diagnostic fiable, i.e. maximisant le pourcentage de défauts effectifs détectés et minimisant le 20 pourcentage de défaut non avérés. Un objectif de l'invention est de proposer de tels procédés, programmes, et dispositifs ou systèmes, qui soient améliorés et/ou qui remédient, en partie au moins, aux lacunes ou inconvénients des procédés, programmes, et systèmes connus. 25 Selon un aspect de l'invention, il est proposé un procédé de diagnostic d'un aéronef par analyse d'au moins un spectre obtenu à partir de mesures pratiquées sur l'aéronef, en particulier à partir de mesures vibratoires, dans lequel on applique à l'entrée d'un module de calcul le(s) spectre(s) à analyser ainsi qu'un premier spectre de référence au moins, le 2905763 3 module de calcul déterminant une valeur (unique) de diagnostic en fonction du (des) spectre(s) à analyser, du (des) spectre(s) de référence et de paramètres déterminés à partir d'au moins deux spectres de référence incluant ledit premier spectre de référence. 5 Selon un autre aspect de l'invention, il est proposé un procédé de diagnostic d'un aéronef par analyse d'au moins un spectre obtenu à partir de mesures, en particulier à partir de mesures vibratoires, pratiquées sur l'aéronef, dans lequel : dans une phase préparatoire, on applique au moins deux spectres 10 de référence à l'entrée d'un module de calcul paramétré qui produit en sortie une valeur de diagnostic ; on modifie les paramètres du module de calcul pour obtenir en sortie une valeur de référence ; puis dans une phase de diagnostic, on applique un ou plusieurs 15 spectres à analyser ainsi qu'une partie (certain(s)) des spectres de référence à l'entrée du module de calcul paramétré qui produit en sortie la valeur de diagnostic ; et on diagnostique un défaut lorsque cette dernière valeur dépasse la valeur de référence. En d'autres termes, on détermine d'abord des paramètres communs 20 aux spectres de référence ; on remplace ensuite certain(s) des spectres de référence par un ou plusieurs spectre(s) à analyser - en conservant au moins un spectre de référence - ; puis on détermine une valeur de diagnostic du (des) spectre(s) analysé(s), en fonction des spectres de référence conservés et des paramètres communs. 25 On utilise pour cela un module de calcul comportant une pluralité d'opérateurs structurés en couches et/ou en réseau, incluant des opérateurs paramétriques d'appartenance et des opérateurs paramétriques de pondération des spectres présentés en entrée. 2905763 4 Selon un mode de réalisation, il est proposé un tel procédé dans lequel, dans la phase de diagnostic, on applique au moins un vecteur de données spectrales - ou données fréquentielles - à diagnostiquer et au moins un vecteur de données spectrales de référence à l'entrée du module 5 de calcul qui détermine, pour chaque vecteur en entrée, plusieurs vecteurs de degré d'appartenance respective des composantes du vecteur à plusieurs classes, et qui calcule une valeur (unique) de diagnostic en fonction des vecteurs de degré d'appartenance, et dans lequel on signale une défaillance de l'aéronef lorsque la valeur de diagnostic dépasse un 10 seuil û ou valeur de référence-. Chacun des vecteurs de données spectrales peut résulter d'une transformée de Fourier appliquée à des données de mesures résultant de l'échantillonnage de signaux délivrés par des microphones ou accéléromètres à une fréquence qui peut être au moins égale à 1 kHz 15 environ (notamment une fréquence de l'ordre de 5, 10, 50 ou 250 kHz), chacun des vecteurs de données fréquentielles pouvant comporter plusieurs milliers de coordonnées/composantes/valeurs. Certaines au moins des opérations de la phase préparatoire et/ou de la phase de diagnostic des procédés selon l'invention peuvent être mises en 20 oeuvre par une unité électronique de traitement de données, telle qu'un calculateur, fonctionnant sous la commande d'un programme. Ainsi, selon un autre aspect de l'invention, il est proposé un programme comportant un code fixé sur un support û tel qu'une mémoire û ou matérialisé par un signal, le code étant lisible et/ou exécutable par au 25 moins une unité de traitement de données - telle qu'un processeur embarqué ou embarquable sur un aéronef, pour diagnostiquer le fonctionnement (bon ou mauvais) d'un aéronef, le code comportant des segments de code pour effectuer respectivement les différentes opérations d'un procédé selon l'invention.
Selon un autre aspect de l'invention, il est proposé un système de diagnostic d'un aéronef, qui comporte : 2905763 5 - un organe de lecture d'un support de données qui est agencé pour lire des donnés de mesures effectuées sur l'aéronef, - une base de données contenant des données de spectres de référence pour l'aéronef, 5 - un dispositif de transformation des données de mesure du domaine temporel au domaine fréquentiel, qui est connecté à l'organe de lecture pour en recevoir les données de mesures et pour délivrer en sortie des données spectrales à analyser, et - un organe de calcul qui est relié à la base de données et au 10 dispositif de transformation, et qui est programmé pour effectuer les opérations d'un procédé selon l'invention. Quelques heures de vol peuvent suffire à constituer une base de données caractéristiques d'un type déterminé d'aéronef ; cette base comportant une quantité restreinte de données peut facilement être 15 enregistrée dans une mémoire associée à un calculateur pour servir ensuite à estimer, après chaque vol, l'état de bon fonctionnement de tout ou partie des mécanismes d'un aéronef. D'autres aspects, caractéristiques, et avantages de l'invention apparaissent dans la description suivante, qui se réfère aux dessins annexés 20 et qui illustre, sans aucun caractère limitatif, des modes préférés de réalisation de l'invention. La figure 1 illustre schématiquement un système de diagnostic selon un premier mode de réalisation de l'invention et sa mise en oeuvre, dans la phase préparatoire (d'apprentissage), pour la détermination des paramètres 25 du module de calcul paramétré qu'il comporte. La figure 2 illustre schématiquement l'utilisation du système de diagnostic de la figure 1 pour diagnostiquer l'état d'un aéronef à partir d'un nouveau spectre.
2905763 6 La figure 3 illustre schématiquement un système de diagnostic selon un second mode de réalisation de l'invention et sa mise en oeuvre, dans la phase préparatoire (d'apprentissage), pour la détermination des paramètres du module de calcul paramétré qu'il comporte.
5 La figure 4 illustre schématiquement l'utilisation du système de diagnostic de la figure 3 pour diagnostiquer l'état d'un aéronef à partir d'un nouveau spectre. La figure 5 illustre schématiquement la structure d'un module de calcul d'un système selon l'invention.
10 La figure 6 illustre schématiquement cinq courbes d'appartenance qui sont respectivement caractéristiques de cinq modules/opérateurs d'appartenance faisant partie d'un module de calcul tel que celui illustré figures 7 et 8. La figure 7 illustre un autre exemple de structure d'un module de 15 calcul paramétré d'un système selon l'invention et son utilisation dans la phase préparatoire. La figure 8 illustre l'utilisation du module de calcul de la figure 7 pour diagnostiquer le bon/mauvais fonctionnement d'un aéronef à partir d'un spectre vibratoire.
20 La figure 9 est un graphe illustrant schématiquement un exemple de spectre issu de mesures vibratoires et la figure 10 illustre, avec la figure 9, les coordonnées de ce vecteur. La figure 11 est un graphe illustrant schématiquement les variations au cours du temps de la valeur de diagnostic calculée pour un hélicoptère à 25 partir de spectres issu de mesures vibratoires au cours de vols successifs. Selon un aspect de l'invention, on détermine si (au moins) un spectre issu de mesures sur un aéronef est - ou non -significatif du bon fonctionnement global de l'aéronef, ou du bon fonctionnement d'un 2905763 7 mécanisme particulier de l'aéronef, en comparant l' allure ou la forme de ce spectre avec l'allure ou forme commune à (au moins) deux autres spectres - dits spectres de référence. Plus particulièrement, on compare l'allure du spectre à analyser à 5 certain(s) seulement des spectres de référence, à l'aide de paramètres préalablement déterminés à partir de tous les spectres de référence. Dans une certaine mesure, on peut considérer que ces paramètres sont caractéristiques de l'allure commune à tous les spectres de référence. Comme il ressort de la description suivante, le nombre de ces paramètres 10 est réduit, le nombre d'opérations nécessaires à la comparaison des spectres est également réduit, et ces opérations sont simples. Les procédés, programmes et systèmes selon l'invention permettent ainsi un diagnostic rapide ; il est en outre apparu que les résultats obtenus sont étonnamment fiables.
15 En pratique, un aéronef déterminé est généralement équipé de capteurs à demeure, notamment d'accéléromètres. Pendant chaque vol, des signaux délivrés par chaque accéléromètre sont numérisés et les données de mesure correspondantes sont enregistrées ; le procédé et système selon l'invention permettent de 20 diagnostiquer, après un vol, à partir de ces données enregistrées, si l'état de fonctionnement d'une partie au moins de l'aéronef est satisfaisant, par rapport à des mesures précédemment enregistrées et représentatives d'un état de fonctionnement satisfaisant du même aéronef. Pour que les résultats de cette comparaison puissent être 25 valablement utilisés aux fins d'un diagnostic, il importe non seulement que l'aéronef considéré soit le même, mais également que les capteurs à l'origine des mesures dont les spectres sont analysés, soient ceux ayant servi à l'élaboration des spectres de référence.
2905763 8 En pratique, il importe donc de constituer, au fur et à mesure de l'utilisation de l'aéronef, une base de données de spectres représentatifs du bon fonctionnement des différentes parties de l'aéronef et d'utiliser ensuite ces spectres comme spectres de référence.
5 Sauf indication explicite ou implicite contraire, dans la présente demande, les expressions donnée(s) spectrale(s) et donnée(s) fréquentielle(s) sont employées indifféremment pour désigner les valeurs des composantes d'un spectre obtenu à partir de mesures, par transformation de Fourier par exemple.
10 Sauf indication explicite ou implicite contraire, dans la présente demande, les expressions vecteur(s) de données spectrales et spectre(s) sont utilisées indifféremment pour désigner une suite finie de données spectrales qui est appliquée en entrée des modules de calcul des systèmes selon l'invention.
15 A titre d'exemple, on a illustré figure 9 un courbe 20 représentative d'un spectre obtenu à partir de mesures ; sur ce graphe, l'axe des abscisses représente la fréquence (f), et l'axe des ordonnées représente un niveau d'accélération qui peut être exprimé en décibel (dB), en mètre par seconde par seconde (m/s'), ou en g (gz9,81. m/s').
20 Cette courbe est assimilée à une suite de points d'abscisses respectives f1 à f8 et d'ordonnées respectives v1 à v8. La figure 10 montre un vecteur Y de données spectrales [v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8] correspondant aux huit points en question de la courbe 20 figure 9.
25 En pratique, on utilise des vecteurs comportant un nombre plus élevé de valeurs spectrales ; le nombre de ces valeurs, qui dépend généralement de la valeur de la fréquence d'échantillonnage, peut par exemple être de l'ordre de 1000 valeurs - ou composantes du vecteur - ou de l'ordre de 10 000 valeurs.
2905763 9 Par référence aux figures 1 et 2, on utilise un module 23 paramétré de calcul qui délivre en sortie une valeur DIAG de diagnostic ; par référence à la figure 1, cette valeur résulte de l'application aux deux entrées du module 23, de deux spectres VR1 et VR2 de référence issus de 5 deux mémoires 21 et 22 (i.e. d'une base de données). Dans une phase préparatoire de détermination des paramètres de calcul du module 23, les deux spectres VR1 et VR2 sont présentés une seule fois en entrée du module, et le module fournit en sortie la valeur DIAG calculée, en fonction des valeurs initiales des paramètres du module 23, à 10 partir des deux vecteurs VR1 et VR2. Un additionneur 25 compare la valeur DIAG obtenue à une valeur Valref de référence enregistrée dans une mémoire 24, et délivre en sortie une valeur CorParam de correction des paramètres du module 23 ; cette valeur de correction est utilisée pour modifier les valeurs des paramètres 15 du module ; un nouveau calcul de la valeur DIAG est ensuite effectué à partir des mêmes spectres VR1 et VR2. Par itérations et modifications successives, on détermine ainsi les valeurs des paramètres du module 23 qui sont telles que la valeur DIAG obtenue en sortie est égale à la valeur Valref de référence.
20 Les valeurs ainsi obtenues pour les paramètres du module 23 sont alors figées (enregistrées) et le module 23 peut ensuite être utilisé pour établir un diagnostic à partir d'un spectre Vtest à analyser. A cet effet, comme illustré figure 2, le spectre à analyser est enregistré dans une mémoire 26 alimentée par des données issues du 25 capteur ayant auparavant délivré les données correspondant aux spectres VR1 et VR2 .
2905763 10 Le spectre de référence VR1 seulement et le spectre Vtest à analyser sont appliqués aux entrées du module 23 qui fournit en sortie une valeur DIAG de diagnostic ; cette valeur DIAG est comparée à la même valeur Valref de référence que précédemment, par l'additionneur 25 qui délivre en 5 sortie un indicateur Idiag. En pratique, lorsque la valeur DIAG de diagnostic dépasse la valeur Valref de référence de plus d'une valeur Vseuil, l'indicateur Idiag peut prendre la valeur 1 pour indiquer que le spectre Vtest est représentatif d'un dis fonctionnement d'une partie de l'aéronef ; au contraire, tant que la 10 différence (DIAG-Valref) reste inférieure à cette valeur Vseuil, l'indicateur Idiag prend la valeur nulle pour indiquer que le spectre Vtest est représentatif d'un bon fonctionnement de la partie considérée de l'aéronef. Dans le mode de réalisation correspondant aux figures 3 et 4, quatre vecteurs VR1, VR2, VR3, VR4 de référence sont utilisés (figure 3) pour 15 déterminer les paramètres du module 23. De la même façon que décrit ci avant, ces quatre vecteurs sont lus dans la mémoire 21, 22, 210, 220 et sont appliqués aux quatre entrées du module 23 qui fournit en sortie une valeur DIAG. La différence CorParam entre la valeur DIAG et la valeur Valref lue 20 dans la mémoire 24, est utilisée pour modifier, de façon itérative, les paramètres du module 23 jusqu'à obtenir en sortie une valeur DIAG qui soit égale à la valeur Valref - qui est par exemple égale à 1 - . Les valeurs des paramètres ainsi obtenues sont enregistrées et le module 23 peut alors être utilisé pour diagnostiquer globalement l'état 25 de composants de l'aéronef représentés par deux vecteurs Vtestl et Vtest2 à analyser.
2905763 I1 Ces deux vecteurs sont lus dans la mémoire 26, 260 et sont appliqués (figure 4), ainsi que les deux vecteurs VR1 et VR2 de référence aux entrées du module 23. Le module 23 fournit en sortie une valeur DIAG qui est comparée, 5 par le comparateur/additionneur 25, à la valeur Valref ; lorsque la valeur Idiag fournie en sortie est élevée, on peut générer un signal/message d'alarme, puis analyser séparément les vecteurs Vtestl et Vtest2, par comparaison avec un seul vecteur de référence (cf. figures 1 et 2) ou par comparaison avec trois des quatre vecteurs VR1 à VR4 (cf. figures 3 et 4).
10 Lorsqu'au contraire la valeur Idiag est inférieure à la valeur seuil, on peut générer un signal/message indiquant que les deux spectres analysés reflètent un comportement satisfaisant de l'aéronef considéré. Par référence aux figures 5, 7 et 8 notamment, on observe que le module 23 comporte des opérateurs regroupés en cinq couches CO1 à COS 15 et interconnectés pour former un réseau. Les modules représentés sur ces figures comportent deux entrées 27, 28 et une sortie 31. La première couche CO1 est constituée d'opérateurs A, à A5 et B, à B5 d'appartenance qui sont chacun caractérisés par une fonction 20 d'appartenance. Chaque opérateur d'appartenance - tel que A, - est relié à une entrée - telle que 27 du module 23 par laquelle un vecteur - tel que VR1 - est appliqué en entrée ; l'opérateur fournit en sortie un vecteur - dit vecteur de degré d'appartenance - de même dimension que le vecteur appliqué en 25 entrée, dont chaque composante résulte de la transformation de la composante de même indice du vecteur en entrée, par la fonction d'appartenance de l'opérateur considéré.
2905763 12 Les opérateurs A, et A2 du module 23 fournissent ainsi, lorsque le vecteur VR1 est appliqué à l'entrée 27, deux vecteurs de degré d'appartenance (cf. figure 5), et les opérateurs A1-A5 fournissent cinq vecteurs de degré d'appartenance (cf. figures 7 et 8).
5 Le fonctionnement des opérateurs Bj (B1 - B5) reliés à l'entrée 28 est identique à celui des opérateurs Ai (A, - A5). La seconde couche CO2 est constituée d'opérateurs Ili,j de multiplication qui reçoivent chacun deux vecteurs de degré d'appartenance délivrés par les opérateurs de la couche CO1, et fournissent en sortie une 10 valeur Wi,j de produit de ces couples de vecteurs ; plus précisément, cette valeur est égale au produit d'un des deux vecteurs par la transposée du second vecteur. La troisième couche CO3 est constitué d'opérateurs N de normalisation qui reçoivent chacun un produit d'un couple de vecteurs 15 d'appartenance et fournissent en sortie une valeur normalisée de produit. Le nombre de ces opérateurs est identique au nombre des opérateurs de multiplication ; ce dernier nombre est égal au produit des nombres d'opérateur d'appartenance respectivement associés aux différentes entrées, soit 25 opérateurs FI et 25 opérateurs N dans le cas illustré figures 7 et 8.
20 La quatrième couche CO, est constituée de 25 opérateurs Pi,j (P1 , à P51,... ,P, 5 à PS 5) de pondération respective des vecteurs d'entrée (tels que VR1 et VR2) par les produits normalisés déterminés par les opérateurs de la couche CO3, et la cinquième couche CO5 est constituée d'un seul opérateur de sommation des résultats délivrés par les opérateurs Pi,j de pondération.
25 Les sorties des couches CO, et CO5 étant des vecteurs de même dimension que celle des vecteurs d'entrée VR1 et VR2, la valeur Diag peut être définie comme la norme du vecteur délivré par le sommateur de la couche CO5.
2905763 13 La structure et le fonctionnement du module 23 sont similaires à ceux des réseaux adaptatifs multicouches - ou réseaux neuroflous - décrits dans le document ANFIS : Adaptative - Network - Based Fuzzy Inference System , Jyh-Shing Roger Jang, IEEE Transactions on Systems, Man and 5 Cybernetics, Vol. 23, 1993, pp 665-684. En particulier, le module 23 correspondant aux figures 7 et 8 s'apparente à un système d'inférence floue à deux entrées et une sortie, et dont la base de règle comporte cinq règles de type Takagi-Sugéno de forme : _-) -h - 10 Si VR1 est Ai et VR2 est Bj alors DIAGi, j = ai, j VR1 + /Ji,j VR2 + Si ,j. Ces règles sont combinées (pondérées et sommées) pour obtenir le vecteur DIAG dont la norme (moyenne quadratique des composantes par exemple) est la valeur Diag de diagnostic qui est comparée à la valeur Valref de référence.
15 Plus précisément, une fonction paramétrique d'appartenance ,um (x) est respectivement associée à chaque noeud (ou opérateur) de la première couche CO,, la fonction d'appartenance pouvant être définie par l'équation : 1+(x-cm) 26m am 20 dont la représentation graphique CCI-CC5 présente, comme illustré figure 6, une forme de cloche. Comme mentionné ci avant, cette fonction est appliquée à chaque composante d'un vecteur présenté en entrée, et l'application de cette fonction à une composante produit la composante de même indice du 25 vecteur correspondant en sortie, dit vecteur de degré d'appartenance.
2905763 14 Chacune de ces fonctions d'appartenance se caractérise par la valeur particulière des trois paramètres am, bm et c,,,, ces trois valeurs étant déterminées par itérations dans la phase préparatoire. En pratique, on peut par exemple déterminer (par itérations) une 5 valeur aä commune aux cinq paramètres a,-a5, et déterminer (par itérations) une valeur bä commune aux cinq paramètres b,-b5, pour ce qui concerne les opérateurs d'appartenance Al-A5 reliés à l'entrée 27 ; on peut faire de même pour les opérateurs B1-B5. Comme illustré figure 6, les valeurs des paramètres et-c5 10 correspondent à l'abscisse, sur ce graphe, des sommets respectifs des courbes en cloches CC1-CC5 caractéristiques des fonctions ,11(x) - p5(x) d'appartenance respective des opérateurs Al-A5. Dans la phase préparatoire, la détermination itérative des valeurs des paramètres am, bm et cm des opérateurs d'appartenance, peut se faire par 15 une méthode du gradient, par rétropropagation d'erreurs ; la détermination itérative des valeurs des trois coefficients ai,j ,Bi,j et U1 ,j de pondération caractérisant respectivement chacun (les opérateurs de pondération Pi,j peut se faire par une méthode directe, en particulier par la méthode des moindres carrés.
20 Contrairement aux opérateurs Ai, Bj, et Pi,j, les opérateurs II (couche CO2) et N (couche CO3) réseau d'opérateurs du module 23, ne sont pas paramétrés. Chaque opérateur FI délivre en sortie le produit des deux vecteurs qui lui sont présentés en entrée, i.e. le produit d'un vecteur de degré 25 d'appartenance issu d'un premier vecteur d'entrée, par la transposée d'un vecteur de degré d'appartenance issu d'un second vecteur d'entrée, soit : Wi, j = VR1 i . VR2 j '' 2905763 15 Ce simple opérateur multiplicateur peut être remplacé par un opérateur de type t-norme ou t-conorme, i.e. un opérateur borné monotone, commutatif, et associatif. Chaque opérateur N de normalisation de la couche CO, délivre en 5 sortie une valeur normalisée Wi, j définie par Wi, j Wi,j - Wk, t k,l Ces valeurs normalisées sont utilisées par les opérateurs Pi,j de pondération des entrées qui délivrent une sortie Pi, j définie par la relation : 10 Pi, i = Wi, j (ai,j vl + f3i,j v2 + bi, j ) vl et v2 étant les deux vecteurs (tels que VR1, Vtestl, VR2, Vtest2) présentés en entrée du module 23. Les vecteurs Pi, j délivrés en sortie de la couche CO, sont additionnés par le sommateur de la couche CO5 qui délivre en sortie un 15 vecteur DIAG, ces vecteurs présentant la même dimension que les vecteurs d'entrée. La norme DIAG du vecteur DIAG constitue alors la valeur DIAG de diagnostic qui est comparée à la valeur de référence. Le procédé selon l'invention a été appliqué à des données de 20 mesures enregistrées après des vols successifs d'un hélicoptère et a permis d'obtenir des valeurs DIAG respectives de diagnostic à l'issue de ces vols ; l'évolution de l'amplitude de cette valeur de diagnostic, qui est illustrée à titre d'exemple figure 11, a montré que la valeur de référence Valref, 2905763 16 permet de détecter le premier vol \Tm après lequel est apparu un disfonctionnement d'un mécanisme de la boîte de transmission principale de l'hélicoptère.
Claims (14)
1. Procédé de diagnostic d'un aéronef par analyse d'au moins un spectre (Vtest, Vtestl, Vtest2) obtenu à partir de mesures pratiquées sur l'aéronef, en particulier à partir de mesures vibratoires, dans lequel on applique à l'entrée d'un module (23) de calcul le(s) spectre(s) à analyser ainsi qu'un premier spectre (VR1, VR2, VR3, VR4) de référence au moins, le module de calcul déterminant une valeur (Diag) de diagnostic en fonction du (des) spectre(s) à analyser., du (des) spectre(s) de référence et de paramètres (am, bRä cm, ai,j, (3i,j, Si,j) déterminés à partir d'au moins deux spectres de référence incluant ledit premier spectre de référence.
2. Procédé selon la revendication 1 dans lequel : - dans une phase préparatoire, on applique au moins deux spectres de référence à l'entrée du module (23) de calcul paramétré qui produit en sortie une valeur de diagnostic, puis on modifie par itérations les paramètres du module de calcul pour obtenir en sortie une valeur (Valref) de référence ; puis -dans une phase de diagnostic, on applique un ou plusieurs spectres à analyser ainsi qu'une partie (certain(s)) des spectres de référence à l'entrée du module de calcul paramétré qui produit en sortie la valeur de diagnostic ; et on diagnostique un défaut lorsque cette dernière valeur dépasse la valeur de référence.
3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel on utilise un module de calcul comportant une pluralité d'opérateurs structurés en couches et en réseau, incluant des opérateurs (Ai, Bj) paramétriques d'appartenance et des opérateurs (Pi,j) paramétriques de pondération des spectres présentés en entrée.
4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3 dans lequel, dans la phase de diagnostic, on applique au moins un vecteur de 2905763 18 données spectrales - ou données fréquentielles - à diagnostiquer et au moins un vecteur de données spectrales de référence à l'entrée du module de calcul qui détermine, pour chaque vecteur en entrée, plusieurs vecteurs de degré d'appartenance respective des composantes du vecteur à plusieurs 5 classes, et qui calcule une valeur (unique) de diagnostic en fonction des vecteurs de degré d'appartenance, et dans lequel on signale une défaillance de l'aéronef lorsque la valeur de diagnostic dépasse un seuil û ou valeur de référence-.
5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4 dans 10 lequel chacun des vecteurs de données spectrales résulte d'une transformée de Fourier appliquée à des données de mesures résultant de l'échantillonnage de signaux délivrés par des microphones ou accéléromètres à une fréquence au moins égale à 1 kHz environ (notamment une fréquence de l'ordre de 5, 10, 50 ou 250 kHz), chacun des 15 vecteurs de données comportant de l'ordre de un ou plusieurs milliers de composantes.
6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5 dans lequel on transforme des séries de données temporelles de mesure en une série/vecteur de données fréquentielles de mesure, la transformation 20 comportant les opérations successives suivantes : - synchronisation de plusieurs séries de données temporelles de mesure, - calcul d'une série moyenne de données temporelles de mesure à partir de plusieurs séries de données temporelles de mesure 25 synchronisées, - transformation du domaine temporel au domaine fréquentiel pour obtenir le vecteur de données fréquentielles de mesure à partir de la série moyenne de données temporelles. 2905763 19
7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le module (23) de calcul comporte une structure en couches incluant une couche (COI) d'opérateurs d'appartenance, et dans lequel on applique un vecteur en entrée des opérateurs d'appartenance du module (23) pour 5 obtenir en sortie (le chaque opérateur d'appartenance un vecteur de degrés d'appartenance qui présente une dimension identique à celle du vecteur en entrée.
8. Procédé selon la revendications 7, dans lequel le module (23) de calcul inclue une couche (CO2) d'opérateurs (17) de multiplication, et dans 10 lequel on applique chaque couple de vecteurs de degrés d'appartenance en entrée des opérateurs de multiplication du module (23) pour obtenir en sortie de chaque opérateur de multiplication une valeur de produit du couple de vecteurs correspondant, ce produit représentant le degré d'activation d'une règle associée au couple de classes d'appartenance ??? 15 correspondant au couple de vecteurs.
9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel le module (23) de calcul inclue une couche (CO3) d'opérateurs (N) de normalisation, et dans lequel on applique chaque valeur de produit de vecteurs en entrée des opérateurs de normalisation du module (23) pour obtenir en sortie de 20 chaque opérateur de normalisation une valeur normalisée de produit du couple de vecteurs correspondant.
10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel le module (23) de calcul inclue une couche (CO4) d'opérateurs (Pi,j) de pondération des vecteurs d'entrée, et dans lequel on applique les valeurs normalisées de 25 produit de vecteurs et les vecteur d'entrée en entrée des opérateurs de pondération pour obtenir en sortie de chaque opérateur de pondération un vecteur pondéré.
11. Procédé selon la revendication 10, dans lequel le module (23) de calcul inclue une couche (CO5) comportant un opérateur (~) de sommation des vecteurs pondérés, et dans lequel on applique chaque vecteur pondéré en entrée de l'opérateur de sommation pour obtenir en sortie de 2905763 20 l'opérateur de sommation un vecteur global, et on calcule la valeur de diagnostic en fonction de (égale à) une norme du vecteur global.
12. Procédé selon l'une quelconque des revendications 7 à 11, dans lequel les opérateurs d'appartenance de la lère couche (CO1) présentent 5 une courbe (CC1-CC5) d'appartenance continue et dérivable en forme générale de cloche ou de gaussienne.
13. Programme comportant un code fixé sur un support ù tel qu'une mémoire ù ou matérialisé par un signal, le code étant lisible et/ou exécutable par au moins une unité de traitement de données - telle qu'un 10 processeur, pour diagnostiquer le fonctionnement (bon ou mauvais) d'un aéronef, le code comportant des segments de code pour effectuer les opérations d'un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 12.
14. Système de diagnostic d'un aéronef, qui comporte : - un organe de lecture d'un support de données qui est agencé pour 15 lire des donnés de mesures effectuées sur l'aéronef, - une base de données contenant des données de spectres de référence pour l'aéronef, - un dispositif de transformation des données de mesure du domaine temporel au domaine fréquentiel, qui est connecté à l'organe de 20 lecture pour en recevoir les données de mesures et pour délivrer en sortie des données spectrales à analyser, et - un organe de calcul qui est relié à la base de données et au dispositif de transformation, et qui est programmé pour effectuer les opérations d'un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 25 à 12.
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FR0607926A FR2905763B1 (fr) | 2006-09-11 | 2006-09-11 | Procede et systeme de diagnostic d'un aeronef a partir de mesures effectuees sur l'aeronef. |
IL184970A IL184970A (en) | 2006-09-11 | 2007-07-31 | Method and system for diagnosing an aircraft from measurements performed on the aircraft |
US11/832,764 US7949439B2 (en) | 2006-09-11 | 2007-08-02 | Method and a system for diagnosing an aircraft from measurements performed on the aircraft |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FR0607926A FR2905763B1 (fr) | 2006-09-11 | 2006-09-11 | Procede et systeme de diagnostic d'un aeronef a partir de mesures effectuees sur l'aeronef. |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
FR2905763A1 true FR2905763A1 (fr) | 2008-03-14 |
FR2905763B1 FR2905763B1 (fr) | 2008-12-12 |
Family
ID=38311979
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
FR0607926A Expired - Fee Related FR2905763B1 (fr) | 2006-09-11 | 2006-09-11 | Procede et systeme de diagnostic d'un aeronef a partir de mesures effectuees sur l'aeronef. |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US7949439B2 (fr) |
FR (1) | FR2905763B1 (fr) |
IL (1) | IL184970A (fr) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8874477B2 (en) | 2005-10-04 | 2014-10-28 | Steven Mark Hoffberg | Multifactorial optimization system and method |
FR2966616B1 (fr) * | 2010-10-22 | 2012-12-14 | Airbus | Procede, dispositif et programme d'ordinateur d'aide au diagnostic d'un systeme d'un aeronef, utilisant des graphes d'evenements redoutes |
US9541606B2 (en) * | 2012-12-17 | 2017-01-10 | General Electric Company | Fault detection system and associated method |
GB2517174B (en) * | 2013-08-14 | 2021-02-10 | Bae Systems Plc | Assessment of structural health |
FR3013834B1 (fr) * | 2013-11-28 | 2015-12-25 | Airbus Operations Sas | Methode de fusion de donnees de capteurs utilisant un critere de coherence |
GB2529637B (en) * | 2014-08-26 | 2017-07-05 | Ge Aviat Systems Ltd | System for building and deploying inference model |
EP4287025A3 (fr) | 2014-11-07 | 2024-03-13 | BL TECHNOLOGIES, Inc. | Moteur analytique à utiliser avec données de surveillance à distance et des modèles de biens imparfaits |
US10495693B2 (en) | 2017-06-01 | 2019-12-03 | General Electric Company | Wind turbine fault detection using acoustic, vibration, and electrical signals |
CN112085869A (zh) * | 2020-09-18 | 2020-12-15 | 陕西千山航空电子有限责任公司 | 一种基于飞参数据的民机飞行安全性分析方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6138426A (ja) * | 1984-07-31 | 1986-02-24 | Japan Tobacco Inc | 機械設備異常診断装置 |
US6282459B1 (en) * | 1998-09-01 | 2001-08-28 | International Business Machines Corporation | Structure and method for detection of physical interference during transport of an article |
US6507790B1 (en) * | 1998-07-15 | 2003-01-14 | Horton, Inc. | Acoustic monitor |
US20050096873A1 (en) * | 2002-12-30 | 2005-05-05 | Renata Klein | Method and system for diagnostics and prognostics of a mechanical system |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6301572B1 (en) * | 1998-12-02 | 2001-10-09 | Lockheed Martin Corporation | Neural network based analysis system for vibration analysis and condition monitoring |
US8874477B2 (en) * | 2005-10-04 | 2014-10-28 | Steven Mark Hoffberg | Multifactorial optimization system and method |
-
2006
- 2006-09-11 FR FR0607926A patent/FR2905763B1/fr not_active Expired - Fee Related
-
2007
- 2007-07-31 IL IL184970A patent/IL184970A/en active IP Right Grant
- 2007-08-02 US US11/832,764 patent/US7949439B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6138426A (ja) * | 1984-07-31 | 1986-02-24 | Japan Tobacco Inc | 機械設備異常診断装置 |
US6507790B1 (en) * | 1998-07-15 | 2003-01-14 | Horton, Inc. | Acoustic monitor |
US6282459B1 (en) * | 1998-09-01 | 2001-08-28 | International Business Machines Corporation | Structure and method for detection of physical interference during transport of an article |
US20050096873A1 (en) * | 2002-12-30 | 2005-05-05 | Renata Klein | Method and system for diagnostics and prognostics of a mechanical system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
IL184970A0 (en) | 2008-01-06 |
IL184970A (en) | 2011-09-27 |
US7949439B2 (en) | 2011-05-24 |
US20080065281A1 (en) | 2008-03-13 |
FR2905763B1 (fr) | 2008-12-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
FR2905763A1 (fr) | Procede et systeme de diagnostic d'un aeronef a partir de mesures effectuees sur l'aeronef. | |
EP3039397B1 (fr) | Procédé, système et programme d'ordinateur d'analyse acoustique d'une machine | |
CA2749214C (fr) | Procede et systeme de surveillance de phenomenes vibratoires survenant dans un moteur a turbine a gaz d'aeronef en fonctionnement | |
EP1111364B1 (fr) | Détection de l'endommagement de pièces d'un moteur | |
CA2943397C (fr) | Procede d'estimation du caractere normal ou non d'une valeur mesuree d'un parametre physique d'un moteur d'aeronef | |
FR2900745A1 (fr) | Procede et dispositif de diagnostic d'un mecanisme | |
CA3028050C (fr) | Procede de surveillance et de detection de la formation d'une degradation dans au moins une piece mobile d'un mecanisme tournant et systeme associe | |
CA2773360A1 (fr) | Procede et dispositif pour la determination de diagnostics | |
FR2988130A1 (fr) | Systeme de detection de defaut sur une roue aubagee de moteur d'aeronef | |
FR3035232A1 (fr) | Systeme de surveillance de l'etat de sante d'un moteur et procede de configuration associe | |
FR3105050A1 (fr) | Procédé de contrôle d’un niveau de qualité de vissage d’une visseuse, dispositif associé et programme mettant en œuvre le procédé. | |
FR3025886B1 (fr) | Systeme et procede de controle de pieces | |
EP3594641B1 (fr) | Procédé d'analyse d'un signal vibratoire issu d'une rotation d'au moins une pièce mobile appartenant à un mécanisme tournant | |
FR2900746A1 (fr) | Procede et dispositif de diagnostic d'un mecanisme. | |
FR2957170A1 (fr) | Outil de conception d'un systeme de surveillance d'un moteur d'aeronef | |
WO2023203304A1 (fr) | Méthode de surveillance d'une machine tournante pour la détection d'un défaut d'un roulement d'aéronefs | |
FR3003986A1 (fr) | Procede de detection et de prise en compte d'un changement abrupt d'au moins un indicateur de surveillance d'un dispositif. | |
EP3913348A1 (fr) | Système et procédé de surveillance de l'usure d'une roue libre et appareil associé | |
WO2024089358A1 (fr) | Dispositif de surveillance de l'état d'endommagement d'une transmission de puissance | |
FR3015670A1 (fr) | Dispositif de detection de premices de defaillance d'un systeme mecanique | |
EP4300095B1 (fr) | Procédé d'identification automatique d'une source acoustique a partir d'un signal acoustique produit | |
FR3096133A1 (fr) | Extraction d’une composante vibro-acoustique générée par une source mécanique en régime variable | |
WO2023217724A1 (fr) | Procédé de détection d'un défaut d'au moins un engrenage d'une turbomachine d'aéronef à partir d'un signal vibratoire de l'engrenage | |
EP4407290A1 (fr) | Procede et dispositif de detection d'un defaut sur un systeme mecanique comportant au moins un organe tournant | |
WO2022157453A1 (fr) | Procede de surveillance de l'etat de composants mecaniques sur une ligne d'arbre, dispositif et systeme de surveillance associes |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
CD | Change of name or company name |
Owner name: AIRBUS HELICOPTERS, FR Effective date: 20140602 |
|
PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 11 |
|
PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 12 |
|
PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 13 |
|
PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 14 |
|
PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 15 |
|
PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 16 |
|
ST | Notification of lapse |
Effective date: 20230505 |