FR3035215A1 - Procede de detection d'anomalie de turbomachine par analyse vibratoire automatisee - Google Patents

Abstract

L'invention propose un procédé de détection d'anomalie d'une turbomachine, le procédé étant mis en œuvre à partir d'un spectrogramme caractérisant un comportement vibratoire de la turbomachine en fonction d'une vitesse de rotation d'un arbre de la turbomachine, caractérisé en ce qu'il comprend la mise en œuvre des étapes consistant à : - subdiviser le spectrogramme (200) en une pluralité de zones, - pour chaque zone, réduire (300) le nombre de dimensions des données de la zone à un degré spécifique à ladite zone, et - comparer (400) chaque zone du spectrogramme à un ensemble de zones correspondantes de spectrogrammes de référence correspondant à des turbomachines saines, et - déduire un état sain ou anormal de la turbomachine en fonction du résultat de ladite comparaison.

Description

1 DOMAINE DE L'INVENTION L'invention concerne un procédé de détection d'anomalie d'une turbomachine par analyse vibratoire, c'est-à-dire au moyen de l'exploitation d'un spectrogramme caractérisant un comportement vibratoire de la turbomachine en fonction de la vitesse de rotation d'un arbre de la turbomachine. ETAT DE LA TECHNIQUE Une turbomachine peut faire l'objet de nombreux tests, tant en banc d'essai qu'en vol réel, afin de contrôler son usure et diagnostiquer des problèmes potentiel.

Parmi les paramètres surveillés, les vibrations au sein de la turbomachine permettent de définir un état de santé de la turbomachine, car des problèmes mécaniques ou des endommagements de certaines pièces du moteur peuvent se traduire en signatures vibratoires spécifiques. Il est donc connu de mesurer, par des accéléromètres placés au sein du moteur, des vibrations de la turbomachine lors de diverses phases de test telles que des phases d'accélération ou de décélération. Les mesures des accéléromètres sont ensuite converties en spectres fréquentiels sur de petits index temporels et représentées sous la forme de spectrogramme, en fonction de la vitesse de rotation de l'arbre haute-pression de la turbomachine, appelée N2. Les spectrogrammes ainsi obtenus sont des ensembles de données de très grandes dimensions. Or, l'information pertinente recherchée, correspondant par exemple à une signature vibratoire d'un défaut mécanique, constitue une partie mineure des données composant ces spectrogrammes. Ceci est visible par exemple sur les figures la et 1b, qui représentent respectivement un spectrogramme sain et un spectrogramme anormal, dont la partie traduisant une anomalie est entourée. De plus, les données composant les spectrogrammes sont globalement bruitées et sujettes à une certaine variabilité d'une turbomachine à l'autre, même pour des turbomachines saines.

En effet, comme indiqué précédemment, les spectrogrammes sont représentés en fonction de la vitesse de rotation de l'arbre haute-pression de la turbomachine. Or, la fréquence des vibrations causées par un arbre sont corrélées de façon linéaire avec la vitesse de rotation de cet arbre.

3035215 2 Les vibrations causées par l'arbre haute-pression apparaissent donc sur le spectrogramme comme des droites. Cependant, des vibrations sont aussi générées par la rotation de l'arbre basse-pression. Or, la vitesse de rotation de l'arbre basse-pression, appelée N1 est 5 variable en fonction de la vitesse N2 de rotation de l'arbre haute-pression, comme visible sur la figure 2 qui représente la vitesse N1 de rotation de l'arbre basse-pression par rapport à la vitesse N2 de rotation de l'arbre haute-pression. Du fait de la variabilité de la relation entre N1 et N2, il en résulte une forte variabilité des spectrogrammes traduisant les vibrations induites par l'arbre haute- 10 pression et l'arbre basse-pression. La mise en place d'un algorithme de détection automatique d'anomalie par traitement d'un spectrogramme et comparaison de ce spectrogramme avec un ou plusieurs spectrogrammes de référence est donc rendue malaisée par la grande variabilité des données et leur dimension importante par rapport à l'information 15 recherchée. Un expert vibratoire se charge de visualiser les spectrogrammes dans son intégralité afin de donner une expertise sur le statut du moteur. Cette opération peut être plus ou moins longue et plus ou moins complexe selon chaque spectogramme. Il résulte dans l'analyse du spectrogramme un manque d'automatisme à 20 cause de l'appel nécessaire à un analyste. De plus, parmi la population de turbomachines existantes, seule une très faible proportion est endommagée et peut donc présenter un spectrogramme s'écartant de celui d'une machine saine. Or, certaines défaillances ne s'observent que rarement, et il n'existe donc pas à ce jour de base de données de 25 spectrogrammes comprenant des spectrogrammes associés à tous les types de problèmes possibles. Pour détecter une anomalie dans un spectrogramme il est proposé de le faire non pas par comparaison à des spectrogrammes correspondant à des moteurs défaillants, mais par comparaison à des spectrogrammes de moteurs sains, en 30 s'affranchissant de la variabilité de ces derniers. PRESENTATION DE L'INVENTION L'un des buts de l'invention est de pallier les inconvénients de l'art antérieur, en proposant un procédé de détection d'anomalie d'une turbomachine à partir de 3035215 3 l'analyse d'un spectrogramme vibratoire, dans lequel aucune intervention d'opérateur spécialisé n'est requise, ou à tout le moins des interventions humaines aussi réduites que possible. Un autre but de l'invention est de proposer une analyse exhaustive du 5 spectrogramme. Un autre but de l'invention est de permettre une détection d'anomalie par analyse d'un spectrogramme uniquement par comparaison avec une base de données de spectrogrammes de turbomachines saines. Un autre but de l'invention est de pouvoir mettre en oeuvre le procédé de 10 détection d'anomalie sur une turbomachine en banc d'essai, en état de maintenance (moteur déposé) ou en fonctionnement (moteur embarqué). A cet égard, l'invention a pour objet un procédé de détection d'anomalie d'une turbomachine, le procédé étant mis en oeuvre à partir d'un spectrogramme 15 caractérisant un comportement vibratoire de la turbomachine en fonction d'une vitesse de rotation d'un arbre de la turbomachine, caractérisé en ce qu'il comprend la mise en oeuvre des étapes consistant à : - subdiviser le spectrogramme en une pluralité de zones, - pour chaque zone, réduire le nombre de dimensions des données de la zone 20 à un degré spécifique à ladite zone, et - comparer chaque zone du spectrogramme à un ensemble de zones correspondantes de spectrogrammes de référence correspondant à des turbomachines saines, et - déduire un état sain ou anormal de la turbomachine en fonction du résultat 25 de ladite comparaison. Avantageusement, mais facultativement, le procédé selon l'invention peut en outre comprendre au moins l'une des caractéristiques suivantes : - l'étape de déduction peut comprendre la détection d'une anomalie de la 30 turbomachine si au moins une zone du spectrogramme présente un écart supérieur à un seuil déterminé par rapport aux zones des spectrogrammes de référence. - les zones du spectrogramme peuvent être non-disjointes. 3035215 4 - l'étape de réduction du nombre de dimensions des données de chaque zone peut être mise en oeuvre par l'une des méthodes suivantes : o analyse par composantes principales, ou o factorisation en matrices non-négatives. 5 - Le procédé peut comprendre en outre une étape de détermination du degré réduit de dimensions de chaque zone. - L'étape de détermination du degré réduit de dimensions de chaque zone peut comprendre la mise en oeuvre itérative des étapes consistant à : o augmenter le degré atteint à l'itération précédente d'une dimension, 10 o estimer une erreur quadratique d'approximation entre les données de la zone au nombre de dimensions initial et les données de la zone au degré réduit de dimensions, et o comparer la différence entre l'erreur d'approximation courante et l'erreur d'approximation de l'itération précédente à un seuil 15 déterminé, jusqu'à ce que l'erreur d'approximation soit inférieure audit seuil. - Chaque zone des spectrogrammes de référence peut être estimée avec un nombre de dimension égal au degré de la zone correspondante du spectrogramme comparé. 20 - La comparaison d'une zone du spectrogramme à un ensemble de zones correspondantes de spectrogrammes de référence peut comprendre : o le calcul d'une distance entre la zone et la zone des spectrogrammes de référence la plus proche, et la comparaison de ladite distance à un seuil déterminé, ou 25 o la distance de Mahalanobis entre la zone et les zones des spectrogrammes de référence correspondantes, ou o le calcul d'une erreur de projection entre la zone et la projection de cette même zone dans la base des spectrogrammes de référence. - Le procédé peut en outre une étape préliminaire d'acquisition du 30 spectrogramme. L'invention a également pour objet un produit programme d'ordinateur, comprenant des instructions de code pour la mise en oeuvre du procédé selon la description qui précède, lorsqu'il est exécuté par un processeur.

3035215 5 L'invention a encore pour objet un système d'acquisition et de traitement, comprenant deux accéléromètres adaptés pour capter des vibrations d'une turbomachine, un capteur de la vitesse de rotation d'un arbre de la turbomachine, et un processeur adapté pour mettre en oeuvre le procédé selon la description qui 5 précède à partir de données acquises par les capteurs lors d'une phase de fonctionnement de la turbomachine, par exemple lors d'une phase d'accélération et/ou de décélération de la turbomachine. Le procédé de détection d'anomalie permet une analyse exhaustive d'un 10 spectrogramme en subdivisant ce spectrogramme en zones de plus petites dimensions, et en réduisant le nombre de dimensions des données de chaque zone à un degré propre à cette zone. De cette manière, le bruit et la variabilité des données des spectrogrammes peuvent être réduits afin de ne conserver dans les informations traitées que les 15 données représentatives de l'état de santé de la turbomachine. De plus, en appliquant le même traitement à des spectrogrammes de référence de turbomachines saines, on peut procéder à une comparaison simple et rapide de spectrogrammes pour détecter un écart par rapport aux machines saines, cet écart traduisant une anomalie de la turbomachine.

20 On s'affranchit donc du recours à un opérateur spécialisé pour faire une pré- analyse du spectrogramme et sélectionner une zone à analyser de façon approfondie. DESCRIPTION DES FIGURES 25 D'autres caractéristiques, buts et avantages de l'invention ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non limitative, et qui doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : - Les figures la et 1b, déjà décrites, sont des spectrogrammes respectivement d'un moteur sain et d'un moteur présentant une anomalie. 30 - La figure 2, déjà décrite également, représente la variabilité de la vitesse de rotation de l'arbre basse-pression en fonction de la vitesse de rotation de l'arbre haute-pression. - La figure 3 représente schématiquement une turbomachine munie de capteurs permettant l'acquisition d'un spectrogramme. 3035215 6 - La figure 4 représente les principales étapes du procédé selon un mode de réalisation de l'invention. - La figure 5 représente un exemple de subdivision d'un spectrogramme en zones d'intérêt.

5 DESCRIPTION DETAILLEE D'AU MOINS UN MODE DE MISE EN OEUVRE DE L'INVENTION En référence à la figure 3, on a représenté schématiquement un exemple de turbomachine 1 dont des vibrations sont mesurées et analysées en vue de vérifier 10 son bon fonctionnement et diagnostiquer une anomalie éventuelle. La turbomachine comprend de manière classique, d'amont en aval par rapport à la direction du flux d'air, une soufflante 10, un compresseur basse-pression 11, un compresseur haute-pression 12, une chambre de combustion de carburant 13, une turbine haute-pression 14, une turbine basse-pression 15, et une 15 tuyère d'échappement 16. La turbomachine comprend en outre un premier arbre dit haute-pression 20, qui relie la turbine haute-pression 14 au compresseur haute-pression 12, et un arbre dit basse-pression 21, qui relie la turbine basse-pression 15 au compresseur basse-pression 11.

20 On a également représenté sur la même figure un système d'acquisition et de traitement d'un spectrogramme caractérisant un comportement vibratoire de la turbomachine en fonction de la vitesse de rotation N2 de l'arbre haute-pression 20. Ce système 3 comporte un ensemble de capteurs, et en particulier un ensemble d'accéléromètres, comprenant un accéléromètre 30 mesurant des 25 vibrations induites par la rotation de l'arbre haute-pression 20, cet accéléromètre étant positionné au voisinage de la turbine basse-pression 15, et un accéléromètre 31 mesurant des vibrations induites par la rotation de l'arbre basse-pression 21, cet accéléromètre étant positionné au voisinage de la soufflante 10. Ce système 3 comporte donc un ensemble de capteurs, en particulier deux accéléromètres 30 et 30 31 permettant tous deux de mesurer les vibrations du moteur. L'ensemble de capteur comprend également un capteur 32A adapté pour mesurer la vitesse de rotation de l'arbre haute-pression, ce capteur 32A étant positionné classiquement au niveau d'un boitier d'accessoires de la turbomachine. L'ensemble de capteur comprend également un capteur 32B adapté pour mesurer la vitesse N1 de rotation 3035215 7 de l'arbre basse-pression 21, ce capteur 32B étant positionné classiquement au niveau d'un carter central entre ledit arbre basse-pression 21 et le compresseur basse pression 11. En outre le système d'acquisition et de traitement comprend des moyens de 5 traitement des données mesurées par les capteurs. Ces moyens de traitement comprennent typiquement un calculateur 33. Le système d'acquisition 3 comprend en outre avantageusement une mémoire 34 associée au calculateur. Une unité de calcul 35 permettant de générer et exploiter un spectrogramme. Cette unité 35 peut être associée à une interface 10 Homme-Machine 351M pour afficher des spectrogrammes et/ou des résultats d'analyse de ceux-ci. Le sous-ensemble comprenant le calculateur 33 est par exemple à proximité de la turbomachine et l'unité de calcul 35 peut se trouver à distance de la turbomachine. Par exemple des données mesurées par les capteurs lors de 15 l'utilisation de la turbomachine peuvent être enregistrées dans la mémoire puis chargées dans un système de traitement distant pour leur exploitation. L'unité de calcul comporte typiquement un processeur 35P permettant de générer et exploiter des spectrogrammes. Lors de l'acquisition, les spectrogrammes peuvent être calculés directement. Alternativement, des séries temporelles des vibrations 20 peuvent être récupérées du calculateur et de la mémoire et les spectrogrammes sont calculés par la suite dans l'unité de calcul. Alternativement, ces moyens de traitement peuvent être disposés sur un site de maintenance ou de test de turbomachines déposées. En variante, ces moyens de traitement peuvent encore être embarqués dans 25 l'aéronef propulsé par la turbomachine, afin de réaliser les acquisitions de données et analyses de spectrogrammes lors de l'utilisation même de la turbomachine. Procédé de détection d'anomalie En référence à la figure 4, on va maintenant décrire un procédé de détection 30 d'anomalie mis en oeuvre par le système 3 décrit précédemment. Avantageusement, le processeur 35P dans l'unité de calcul 35 est adapté pour exécuter des instructions de code permettant la mise en oeuvre de ce procédé.

3035215 8 Le procédé étant mis en oeuvre sur un spectrogramme vibratoire d'une turbomachine, il comprend facultativement une étape 100 de génération de ce spectrogramme. C'est le cas notamment si le système 3 est complètement embarqué dans l'aéronef.

5 Alternativement ce spectrogramme peut avoir été obtenu précédemment par d'autres moyens de traitement, et enregistré dans une mémoire, auquel cas il suffit de le charger pour mettre en oeuvre les étapes suivantes du procédé. La génération 100 d'un spectrogramme comprend l'enregistrement par les capteurs 30, 31 de vibrations dans la turbomachine, et la mesure de la vitesse N2 10 de rotation de l'arbre haute-pression par le capteur 32A lors d'une mise en rotation des arbres moteurs 20, 21. Lors de l'enregistrement des données, le régime de rotation de la turbomachine est varié afin de relever les vibrations en fonction de la vitesse N2 de rotation de l'arbre haute-pression 20 permettant une meilleure observabilité des 15 vibrations. Avantageusement, mais facultativement, l'enregistrement des données est réalisé lors d'une phase d'accélération et/ou de décélération de la turbomachine. En variante, il peut s'agir d'une phase de fonctionnement hors accélération ou décélération. Avantageusement, les données sont enregistrées lors d'une phase d'accélération et lors d'une phase de décélération, et les étapes suivantes du 20 procédé sont mises en oeuvre pour les jeux de données correspondant à chaque phase afin de corroborer les résultats obtenus. Les mesures de vibration obtenues sont des signaux temporels. Pour obtenir le spectrogramme, une transformée de Fourier est appliquée à ces signaux temporels pour obtenir une décomposition fréquentielle des signaux. La 25 décomposition fréquentielle caractérise l'énergie du signal à une fréquence donnée. Ensuite, les données sont représentées en un spectrogramme en fonction de la vitesse de rotation N2 représentée en abscisse, la vitesse de rotation étant échantillonnée, par exemple tous les 10 tours par minute. En ordonnée se trouvent les fréquences vibratoires, et chaque énergie de signal à une fréquence donnée et 30 pour une vitesse de rotation N2 donnée est représentée par une nuance de gris (voir figures 1 a et 1 b). Le procédé comprend ensuite une étape 200 de subdivision du spectrogramme ainsi obtenu en une pluralité de zones Z, caractérisées par des 3035215 9 plages de vitesse de rotation N2 (en abscisse) et de fréquence (en ordonnée) qui vont être traitées séparément. Un exemple de subdivision d'un spectrogramme est représenté en figure 5. Par exemple, au moins deux zones sont définies dans le spectrogramme, et 5 de préférence entre 20 et 150 zones environ suivant la finesse donnée à l'analyse sont définies, par exemple environ 20 zones. Le spectrogramme est réparti dans les zones Z de sorte que toute donnée du spectrogramme soit incluse dans au moins une zone. Cependant, les zones Z ne sont pas forcément disjointes, de sorte qu'une donnée du spectrogramme peut être 10 incluse dans plusieurs zones, par exemple dans deux voire trois zones. Les zones peuvent donc être adjacentes et/ou se recouper. Cette répartition du spectrogramme en zones peut être définie une fois pour toutes les applications suivantes du procédé par des experts, chaque zone pouvant correspondre par exemple à des anomalies ou familles d'anomalies différentes de la 15 turbomachine. Pour la comparaison ultérieure de la zone avec des spectrogrammes de référence, l'étape 200 est également mise en oeuvre sur chaque spectrogramme de référence pour le subdiviser en zones. La définition des différentes zones est identique pour les différents spectrogrammes de référence ainsi que pour le 20 spectrogramme étudié. La suite des étapes du procédé est mise en oeuvre en parallèle sur chacune des zones ainsi délimitées. Elle comprend une étape 300 de réduction du nombre de dimensions des 25 données de chaque zone, à un degré (le degré étant le nombre réduit de dimensions) qui est spécifique à chaque zone. Cette étape est mise en oeuvre à la fois pour les zones du spectrogramme à étudier mais également pour les zones des spectrogrammes de référence, le degré de chaque zone étant le même pour les spectrogrammes de référence et le spectrogramme à étudier.

30 Cette réduction du nombre de dimensions spécifique à chaque zone permet de définir, pour chaque zone, une métrique pertinente permettant une comparaison de la zone à une zone correspondante d'un autre spectrogramme. L'étape 300 de réduction du nombre de dimensions peut être mise en oeuvre en employant différentes techniques connues de l'Homme de l'Art, par exemple et de préférence 3035215 10 l'analyse en composantes principales, ou la factorisation en matrices non-négatives (connue en anglais sous le nom non-negative matrix factorization). Ces deux méthodes présentent l'avantage de générer, pour une zone caractérisée par une plage de fréquence et une plage de vitesse de rotation, une 5 base de représentation spécifique des données de toute zone caractérisée par des plages identiques. Ainsi, pour tout nouveau spectrogramme, la zone correspondante peut être représentée dans cette base par des vecteurs de décomposition. La comparaison entre une zone du spectrogramme et une zone analogue d'un spectrogramme de référence est donc facilitée.

10 Cependant, d'autres méthodes pourraient être mise en oeuvre telles que par exemple la méthode connue sous la dénomination anglaise local linear embedding ou LLE. Avantageusement, l'étape 300 comprend une sous-étape 310 de détermination du degré réduit de dimensions de chaque zone. Avantageusement, 15 cette étape est mise en oeuvre sur les zones des spectrogrammes de référence, et les degrés obtenus sont appliqués aux zones des spectrogrammes à étudier. Pour la détermination du degré d'une zone, plusieurs méthodes peuvent être mises en oeuvre. Une première méthode, qui est la mise en oeuvre préférée de cette sous- 20 étape, repose sur la convergence de l'erreur quadratique entre la zone de dimensions non réduites et la zone de dimensions réduites avec l'incrémentation du degré. Comme cette erreur diminue avec l'incrémentation du degré, il existe un degré dit « optimal », à partir duquel la réduction supplémentaire de l'erreur n'est 25 plus pertinente par rapport à la complexité et le temps de calcul supplémentaire induits par l'augmentation du degré des dimensions réduites. Par conséquent la méthode comprend la détermination de ce degré optimal, permettant d'obtenir, pour chaque zone, le meilleur compromis entre la représentativité des données de dimensions réduites et le temps de calcul 30 nécessaire pour générer les données de dimensions réduites. Ce degré peut être formulé comme suit : degréopt = ra gmin (IF(V vd+t) _ F(vVd) ~ < E} d 3035215 11 Où degréopt est le degré optimal, V représente la zone aux dimensions non réduites, 17d est une estimation de la zone V aux dimensions réduites à un degré d, et F est une fonction d'erreur entre V et son approximation de degré d, par exemple l'erreur quadratique.

5 Cette sous-étape peut donc être réalisée par une mise en oeuvre itérative des étapes suivantes : - Incrémentation du degré par rapport par sa valeur précédente (le procédé peut être initialisé avec un degré à 1) - Estimation d'une erreur entre la zone initiale et la zone approximée par 10 réduction des données à un nombre de dimensions égal au degré courant, - Comparaison de la différence entre l'erreur courante et l'erreur précédente au seuil prédéterminé c. Ces étapes sont mises en oeuvre jusqu'à ce que l'erreur estimée soit inférieure au seuil. A ce stade, le degré final est choisi comme l'avant dernier degré atteint, le 15 dernier étant celui pour lequel la différence des erreurs n'a pas été significative. En variante, la sous-étape 310 peut être mise en oeuvre en définissant une erreur quadratique a maximale acceptable entre la zone initiale et l'estimation de la zone à un degré réduit de dimensions.

20 Le degré optimal est le plus petit degré à partir duquel l'erreur est acceptable, c'est-à-dire inférieure à a. Il est calculé comme suit : {1117 -17d112 degréopt = argmin 2 G a d MI D'autres mises en oeuvre de la sous-étape 310 peuvent être envisagées, par exemple en comptant visuellement le nombre de raies apparaissant dans la zone et 25 en définissant le degré de la zone comme ce nombre de raies, également calculable par transformée de Hough. Puis, le procédé comprend une étape 400 de comparaison du spectrogramme à au moins un, et de préférence plusieurs spectrogrammes de référence. Les 30 spectrogrammes de référence sont obtenus à partir de turbomachines saines.

3035215 12 De plus, comme indiqué précédemment, chaque spectrogramme de référence a été préalablement traité selon les étapes 200 et 300, c'est-à-dire que chaque spectrogramme est subdivisé en zones identiques à celles du spectrogramme à comparer, et les dimensions de chaque zone ont été réduites à un 5 degré qui est le degré également utilisé pour la réduction de la zone respective du spectrogramme à étudier ; Ainsi l'étape 400 de comparaison du spectrogramme aux spectrogrammes de référence est réalisée zone par zone. La comparaison d'une zone avec les zones des spectrogrammes de 10 référence peut faire l'objet de plusieurs variantes de réalisation. Par exemple, la distance entre la zone considérée et la plus proche voisine parmi les zones correspondantes de tous les spectrogrammes de référence peut être calculée. Cette distance est avantageusement calculée sur la base des dimensions réduites si l'étape 300 a été mise en oeuvre par analyse en 15 composantes principales ou par factorisation en matrices non-négatives. La distance peut typiquement êtrecalculée comme suit : S cor e engine(zone) = min acoe f t'engin, (zone) - coe f f' f (zone)] (i)) 2 re f Où coeffengine et coeffref correspondent à la décomposition dans la base de dimension degrézone de la zone étudiée du moteur et des moteurs de référence respectivement.

20 Une variante peut être la distance de Mahalanobis appliquée aux coefficients entre la zone étudiée du moteur et les zones correspondantes des moteurs de référence. La nouvelle représentation du moteur étudiée étant une projection sur une base apprise sur les spectrogrammes de référence, une variante peut être de 25 calculer la distance entre la zone étudiée et son approximation dans la base issue des spectrogrammes de référence. On note : d = 1117 - gref1122 Où gref correspond à l'estimation de la zone étudiée dans la base des spectrogrammes de référence. Chaque zone est ainsi comparée à une zone correspondante d'une pluralité 30 de spectrogrammes de référence de turbomachines saines pour quantifier un i=1 3035215 13 éventuel écart entre le spectrogramme considéré et les spectrogrammes de référence. Cet écart indique une anomalie de la turbomachine considérée. Le procédé comprend ensuite une étape 500 de détection d'une anomalie, au cours de laquelle le résultat ou score de la comparaison menée pour chaque 5 zone à l'étape 400 est comparé à un seuil préétabli. En fonction du résultat de cette comparaison, une anomalie est détectée. Par exemple, pour reprendre l'exemple précédent du calcul de distance entre la zone considérée et la zone la plus proche des spectrogrammes de référence, cette distance est comparée à un seuil par excès. Si la distance est 10 supérieure à ce seuil, alors le spectrogramme comparé est considéré comme anormal sur cette zone. Avantageusement, mais facultativement, les étapes 400 et 500 peuvent être mises en oeuvre successivement pour une première zone, puis en cas de non-détection d'anomalie, réitérées pour une deuxième zone et ainsi de suite.

15 De préférence, toutes les zones sont néanmoins comparées pour pouvoir obtenir une connaissance complète du spectrogramme. Ce procédé au cours duquel le traitement du spectrogramme est subdivisé en traitements parallèles zone par zone présente de nombreux avantages.

20 Notamment il peut être mis en oeuvre plus rapidement grâce à la réduction de dimensions des données de chaque zone, et à une mise en oeuvre éventuellement simultanée du traitement de chaque zone. En outre, la méthode est entièrement automatisée à partir de la sélection des zones d'intérêt, cette sélection étant commune pour tous les spectrogrammes que 25 l'on cherche ensuite à comparer. Enfin, à l'issue du procédé de comparaison, en cas de détection d'une anomalie de la turbomachine, une information supplémentaire est obtenue quant à la localisation de l'anomalie sur le spectrogramme, puisque cette détection a lieu pour au moins une zone bien déterminée. Les autres zones qui n'ont pas induit de 30 détection d'anomalies sont quant à elles considérées comme saines. Les informations vibratoires obtenues lors de phase d'accélération et de décélération sont supposées équivalentes, ainsi il est possible de faire l'étude sur les deux phases. En cas de problème, les deux phases devraient alerter sur la même source en cas de problème. Il devient alors possible de confirmer ou réfuter 3035215 14 les résultats obtenus sur l'une de ces deux phases. Dans le procédé de détection à partir de données acquises par les capteurs, ces données peuvent être aussi acquises hors d'une phase de décélération et/ou d'accélération de la turbomachine.

Claims (12)

1. REVENDICATIONS1. Procédé de détection d'anomalie d'une turbomachine, le procédé étant mis en oeuvre à partir d'un spectrogramme caractérisant un comportement vibratoire de la turbomachine en fonction d'une vitesse de rotation d'un arbre de la turbomachine, caractérisé en ce qu'il comprend la mise en oeuvre des étapes consistant à : - subdiviser le spectrogramme (200) en une pluralité de zones (Z), - pour chaque zone, réduire (300) le nombre de dimensions des données de la zone à un degré spécifique à ladite zone, et - comparer (400) chaque zone (Z) du spectrogramme à un ensemble de zones correspondantes de spectrogrammes de référence correspondant à des turbomachines saines, et - déduire un état sain ou anormal de la turbomachine en fonction du résultat de ladite comparaison.
2. 2. Procédé de détection d'anomalie selon la revendication 1, dans lequel l'étape de déduction comprend la détection (500) d'une anomalie de la turbomachine si au moins une zone du spectrogramme présente un écart supérieur à un seuil déterminé par rapport aux zones des spectrogrammes de référence.
3. 3. Procédé de détection d'anomalie selon l'une des revendications 1 ou 2, dans lequel les zones du spectrogramme sont non-disjointes.
4. 4. Procédé de détection d'anomalie selon l'une des revendications 1 à 3, dans lequel l'étape (300) de réduction du nombre de dimensions des données de chaque zone est mise en oeuvre par l'une des méthodes suivantes : - analyse par composantes principales, ou - factorisation en matrices non-négatives.
5. 5. Procédé de détection d'anomalie selon l'une des revendications précédentes, comprenant en outre une étape (310) de détermination du degré réduit de dimensions de chaque zone. 3035215 16
6. 6. Procédé de détection d'anomalie selon la revendication 5, dans lequel l'étape de détermination du degré réduit de dimensions de chaque zone comprend la mise en oeuvre itérative des étapes consistant à : - augmenter le degré atteint à l'itération précédente d'une dimension, 5 - estimer une erreur quadratique d'approximation entre les données de la zone au nombre de dimensions initial et les données de la zone au degré réduit de dimensions, et - comparer la différence entre l'erreur d'approximation courante et l'erreur d'approximation de l'itération précédente à un seuil déterminé, 10 jusqu'à ce que l'erreur d'approximation soit inférieure audit seuil.
7. 7. Procédé de détection d'anomalie selon l'une des revendications précédentes, dans lequel chaque zone des spectrogrammes de référence est estimée avec un nombre de dimension égal au degré de la zone correspondante du 15 spectrogramme comparé.
8. 8. Procédé de détection d'anomalie selon la revendication 7, dans lequel la comparaison d'une zone du spectrogramme à un ensemble de zones correspondantes de spectrogrammes de référence comprend : 20 - le calcul d'une distance entre la zone et la zone des spectrogrammes de référence la plus proche, et la comparaison de ladite distance à un seuil déterminé, ou - la distance de Mahalanobis entre la zone et les zones des spectrogrammes de référence correspondantes, ou 25 le calcul d'une erreur de projection entre la zone et la projection de cette même zone dans la base des spectrogrammes de référence.
9. 9. Procédé de détection d'anomalie selon l'une des revendications précédentes, comprenant en outre une étape préliminaire (100) d'acquisition du spectrogramme. 30
10. 10. Produit programme d'ordinateur, comprenant des instructions de code pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsqu'il est exécuté par un processeur (35P). 3035215 17
11. 11. Système d'acquisition et de traitement, comprenant deux accéléromètres (30, 31), adaptés pour capter des vibrations d'une turbomachine, un capteur de la vitesse de rotation (32A) d'un arbre de la turbomachine, et un processeur (35P), adapté pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une des revendications 1 à 9 à 5 partir de données acquises par les capteurs lors d'une phase de fonctionnement de la turbomachine.
12. 12. Système d'acquisition et de traitement selon la revendication 11, dans lequel le processeur (35P) est adapté pour mettre en oeuvre le procédé selon l'une des 10 revendications 1 à 9 à partir de données acquises par les capteurs lors d'une phase de décélération et/ou d'accélération de la turbomachine.