Auteur : Pierre BECT
Directeur de thèse : Zineb SIMEU-ABAZI
Co-dirigée par : Pierre-Loïc MAISONNEUVE
Date : 30 avril 2013
Directeur de thèse : Zineb SIMEU-ABAZI
Co-dirigée par : Pierre-Loïc MAISONNEUVE
Date : 30 avril 2013
Développement d'un modèle de comportement
pour la détection et le diagnostic d'événements anormaux :
application à l'hélicoptère
pour la détection et le diagnostic d'événements anormaux :
application à l'hélicoptère
La maintenance d'un système complexe est souvent segmentée par sous-système. Chacun de sous-systèmes faisant intervenir des compétences pointues et variées, déterminer l'état de santé globale du systèmes s'avère être une tâche compliquée. Cependant, les systèmes complexes sont aujourd'hui surveillés avec attention ce qui permet d'enregistrer un nombre important de données hétérogènes permettant à la maintenance d'être efficace sur chaque sous-systèmes. La variété de ces données permet d'avoir une vision d'ensemble sur l'état de santé du système mais du fait de leur quantité et de leur hétérogénéité leur analyse est un exercice complexe. Pour pallier aux problématiques de traitement de données de masse, ces dernières décennies ont vu se développer des outils informatiques et mathématiques permettant d'extraire des informations pertinentes d'un ensemble de données : le data mining. La mise en application d'outils issus des méthodes de data mining peut être une solution à l'identification de l'état santé globale du système.
Pour rendre cela possible, la thèse présente dans un premier temps comment construire un modèle de comportement du système hélicoptère en se basant sur des données relatives au bon fonctionnement de l'appareil. Ce modèle de comportement considéré comme normal va ensuite servir de référence. Il permettra donc dans un deuxième temps de répondre à comment détecter et caractériser une déviance, un événement anormal, vis à vis du modèle du comportement normal du système. Cette méthode cherche à maximiser l'utilisation des données et minimiser l'introduction d'information relative à la connaissance du système. De cette manière, elle permet de fournir des résultats complément objectifs qui pourront être comparés à des analyses physiques. La méthode est supportée par un ensemble d'outils mathématiques implémentés dans une infrastructure industrielle permettant l'utilisation de données réelles associées aux appareils d'Eurocopter.
Pour accompagner la mise en place de cette méthode, cette thèse présente une application sur des données réelles issues d'hélicoptères de types EC225 de la gamme d'Eurocopter.
Pour rendre cela possible, la thèse présente dans un premier temps comment construire un modèle de comportement du système hélicoptère en se basant sur des données relatives au bon fonctionnement de l'appareil. Ce modèle de comportement considéré comme normal va ensuite servir de référence. Il permettra donc dans un deuxième temps de répondre à comment détecter et caractériser une déviance, un événement anormal, vis à vis du modèle du comportement normal du système. Cette méthode cherche à maximiser l'utilisation des données et minimiser l'introduction d'information relative à la connaissance du système. De cette manière, elle permet de fournir des résultats complément objectifs qui pourront être comparés à des analyses physiques. La méthode est supportée par un ensemble d'outils mathématiques implémentés dans une infrastructure industrielle permettant l'utilisation de données réelles associées aux appareils d'Eurocopter.
Pour accompagner la mise en place de cette méthode, cette thèse présente une application sur des données réelles issues d'hélicoptères de types EC225 de la gamme d'Eurocopter.