WO2022153013A1 - Procede de surveillance d'un actionneur - Google Patents

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WO2022153013A1
WO2022153013A1 PCT/FR2022/050076 FR2022050076W WO2022153013A1 WO 2022153013 A1 WO2022153013 A1 WO 2022153013A1 FR 2022050076 W FR2022050076 W FR 2022050076W WO 2022153013 A1 WO2022153013 A1 WO 2022153013A1
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WO
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fault
actuator
frequency
module
estimated
Prior art date
Application number
PCT/FR2022/050076
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English (en)
Inventor
Amadou ASSOUMANE
Mohammed El Badaoui
Badr MANSOURI
Audrey VENON
Original Assignee
Safran
Safran Electronics & Defense
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Filing date
Publication date
Application filed by Safran, Safran Electronics & Defense filed Critical Safran
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/34—Testing dynamo-electric machines
    • G01R31/343—Testing dynamo-electric machines in operation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G01M13/02—Gearings; Transmission mechanisms
    • G01M13/028—Acoustic or vibration analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/28—Testing of electronic circuits, e.g. by signal tracer
    • G01R31/282—Testing of electronic circuits specially adapted for particular applications not provided for elsewhere
    • G01R31/2829—Testing of circuits in sensor or actuator systems

Definitions

  • TITLE METHOD FOR MONITORING AN ACTUATOR
  • the present invention relates to a method for monitoring an actuator, a corresponding computer program, a device for monitoring an actuator and an aircraft comprising such a monitoring device.
  • a drawback of this method is that the failures of certain actuator components cannot be identified when the measurement signal used is subjected to noise whose statistical nature is unknown. This is for example the case when the monitored electromechanical actuator is used to control a thrust reverser of an aircraft. In this case, the noise profile to which the actuator is subjected does not make it possible to use only the envelope of the measurement signal to identify the failure of certain parts of the actuator.
  • Another drawback is that the analysis is only possible when the rotational speed of the actuator motor is almost constant. However, the rotational speed profile of the actuators can be variable in many situations. This is the case, for example, of the electromechanical actuators used to control an aircraft thrust reverser. [0006] It may thus be desirable to provide a method for monitoring the state of an actuator that makes it possible to at least partially remedy the aforementioned drawbacks.
  • a method for monitoring an actuator characterized in that it comprises: the determination of a characteristic frequency of a possible fault of the actuator, the determination of a reference frequency in absence of the fault and in which the analysis frequencies include, for at least one harmonic frequency of the reference frequency, a difference and/or a sum of this harmonic frequency with at least one harmonic frequency of the characteristic frequency of the defect, the estimation of coefficients of a weighted sum of spectral components at frequencies of respective analyzes to approach a measurement signal of an operating quantity of the actuator, at least one of the analysis frequencies being obtained from the characteristic frequency of the fault, and the detection of the presence or absence of the fault from estimated coefficients.
  • the method further comprises the estimation of an amplitude modulation and a phase modulation of a signal in the absence of a fault, from the estimated coefficients, the detection of the presence or not of the fault being carried out from these estimated modulations.
  • the method further comprises the estimation of a signature of the fault at the characteristic frequency, the detection of the presence or not of the fault being carried out on the basis of this estimated signature.
  • the method further comprises the determination of an indicator from the signatures estimated over several activations of the actuator, the detection of the presence or not of the fault being carried out from this indicator.
  • a characteristic frequency is determined for each of several possible faults of the actuator and the estimation of the coefficients and the fault detection are carried out for each of the possible faults.
  • the actuator comprises a movable element, a guide for the movable element and a motor designed to drive the movable element along the guide.
  • the possible faults of the actuator include at least one of: a fault in the mobile element, a fault in the guide and a fault in the motor.
  • the measurement signal comes from a measurement of the operating quantity when the movable element moves over at least a predefined portion of the guide.
  • the motor is electric.
  • the operating quantity comprises an electric current of the electric motor.
  • the reference frequency is an electric frequency of the electric motor.
  • a device for monitoring an actuator comprises: a module for determining a characteristic frequency of a possible fault in the actuator, a module for determining a reference frequency in the absence of the fault and in which the analysis frequencies comprise, for at least one harmonic frequency of the reference frequency, a difference and/or a sum of this harmonic frequency with at least one harmonic frequency of the characteristic frequency of the fault a module for determining coefficients of a weighted sum of spectral components at respective analysis frequencies to approximate a measurement signal to an operating quantity of the actuator, at least one of the analysis frequencies being obtained from the characteristic frequency of the fault, and a module for detecting the presence or absence of the fault from the estimated coefficients.
  • FIG. 1 is a perspective view of an actuator intended to be monitored by a monitoring method according to the invention
  • FIG. 2 is a partial sectional view of part of the actuator of Figure 1;
  • FIG. 3 is a functional diagram illustrating a device for monitoring the actuator of FIG. 1, according to a non-limiting example of implementation of the invention
  • FIG. 4 is a step diagram illustrating the steps of a non-limiting example of a monitoring method according to the invention.
  • FIG. 5 is a functional diagram illustrating an acquisition module, according to a non-limiting example of implementation of the invention.
  • Figure 6 is a graphic representation of a signal acquired during the monitoring process, according to a non-limiting example of implementation of the invention.
  • the actuator 100 comprises a motor 102 which is designed to drive the translation of a movable element 104 along a guide 106.
  • the actuator 100 is an electromechanical actuator also called EMA (from the English “Electro-Mechanical Acuator”).
  • the motor 102 is for example an electric motor, for example a synchronous or asynchronous electric machine, which allows the conversion of an electrical energy (i.e. the power supply of the motor) into a mechanical energy allowing to drive the movable element 104.
  • ⁇ represented is a ball screw EMA in which the guide 106 comprises a screw (hereinafter designated by the same reference 106) and in which the movable element 104 comprises a nut (hereinafter designated by the same reference 104) mounted on the screw 106.
  • the electric motor 102 is designed to rotate the screw 106 which causes the translation, along this screw 106, of the nut 104 mobile. Screw 106 is therefore rotated by electric motor 102 at one of its ends and held at the other end by a bearing 108, for example a ball bearing, designed to allow rotation of the screw. 106 within it.
  • Nut 104 moves one way or in another depending on the direction of rotation imposed on the screw 106 by the electric motor 102.
  • the nut 104 comprises in the example described a ball re-circulator 202.
  • This type of known device allows the conversion of the rotational movement (of the screw 106) into a translational movement (of the nut 104) via a circulation of balls 204 within the ball recirculator 202.
  • Such an EMA is commonly used for the actuation of various mechanical systems and in particular in aircraft where it is used for equipment such as, for example, flight controls, deflectors or even thrust reversers.
  • nut 104 makes a round trip along screw 106, driven by electric motor 106.
  • the monitoring system 300 firstly comprises a sensor 302 for measuring a rotational speed of the electric motor 102, for example the rotational speed of a shaft of the electric motor 102.
  • the monitoring system 300 further includes at least one sensor 304 for measuring an operating quantity of the actuator 100.
  • this operating quantity includes an electric current flowing through the electric motor 102.
  • the current can be one of the phase currents of the electric motor 102.
  • the operating magnitude may be a vibration of the actuator 100.
  • the vibration measurement sensor is preferably placed on the bearing 108 holding the screw 106.
  • the operating quantity may be the current of the electric motor 102 or else the vibration of the actuator 100 or else a combination of the two.
  • the monitoring system 300 further comprises a sensor 306 for measuring a position of the nut 104 along the screw 106.
  • the measurements provided by the sensors 302, 304, 306 are analog signals.
  • the monitoring system 300 comprises in besides an acquisition device 308 designed to supply digital signals corresponding respectively to these analog signals.
  • the acquisition device 308 comprises a conditioning sub-module 308A and an analog/digital conversion sub-module 308B.
  • the conditioning sub-module 308A is designed to amplify, attenuate and/or filter the analog signals from the sensors 302, 304, 306 in order to provide analog signals optimized for their processing.
  • the conditioning sub-module 308A may include in particular an anti-aliasing filter designed so that the analog signals, once filtered, respect the theorem of
  • the acquisition device 308 thus supplies, on each activation of the actuator 100, a digital measurement signal y (which is a digital current signal from the electric motor 102 in the example described), a digital signal of speed of rotation v m of the electric motor 102 and, in the example described, a digital signal p of position of the nut 104 along the screw 106.
  • the measurement signal is subsequently qualified there as global because, in the example described it covers all the activation of the actuator 100, at least a large part, that is to say a large part of the return travel of the nut 104 along the screw 106.
  • the monitoring system 300 further comprises a selection module 310 designed to select a part y, of the overall measurement signal y, for which the nut 104 runs through a predefined portion of the screw 106.
  • the position p of the nut 104 is used to select the part y I of the global measurement signal y, so that the part y I is that for which the position p of the nut 104 is within a predefined interval of positions, this interval corresponding to the predefined portion of the screw 106.
  • the measurement signal of interest y is composed of two portions 602 and 604 of the global measurement signal y. These two portions 602, 604 correspond to the path of the predefined portion of the screw 106 by the nut 104, respectively in one direction and in the opposite direction.
  • the predefined portion of the screw 106 is that for which the position p of the nut 104 is between two predefined positions p1, p2.
  • the measurement signal of interest y could comprise the course of the screw 106 by the nut 104 in a single direction over the predefined interval of positions (that is to say only one of the portions 602 and 604).
  • the monitoring system 300 further comprises a module 312 for determining, for each of several possible predefined faults of the actuator 100, a characteristic frequency of this fault.
  • These possible faults are for example faults of mechanical components of the actuator 100.
  • their characteristic frequencies are for example mechanical frequencies which can be calculated from mechanical characteristics of the actuator 100, such as dimensions geometry of its elements.
  • a first possible defect is for example a defect on the screw 106 which manifests itself when the balls 204 pass.
  • the passage of the balls 204 on the screw 106 takes place at a frequency given by:
  • N is the number of balls 204
  • d m is the pitch diameter of the screw 106
  • D w is the diameter of the balls 204
  • ⁇ is the contact angle between each ball 204 and a groove of the screw 106
  • the frequency f (1) is characteristic of a fault in screw 106.
  • a second possible defect is for example a defect on the nut 104, which manifests itself when the balls 204 pass.
  • f (2) given by:
  • the frequency f (2) is characteristic of a defect in the nut 104.
  • a third possible defect is for example a defect on at least one of the balls 204 themselves, which manifests itself during their rolling.
  • the rolling of the balls 204 takes place at a frequency f (3) given by: [Math. 3]
  • the frequency f (3) is characteristic of a defect in balls 204.
  • the characteristic frequencies f (1) , f (2) , f (3) are preferably obtained by using, instead of the pitch diameter d m , an effective pitch diameter given by:
  • d an index identifying the defect (d equals 1, 2 or 3 in the example described).
  • the monitoring system 300 further comprises a module 314 for determining a reference frequency f 0 of the actuator 100.
  • this frequency exists both in the absence and in the presence of a fault.
  • this frequency can be equal to the electric frequency or else to the supply frequency of the electric motor 102.
  • the reference frequency f 0 is the electrical frequency of a rotating magnetic field generated by a stator of the electric motor 102.
  • This frequency is for example determined from the rotational speed signal vm .
  • this frequency could be determined from the measurement signal of interest y I and from a number of pairs of poles of the electric motor 102 and/or estimated from methods for estimating the instantaneous frequency d a digital signal, in particular by methods based on the use of a spectrogram or by non-linear estimation methods based on the use of extended Kalman filtering or particle filtering, to name but a few.
  • the monitoring system 300 further comprises a module 316 for converting the measurement signal of interest y I into the set of complex numbers.
  • the signal obtained after conversion will be called hereafter simply “measurement signal y c ”.
  • the measurement signal y c is obtained by applying the Hilbert transformation to the measurement signal of interest y I .
  • the monitoring system 300 is designed to detect the occurrence of each of the predefined possible faults . This detection is based on the following considerations and assumptions.
  • the measurement signal y c comprises K samples, each sample being identified by an index k (k varying from 1 to K). Furthermore, as the invention also applies in variable speed (for example, when the speed of displacement of the nut 104 varies and/or the load supported by the nut 104 varies), the reference frequency f 0 and the characteristic frequencies f (d) of the defects can vary over time and can therefore take different values for each sample k of the measurement signal y c , these values being denoted respectively f 0 [k] and f (d) [k ]. For the sake of clarity, the index k will sometimes be omitted subsequently and the values of the frequencies will thus simply be denoted f 0 and f (d) . In normal operation (without fault), the measurement signal y c can be modeled by the following equation:
  • M is a number of significant harmonics of the reference frequency f 0 (i.e. the number of harmonics having a signal/noise ratio greater than a predetermined threshold, M is for example a predefined number)
  • i is an index identifying the M harmonics
  • ⁇ i is the angular displacement associated with the reference frequency f 0 and is given by t e being the inverse of the sampling frequency
  • a i and b i are respectively an amplitude and a phase of the i th harmonic
  • n is a measurement noise whose statistical nature is unknown due to the variability of the regime and the environment
  • X( f 0 ) is a function of the regime modulating the harmonics of the electric current.
  • each harmonic of the reference frequency f 0 of the measurement signal y c is modulated in amplitude and in phase respectively by an amplitude modulation m i and a phase modulation ⁇ i so that the measurement signal y c becomes:
  • Equation [Math. 6] can be linearized in order to implement a linear estimator. Indeed, advantageously, this type of estimator is more robust and stable than a non-linear estimator.
  • the measurement signal y c can be written in the linear form:
  • the function ⁇ i can be developed in Fourier series.
  • Such a development is based firstly, on the one hand, on the fact that the modulations of amplitude mi and phase ⁇ ⁇ , are assumed to be cyclic according to the characteristic frequency f (d) of the fault present in the actuator 100
  • This development is also based, on the other hand, on the fact that, insofar as the quantities X(f 0 ) and A i ⁇ are continuous, the function a, is also cyclic according to the characteristic frequency f (d) in the presence of the fault associated with this characteristic frequency f (d) .
  • the vector h groups together spectral components at respective analysis frequencies.
  • spectral components include so-called reference spectral components c(f 0 )...c(Mf 0 ) at the harmonic frequencies of the reference frequency/o, as well as so-called default spectral components c(if 0 ⁇ nf (d) ) around each reference spectral component.
  • the fault spectral components are at respective frequencies comprising, for each harmonic frequency if 0 of the reference frequency, a difference and a sum of this harmonic frequency with each of the Nh harmonic frequencies nf (d) of the characteristic frequency f (d) of the defect.
  • the presence of a defect at the characteristic frequency f (d) produces the appearance of defect spectral components around each reference spectral component.
  • the analysis frequencies (that is to say the frequencies of the spectral components) are illustrated in FIG. 6, in the case where M is 3 and Nh is 2.
  • the vector x thus groups together the coefficients respectively associated with the spectral components of the vector h.
  • the measurement signal y c can be written as a sum of spectral components at respective analysis frequencies, respectively weighted by the coefficients ⁇ i ,n :
  • the monitoring module 300 further comprises a module 318 for determining the analysis frequencies from the reference frequency f 0 and the characteristic frequency f (d) of the fault .
  • the monitoring module 300 further comprises a module 320 for generating spectral components c(f i,n ) at the analysis frequencies f i,n .
  • the module 320 is designed to supply the vector h.
  • the monitoring module 300 further comprises a module 322 for estimating respective coefficients of the spectral components c(f i,n ), so that the sum of the respectively weighted spectral components of these estimated coefficients approaches the measurement signal y c .
  • These estimated coefficients are thus Fourier coefficients.
  • the module 322 seeks to reconstruct the measurement signal y c from the spectral components, at least some of which are at respective frequencies originating from the characteristic frequency f (d) of the fault sought.
  • the coefficients are estimated robustly due to the unknown statistical nature of the noises of the model.
  • Several robust state-of-the-art estimators can be used, such as: the filter based on the minimum mean square error (Least Mean Square filter) and the mini-max filter.
  • the mini-max filter is used, so that the estimated coefficients are obtained by the mini-max optimization.
  • next max: [Math. 13] where x is the vector of coefficients ⁇ i,n that we want to estimate, given by x ( ⁇ 1,-Nh ⁇ 1, Nh ⁇ M,-Nh ..
  • x* is the vector of estimated coefficients x[k] - x*[k] is an estimation error
  • P[1], Q, R and ⁇ are predetermined parameters which are fixed to guarantee the stability of the estimator.
  • Pi[k + 1] pi[k] + w i [k] where w i [k] is random noise with bounded energy and unknown statistical nature.
  • the random walk could be written for higher orders for highly variable Fourier coefficients.
  • the state model is then formed by the following system of equations formed respectively by a measurement equation and by a state equation written:
  • h is the vector of the spectral components making it possible to reconstruct the measurement signal y c from the vector x of the coefficients
  • v and w are respectively the measurement noise and the state noise.
  • the mini-max optimization of the previous state model is performed by the module 322 using the following recursion (from the article by Shen, X. "Discrete H ⁇ filter design with application to speech enhancement.”
  • x * [1] is initialized to a predefined value.
  • the following steps are then implemented recursively for k varying from 1 to K, knowing that, as already indicated above, P[l], Q, P and y are predetermined parameters which are fixed to guarantee the stability of the estimator.
  • the module 322 calculates ⁇ [k] by the following equation:
  • the module 322 calculates the positive symmetric matrix P[k] defined by the following Riccati equation:
  • the module 322 calculates a gain g[k] of the estimator by the following equation:
  • x*[k] x*[k - 1] + g[k](y c [k - 1] - h T [k - 1 ]x*[k - 1]) [0097]
  • the system of monitoring 300 then comprises a fault detection module 324 based on the estimated coefficients, that is to say in the example described in from vector x*.
  • the module 324 comprises a module 324A for estimating the function a, ⁇ from the estimated coefficients contained in the vector x*, to get an estimated function
  • the module 324 further comprises a module 324B for determining estimated amplitude modulations and of phase ⁇ pl by taking respectively the modulus and the angle of the estimated function
  • the module 324 further includes a module 324C for estimating a signature s* of the fault at the fault frequency f (d) from the estimated amplitude and phase modulations.
  • the estimated signature s* s' written by example: [Math. 22] [0103]
  • both the estimated amplitude modulation and the estimated phase modulation around the M harmonics are used in the definition of the estimated signature s*.
  • the module 324 further comprises a module 324D for determining an indicator Ind (d) for each defect identified by the index d, from the estimated signature s * .
  • the indicator used can be a statistical or spectral indicator.
  • the indicator Ind (d) proposed is based on the energy of the estimated signature s * according to the estimated modulations. More precisely, this indicator Ind (d) is written: [Math. 23] where (s*) is an average of the estimated signature s * from the characteristic frequency f (d) over several activations of the actuator 100.
  • an indicator Ind (d) is obtained for each of the possible faults.
  • the indicator can use a standard deviation, a shape of a statistical distribution, a crest factor, a width of a spectral band or even a signal/noise ratio.
  • the module 324 further includes a module 324E for fault detection from the indicator Ind (d) . For example, a fault is detected when the indicator Ind (d) crosses a predefined threshold.
  • the 324D module is then designed to send an alert AL indicating, for example, the detected fault from among the possible predefined faults.
  • the device 300 comprises a computer system 326 comprising a processing unit (such as a microprocessor) and a memory (such as a main memory) in which a computer program is intended to to be in charge.
  • This computer program contains computer program instructions designed to be executed by the processing unit.
  • the modules described above are implemented in the example described in the computer program, in the form of software modules.
  • all or part of the modules could be implemented in the form of hardware modules, that is to say in the form of an electronic circuit, for example micro-wired, not involving a computer program.
  • Steps 502 to 516 are repeated on each of several activations of actuator 100 and for each of the predefined faults.
  • the acquisition module 308 supplies the overall measurement signal y, the speed of rotation v m and, if applicable, the position p.
  • the selection module 310 selects the measurement signal of interest y I from the overall measurement signal y.
  • the module 316 converts the measurement signal of interest y, into measurement signal y c in the set of complex numbers.
  • the module 312 determines the characteristic frequencies f (d) of the possible faults.
  • the module 314 determines the reference frequency f 0 of the actuator 100.
  • the module 318 determines the analysis frequencies fi, n ⁇ [0120]
  • the module 320 generates the spectral components at the analysis frequencies f i, n respectively, to be used to reconstruct the measurement signal y c . These spectral components are contained in the vector h in the example described. The module 320 therefore supplies, on each activation of the actuator 100, a possible default vector h.
  • the module 322 estimates the estimated coefficients and provides the vector x* containing them. The module 322 therefore supplies, on each activation of the actuator 100, a possible default vector x*.
  • the module 324 detects the presence or not of one of the possible faults from the estimated coefficients contained in the vector x* obtained for this defect. For this, during a step 518A, the module 324A estimates the function a, ⁇ , for each possible fault and for each activation.
  • the module 324B estimates the amplitude and phase modulation from the estimated function ⁇ i , for each possible fault and for each activation.
  • the module 518C estimates a signature s * of the fault at the fault frequency f (d) from the estimated amplitude and phase modulations for each possible fault and for each activation.
  • the module 324D determines, for each of the possible faults (identified by the index d), an indicator Ind (d) for the fault considered from the vectors x* obtained for this fault considered for the different activations of the actuator 100.
  • the module 324E detects, for each of the possible faults, the presence or absence of this fault from the indicator Ind (d) .
  • the module 324D sends an alert AL indicating the detected fault.
  • This alert is for example intended to be displayed on a display device, in order to inform the maintenance personnel thereof who can, in response, repair or replace the actuator 100.
  • the fact that the alert indicates the fault means that only the component at the origin of this fault can be replaced.
  • the steps of the method of FIG. 5 could be carried out in any technically possible order and not only in the order indicated. In particular, certain steps could be carried out in parallel with each other.
  • the invention makes it possible to detect faults of the mechanical type on the electric motor: unbalance or eccentricity of the motor shaft and fault on the rolling bearing of the motor.
  • the characteristic frequency f (d) used can be the frequency of rotation of the motor shaft or else characteristic frequencies of the rolling bearing, the latter possibly being supplied by the manufacturer.

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Abstract

Ce procédé comporte : Sa détermination d'une fréquence caractéristique (f(d)) d'un défaut possibie de I'actionneur (100), l'estimation de coefficients (x*) d'une somme pondérée de composantes spectrales (h) à des fréquences d'analyse (fi,n) respectives pour approcher un signal de mesure (yc) d'une grandeur de fonctionnement de I'actionneur (100), au moins une des fréquences d'analyse (fi,n) étant obtenue à partir de la fréquence caractéristique (f(d)) du défaut, et la détection ou non du défaut à partir des coefficients estimés (x*).

Description

Description
TITRE : PROCEDE DE SURVEILLANCE D'UN ACTIONNEUR
Domaine technique de l'invention
[0001] La présente invention concerne un procédé de surveillance d’un actionneur, un programme d'ordinateur correspondant, un dispositif de surveillance d’un actionneur et un aéronef comportant un tel dispositif de surveillance.
Arrière-plan technologique
[0002] Pour surveiller l'état d’un actionneur, il est connu d’acquérir un signal de mesure d'une vibration de l'actionneur et de l'analyser. [0003] Plus précisément c’est l'enveloppe du signal de mesure qui est analysée pour extraire la signature de deux types de défaillance d’un organe de l’actionneur : l’usure ou le blocage d’une vis à bille dudit actionneur.
[0004] Un inconvénient de ce procédé est que les défaillances de certains organes de l’actionneur ne peuvent pas être identifiées lorsque le signal de mesure utilisé est soumis à un bruit dont la nature statistique est inconnue. C’est par exemple le cas lorsque l’actionneur électromécanique surveillé est utilisé pour commander un inverseur de poussée d’un aéronef. Dans ce cas, le profil du bruit auquel est soumis l’actionneur ne permet pas d'utiliser uniquement l’enveloppe du signal de mesure pour identifier la défaillance de certains organes de l’actionneur. [0005] Un autre inconvénient est que l’analyse n'est possible que lorsque la vitesse de rotation du moteur de l’actionneur est quasi-constante. Or, le profil de vitesse de rotation des actionneurs peut être variable dans de nombreuses situations. C’est le cas par exemple des actionneurs électromécaniques utilisés pour commander un inverseur de poussée d'un aéronef. [0006] Il peut ainsi être souhaité de prévoir un procédé de surveillance de l’état d'un actionneur permettant de remédier au moins en partie aux inconvénients précités.
Résumé de l’Invention
[0007] Il est donc proposé un procédé de surveillance d'un actionneur, caractérisé en ce qu’il comporte : la détermination d’une fréquence caractéristique d’un défaut possible de l’actionneur, la détermination d’une fréquence de référence en l'absence du défaut et dans lequel les fréquences d’analyse comportent, pour au moins une fréquence harmonique de la fréquence de référence, une différence et/ou une somme de cette fréquence harmonique avec au moins une fréquence harmonique de la fréquence caractéristique du défaut, l'estimation de coefficients d’une somme pondérée de composantes spectrales à des fréquences d'analyse respectives pour approcher un signal de mesure d’une grandeur de fonctionnement de l’actionneur, au moins une des fréquences d’analyse étant obtenue à partir de la fréquence caractéristique du défaut, et la détection de la présence ou non du défaut à partir des coefficients estimés.
[0008] L'utilisation de composantes spectrales à des fréquences d'analyse issues de la fréquence caractéristique du défaut permet d’utiliser plus d’informations du signal de mesure que sa simple enveloppe, et permet donc de détecter le défaut, y compris lorsque le signal de mesure est affecté par un bruit élevé dont la nature statistique est inconnue.
[0009] De préférence également, le procédé comporte en outre l'estimation d'une modulation d’amplitude et d’une modulation de phase d'un signal en l’absence de défaut, à partir des coefficients estimés, la détection de la présence ou non du défaut étant réalisée à partir de ces modulations estimées.
[0010] De préférence également, le procédé comporte en outre l’estimation d’une signature du défaut à la fréquence caractéristique, la détection de la présence ou non du défaut étant réalisée à partir de cette signature estimée.
[0011] De préférence également, le procédé comporte en outre la détermination d’un indicateur à partir des signatures estimées sur plusieurs activations de l’actionneur, la détection de la présence ou non du défaut étant réalisée à partir de cet indicateur.
[0012] De préférence également, une fréquence caractéristique est déterminée pour chacun de plusieurs défauts possibles de l’actionneur et l’estimation des coefficients et la détection de défaut sont réalisées pour chacun des défauts possibles.
[0013] De préférence également, l'actionneur comporte un élément mobile, un guide de l’élément mobile et un moteur conçu pour entraîner l'élément mobile le long du guide. [0014] De préférence également les défauts possibles de l’actionneur comportent au moins un parmi : un défaut de l'élément mobile, un défaut du guide et un défaut du moteur. [0015] De préférence également, le signal de mesure est issu d'une mesure de la grandeur de fonctionnement lorsque l’élément mobile se déplace sur au moins une portion prédéfinie du guide.
[0016] De préférence également, le moteur est électrique. [0017] De préférence également, la grandeur de fonctionnement comporte un courant électrique du moteur électrique.
[0018] De préférence également, la fréquence de référence est une fréquence électrique du moteur électrique.
[0019] Il est également proposé un programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions pour l'exécution des étapes d’un procédé de surveillance selon l'invention, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.
[0020] Il est également proposé un dispositif de surveillance d’un actionneur, caractérisé en ce qu’il comporte : un module de détermination d’une fréquence caractéristique d’un défaut possible de l’actionneur, un module de détermination d'une fréquence de référence en l’absence du défaut et dans lequel les fréquences d'analyse comportent, pour au moins une fréquence harmonique de la fréquence de référence, une différence et/ou une somme de cette fréquence harmonique avec au moins une fréquence harmonique de la fréquence caractéristique du défaut un module de détermination de coefficients d’une somme pondérée de composantes spectrales à des fréquences d'analyse respectives pour approcher un signal de mesure d’une grandeur de fonctionnement de l’actionneur, au moins une des fréquences d'analyse étant obtenue à partir de la fréquence caractéristique du défaut, et un module de détection de la présence ou non du défaut à partir des coefficients estimés.
Brève description des figures
[0021] L’invention sera mieux comprise à l'aide de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple et faite en se référant aux dessins annexés dans lesquels :
[0022] [Fig. 1] la figure 1 est une vue en perspective d’un actionneur destiné à être surveillé par un procédé de surveillance selon l’invention ; [0023] [Fig. 2] la figure 2 est vue en coupe partielle d’une partie de l'actionneur de la figure 1 ;
[0024] [Fig. 3] la figure 3 est un schéma fonctionnel illustrant un dispositif de surveillance de l'actionneur de la figure 1, selon un exemple non limitatif de mise en œuvre de l'invention ;
[0025] [Fig. 4] la figure 4 est un diagramme d’étapes illustrant les étapes d’un exemple non limitatif de procédé de surveillance selon l’invention ;
[0026] [Fig. 5] la figure 5 est un schéma fonctionnel illustrant un module d’acquisition, selon un exemple non limitatif de mise en œuvre de l’invention ; et [0027] [Fig. 6] la figure 6 est une représentation graphique d’un signal acquis au cours du procédé de surveillance, selon un exemple non limitatif de mise en œuvre de l’invention.
Description détaillée de l’invention
[0028] En référence à la figure 1, un exemple d'actionneur 100 destiné à être surveillé va à présent être décrit.
[0029] L'actionneur 100 comprend un moteur 102 qui est conçu pour entraîner la translation d’un élément mobile 104 le long d’un guide 106.
[0030] Dans l’exemple représenté, l’actionneur 100 est un actionneur électromécanique aussi appelé EMA (de l’anglais « Electro-Mechanical Acuator »). En particulier, le moteur 102 est par exemple un moteur électrique, par exemple une machine électrique synchrone ou asynchrone, qui permet la conversion d'une énergie électrique (i.e. l’énergie d’alimentation du moteur) en une énergie mécanique permettant d’entraîner l’élément mobile 104.
[0031] Plus précisément, ΙΈΜΑ représenté est un EMA à vis à bille dans lequel le guide 106 comporte une vis (désignée par la suite par la même référence 106) et dans lequel l’élément mobile 104 comporte un écrou (désigné par la suite par la même référence 104) monté sur la vis 106. Dans ce type d'EMA, le moteur électrique 102 est conçu pour mettre en rotation la vis 106 ce qui entraîne la translation, le long de cette vis 106, de l’écrou 104 mobile. La vis 106 est donc mise en rotation par le moteur électrique 102 au niveau d'une de ses extrémités et maintenue à l'autre extrémités par un palier 108, par exemple un palier à roulement à billes, conçu pour permettre la rotation de la vis 106 en son sein. L’écrou 104 se déplace dans un sens ou dans un autre en fonction du sens de rotation imposé à la vis 106 par le moteur électrique 102.
[0032] Comme cela est visible à la figure 2, l’écrou 104 comporte dans l’exemple décrit un re-circulateur à billes 202. Ce type de dispositif connu permet la conversion du mouvement de rotation (de la vis 106) en un mouvement de translation (de l'écrou 104) via une circulation de billes 204 au sein du re-circulateur à billes 202.
[0033] Un tel EMA est couramment utilisé pour l’actionnement de systèmes mécaniques divers et notamment dans les aéronefs où il est utilisé pour des équipements tels que, par exemple, des commandes de vol, des déflecteurs ou encore des inverseurs de poussée.
[0034] Dans l'exemple décrit, à chaque activation de l'actionneur 100, l’écrou 104 fait un aller-retour le long de la vis 106, sous l'impulsion du moteur électrique 106.
[0035] En référence à la figure 3, un exemple de système 300 selon l’invention, de surveillance de l'actionneur 100 va à présent être décrit. [0036] Le système de surveillance 300 comporte tout d'abord un capteur 302 de mesure d’une vitesse de rotation du moteur électrique 102, par exemple la vitesse de rotation d’un arbre du moteur électrique 102.
[0037] Le système de surveillance 300 comporte en outre au moins un capteur 304 de mesure d'une grandeur de fonctionnement de l’actionneur 100. Par exemple, cette grandeur de fonctionnement comporte un courant électrique parcourant le moteur électrique 102. En particulier, lorsque le moteur électrique 102 est un moteur multi- phasé, le courant peut être un des courants de phase du moteur électrique 102.
[0038] Alternativement ou bien en complément, la grandeur de fonctionnement de fonctionnement peut être une vibration de l'actionneur 100. Dans ce cas, le capteur de mesure vibratoire est de préférence placé sur le palier 108 de maintien de la vis 106. Ainsi, la grandeur de fonctionnement peut être le courant du moteur électrique 102 ou bien la vibration de l'actionneur 100 ou bien une combinaison des deux.
[0039] Le système de surveillance 300 comporte en outre un capteur 306 de mesure d'une position de l'écrou 104 le long de la vis 106. [0040] Dans l’exemple décrit les mesures fournies par les capteurs 302, 304, 306 sont des signaux analogiques. Ainsi, le système de surveillance 300 comporte en outre un dispositif d’acquisition 308 conçu pour fournir des signaux numériques correspondant respectivement à ces signaux analogiques.
[0041] Dans l’exemple décrit le dispositif d’acquisition 308 comprend un sous- module de conditionnement 308A et un sous-module de conversion analogique/numérique 308B.
[0042] Le sous-module de conditionnement 308A est conçu pour amplifier, atténuer et/ou filtrer les signaux analogiques des capteurs 302, 304, 306 afin de fourir des signaux analogiques optimisés pour leur traitement. Le sous-module de conditionnement 308A peut comprendre en particulier un filtre anti-repliement conçu pour que les signaux analogiques, une fois filtrés, respectent le théorème de
Shannon, c'est-à-dire qu’ils présentent une fréquence maximale inférieure ou égale à la moitié d'une fréquence d’échantillonnage du sous-module de conversion analogique/numérique 308B.
[0043] Le dispositif d’acquisition 308 fournit ainsi, à chaque activation de l'actionneur 100, un signal numérique de mesure y (qui est un signal numérique de courant du moteur électrique 102 dans l’exemple décrit), un signal numérique de vitesse de rotation vm du moteur électrique 102 et, dans l’exemple décrit, un signal numérique p de position de l’écrou 104 le long de la vis 106. Le signal de mesure y est qualifié par la suite de global car, dans l'exemple décrit il couvre toute l'activation de l’actionneur 100, du moins une grande partie, c’est-à-dire une grande partie de la course aller- retour de l’écrou 104 le long de la vis 106.
[0044] Le système de surveillance 300 comporte en outre un module de sélection 310 conçu pour sélectionner une partie y, du signal de mesure global y, pour laquelle l’écrou 104 parcourt une portion prédéfinie de la vis 106. Dans l’exemple décrit, la position p de l'écrou 104 est utilisée pour sélectionner la partie yI du signal de mesure global y, de sorte que la partie yI est celle pour laquelle la position p de l’écrou 104 se trouve dans un intervalle prédéfini de positions, cet intervalle correspondant à la portion prédéfinie de la vis 106.
[0045] Les traitements de données qui seront détaillés par la suite seront réalisés, dans l’exemple décrit, uniquement sur cette partie yI. Ainsi, cette partie yI sera appelée par la suite « signal de mesure d’intérêt yI ».
[0046] En référence à la figure 4, où le graphe du haut représente un exemple de position p en fonction des échantillons et le graphe du bas représente un exemple d’amplitude du signal de mesure global y en fonction des échantillons, dans l'exemple représenté, le signal de mesure d'intérêt y, est composé de deux portions 602 et 604 du signal de mesure global y. Ces deux portions 602, 604 correspondent au parcours de la portion prédéfinie de la vis 106 par l'écrou 104, respectivement dans un sens et dans le sens opposé. Par exemple, la portion prédéfinie de la vis 106 est celle pour laquelle la position p de l'écrou 104 est comprise entre deux positions prédéfinies pl, p2. Alternativement, le signal de mesure d'intérêt y, pourrait comporter le parcours de la vis 106 par l’écrou 104 dans un seul sens sur l'intervalle prédéfini de positions (c’est-à-dire l’une seulement des portions 602 et 604). [0047] De retour à la figure 3, le système de surveillance 300 comporte en outre un module 312 de détermination, pour chacun de plusieurs défauts possibles prédéfinis de l'actionneur 100, d’une fréquence caractéristique de ce défaut.
[0048] Ces défauts possibles sont par exemple des défauts d'organes mécaniques de l'actionneur 100. Ainsi, leurs fréquences caractéristiques sont par exemple des fréquences mécaniques pouvant être calculées à partir de caractéristiques mécaniques de l’actionneur 100, telles que des dimensions géométriques de ses éléments.
[0049] Un premier défaut possible est par exemple un défaut sur la vis 106 qui se manifeste au passage des billes 204. Or, dans l'exemple illustré, le passage des billes 204 sur la vis 106 se fait à une fréquence donnée par :
[Math. 1]
Figure imgf000009_0001
où N est le nombre de billes 204, dm est le diamètre primitif de la vis 106, Dw est le diamètre des billes 204, α est l’angle de contact entre chaque bille 204 et une gorge de la vis 106 et fv est la fréquence de rotation de la vis 106, donnée par exemple par fv = ni/60 où ni est la vitesse de rotation de la vis 106 en tours par minute lorsqu'elle est entraînée par le moteur électrique 102 à la vitesse de rotation vm, ni étant divisé par 60 secondes pour obtenir la fréquence fv en Hertz.
[0050] Ainsi, la fréquence f(1) est caractéristique d'un défaut de la vis 106. [0051] Un deuxième défaut possible est par exemple un défaut sur l’écrou 104, qui se manifeste au passage des billes 204. Or, dans l’exemple illustré, le passage des billes 204 sur l'écrou 104 se fait à une fréquence f(2) donnée par :
[Math. 2]
Figure imgf000010_0001
[0052] Ainsi, la fréquence f(2) est caractéristique d’un défaut de l’écrou 104.
[0053] Un troisième défaut possible est par exemple un défaut sur au moins une des billes 204 elles-mêmes, qui se manifeste lors de leur roulement. Or, dans l’exemple illustré, le roulement des billes 204 se fait à une fréquence f(3) donnée par : [Math. 3]
Figure imgf000010_0002
[0054] Ainsi, la fréquence f(3) est caractéristique d’un défaut des billes 204.
[0055] Dans l’exemple décrit, les équations précédentes donnant les fréquences caractéristiques f(1), f(2) f(3) ont été établies en considérant que l'écrou 104 ne tourne pas autour de la vis 106.
[0056] En outre, dans la pratique, les fréquences caractéristiques f(1), f(2), f(3) sont de préférence obtenues en utilisant, à la place du diamètre primitif dm, un diamètre primitif effectif donné par :
Figure imgf000010_0004
[Math. 4]
Figure imgf000010_0003
où Lp est un pas de la vis 106 et Dv est un diamètre de la vis 106.
[0057] Dans la suite de la description, les fréquences caractéristiques seront notées avec d un indice identifiant le défaut ( d vaut 1, 2 ou 3 dans l'exemple décrit).
[0058] Le système de surveillance 300 comporte en outre un module 314 de détermination d’une fréquence de référence f0 de l’actionneur 100.
[0059] De préférence, cette fréquence existe aussi bien en l'absence qu'en la présence d'un défaut. Dans le cas des EMA et de l’analyse du courant électrique, cette fréquence peut être égale à la fréquence électrique ou bien à la fréquence d’alimentation du moteur électrique 102.
[0060] Ainsi, dans l’exemple décrit, la fréquence de référence f0 est la fréquence électrique d’un champ magnétique tournant généré par un stator du moteur électrique 102. Cette fréquence est par exemple déterminée à partir du signal de vitesse de rotation vm. Alternativement ou en complément, cette fréquence pourrait être déterminée à partir du signal de mesure d’intérêt yI et d’un nombre de paires de pôles du moteur électrique 102 et/ou estimée à partir de méthodes d’estimation de la fréquence instantanée d’un signal numérique, notamment par des méthodes basées sur l'utilisation d’un spectrogramme ou par des méthodes d'estimation non-linéaire basées sur l’utilisation du filtrage de Kalman étendu ou du filtrage particulaire pour ne citer que celles-là.
[0061] Le système de surveillance 300 comporte en outre un module 316 de conversion du signal de mesure d'intérêt yI dans l’ensemble des nombres complexes. Par soucis de concision, le signal obtenu après conversion sera appelé par la suite simplement « signal de mesure yc ». Dans l’exemple décrit, le signal de mesure yc est obtenu en appliquant la transformation de Hilbert au signal de mesure d'intérêt yI.
[0062] À partir en particulier de la fréquence de référence f0, des fréquences caractéristiques f(d) des défauts possibles et du signal de mesure yc, le système de surveillance 300 est conçu pour détecter la survenue de chacun des défauts possibles prédéfinis. Cette détection est basée sur les considérations et hypothèses suivantes.
[0063] Le signal de mesure yc comporte K échantillons, chaque échantillon étant identifié par un indice k (k variant de 1 à K). En outre, comme l'invention s’applique également en régime variable (par exemple, lorsque la vitesse de déplacement de l’écrou 104 varie et/ou la charge supportée par l’écrou 104 varie), la fréquence de référence f0 et les fréquences caractéristiques f(d) des défauts peuvent varier au cours du temps et peuvent donc prendre des valeurs différentes pour chaque échantillon k du signal de mesure yc, ces valeurs étant notées respectivement f0[k] et f(d)[k]. Par soucis de clarté, l’indice k sera parfois omis par la suite et les valeurs des fréquences seront ainsi simplement notées f0 et f(d). [0064] En fonctionnement normal (sans défaut), le signal de mesure yc peut être modélisé par l'équation suivante :
[Math. 5]
Figure imgf000012_0001
où M est un nombre d'harmoniques significatifs de la fréquence de référencef0 (c’est- à-dire le nombre d’harmoniques présentant un rapport signal/bruit supérieur à un seuil prédéterminé, M est par exemple un nombre prédéfini), i est un indice identifiant les M harmoniques, θi est le déplacement angulaire associé à la fréquence de référence f0 et est donné par te étant l’inverse de la
Figure imgf000012_0003
fréquence d'échantillonnage, Ai et bi sont respectivement une amplitude et une phase de la ième harmonique, n est un bruit de mesure dont la nature statistique est inconnue en raison de la variabilité du régime et de l’environnement et X(f0) est une fonction du régime modulant les harmoniques du courant électrique.
[0065] En présence d’un défaut dans l’actionneur 100, il est considéré que chaque harmonique de la fréquence de référence f0 du signal de mesure yc est modulé en amplitude et en phase par respectivement une modulation d'amplitude mi et une modulation de phase φi de sorte que le signal de mesure yc devient :
[Math. 6]
Figure imgf000012_0002
où mi et φi sont respectivement les modulations d’amplitude et de phase de la ième harmonique et v est un bruit de mesure de nature statistique inconnue, en présence du défaut sur l’actionneur 100. Il sera apprécié que la phase bi de l’équation [Math. 5] est prise en compte dans la phase φi.
[0066] L'équation [Math. 6] peut être linéarisée afin de mettre en œuvre un estimateur linéaire. En effet, avantageusement, ce type d’estimateur est plus robuste et stable qu’un estimateur non-linéaire.
[0067] Ainsi, dans ce cas, le signal de mesure yc peut s’écrire sous la forme linéaire :
[Math. 7]
Figure imgf000013_0001
où la fonction αi contient les informations sur l’état de santé de l’actionneur 100 et est donnée par αi = X(fo[k])Ai[k](1 + mi[k]) exp (jφi[k]).
[0068] Comme cela sera décrit par la suite, c'est la fonction αi qui sera estimée selon une approche d’estimation robuste.
[0069] Pour réaliser cette estimation, la fonction αi peut être développée en série de Fourier. Un tel développement s’appuie d’abord, d’une part, sur le fait que les modulations d'amplitude mi et de phase φί, sont supposées cycliques selon la fréquence caractéristiques f(d) du défaut présent dans l’actionneur 100. [0070] Ce développement s’appuie aussi, d’autre part, sur le fait que, dans la mesure où les grandeurs X(f0) et Ai· sont continues, la fonction a, est également cyclique selon la fréquence caractéristique f(d) en présence du défaut associé à cette fréquence caractéristique f(d).
[0071] De ce fait, la fonction a, peut être approchée par une série de Fourier à coefficients variables :
[Math. 9]
Figure imgf000013_0002
où les coefficient αi,n sont des coefficients de Fourier, θ(d) est le déplacement angulaire associé à la fréquence caractéristique f(d) du défaut, Nh est un nombre d’harmoniques significatifs du défaut par rapport au niveau du bruit (Nh est par exemple un nombre prédéfini), b est donné par b[k] =
Figure imgf000013_0003
et les coefficients p,· sont les coefficients de Fourier de la ième harmonique de la fréquence de référence f0, donnés par pi[k] = (αi -nh ··· αi,Nh)T e C(2Nh+1)x1. [0072] Ainsi, le signal de mesure yc peut s’écrire sous la forme :
[Math. 10]
Figure imgf000014_0001
où h[k] = (bT[k] exp(jθ1[k]) - bT[k] exp(jθM[k]))T et x[k] =
Figure imgf000014_0002
est un vecteur des coefficients de Fourier.
[0073] Le vecteur h peut s’écrire de la manière suivante : [Math. 11] h[k] = (c(f0 -Nh x f(d) ... c(f0 -f(d) c(f0) c(f0 +f(d)) ... c(f0 + N h x f(d)) ... C(Mf0 - Nh x f(d)) ... c(Mf0
-f(d)) c(Mf0) c(Wf0 +f(d)) ... c(Wf0 + Nh x f(d)))T où c(f) représente une composante spectrale à la fréquence /, donnée par c(f) =
Figure imgf000014_0003
[0074] Ainsi, dans l’exemple décrit, le vecteur h regroupe des composantes spectrales à des fréquences d’analyse respectives.
[0075] Ces composantes spectrales comportent des composantes spectrales dites de référence c(f0) ... c(Mf0) aux fréquences harmoniques de la fréquence de référence/o, ainsi que des composantes spectrales dites de défaut c(if0 ± nf(d)) autour de chaque composante spectrale de référence. Les composantes spectrales de défaut sont à des fréquences respectives comportant, pour chaque fréquence harmonique if0 de la fréquence de référence une différence et une somme de cette fréquence harmonique avec chacune des Nh fréquences harmoniques nf(d) de la fréquence caractéristique f(d) du défaut.
[0076] Ainsi, la présence d’un défaut à la fréquence caractéristique f(d) produit l'apparition de composantes spectrales de défaut autour de chaque composante spectrale de référence.
[0077] Par exemple, les fréquences d'analyses (c'est-à-dire les fréquences des composantes spectrales) sont illustrées sur la figure 6, dans le cas où M vaut 3 et Nh vaut 2.
[0078] Le vecteur x regroupe ainsi les coefficients respectivement associés aux composantes spectrales du vecteur h. [0079] Ainsi, en cas de défaut associé à la fréquence caractéristique f(d), le signal de mesure yc peut s'écrire comme une somme de composantes spectrales à des fréquences d'analyse respectives, respectivement pondérées par les coefficients αi,n :
[Math. 12]
Figure imgf000015_0001
où fi,n = if0 + nf(d)
[0080] C'est cette forme théorique du signal de mesure yc qui est mise à profit pour détecter le défaut.
[0081] Ainsi, de retour à la figure 3, le module de surveillance 300 comporte en outre un module 318 de détermination des fréquences d’analyse à partir de la fréquence de référence f0 et de la fréquence caractéristique f(d) du défaut.
[0082] Le module de surveillance 300 comporte en outre un module 320 de génération des composantes spectrales c(fi,n) aux fréquences d’analyse fi,n. Dans l'exemple décrit, le module 320 est conçu pour fournir le vecteur h. [0083] Le module de surveillance 300 comporte en outre un module 322 d’estimation de coefficients respectifs des composantes spectrales c(fi,n), de sorte que la
Figure imgf000015_0003
somme des composantes spectrales pondérées respectivement de ces coefficients estimés
Figure imgf000015_0002
approche le signal de mesure yc. Ces coefficients estimés sont ainsi
Figure imgf000015_0004
des coefficients de Fourier. [0084] Dit autrement, le module 322 cherche à reconstruire le signal de mesure yc à partir des composantes spectrales dont au moins certaines sont à des fréquences respectives issues de la fréquence caractéristique f(d) du défaut recherché.
[0085] De préférence, les coefficients sont estimés de manière robuste en raison de la nature statistique inconnue des bruits du modèle. Plusieurs estimateurs robustes de l’état de la technique peuvent être utilisés, comme par exemple : le filtre basé sur le minimum de la moyenne quadratique de l’erreur (de l'anglais « Least Mean Square filter ») et le filtre mini-max. Dans l’exemple décrit, le filtre mini-max est utilisée, de sorte que les coefficients estimés sont obtenus par l’optimisation mini-
Figure imgf000016_0003
max suivante : [Math. 13]
Figure imgf000016_0001
où x est le vecteur des coefficients αi,n que l’on cherche à estimer, donné par x = (α1,-Nh ·· α1, Nh ··· αM,-Nh .. αM, Nh)T , x* est le vecteur des coefficients estimés
Figure imgf000016_0002
x[k] - x*[k] est une erreur d'estimation, et P[1], Q, R et γ sont des paramètres prédéterminés qui sont fixés pour garantir la stabilité de l'estimateur.
[0086] Cependant les coefficients αi,n à estimer sont cachés et ne peuvent pas être estimés directement. Pour résoudre ce problème, il est possible de construire un modèle d'état du signal de mesure yc.
[0087] Pour cela, les coefficients pi[k] introduits plus haut sont considérés comme suivant une marche aléatoire s’écrivant :
[Math. 14]
Pi[k + 1] = pi[k] + wi[k] où wi[k] est un bruit aléatoire à énergie bornée et de nature statistique inconnue.
[0088] Dans l’exemple décrit, la marche aléatoire est d'ordre 1. Ainsi, le vecteur x s’écrit :
[Math. 15] x[k + 1] = x[k] + w[k] où w[k] = (w1[k] ··· wM[k]) est un bruit d'état aléatoire.
[0089] Dans d'autres modes de réalisation, la marche aléatoire pourrait être écrite pour des ordres supérieurs pour des coefficients de Fourier fortement variables. [0090] Suite à l’équation Math. 15, le modèle d’état est alors formé par le système d’équations suivant formé respectivement par une équation de mesure et par une équation d’état s'écrivant:
[Math. 16]
Figure imgf000017_0001
où h est le vecteur des composantes spectrales permettant de reconstruire le signal de mesure yc à partir du vecteur x des coefficients, et v et w sont respectivement le bruit de mesure et le bruit d’état.
[0091] Dans l’exemple décrit, l'optimisation mini-max du modèle d’état précédent est réalisée par le module 322 en utilisant la récursion suivante (issue de l’article de Shen, X. « Discrète H∞ filter design with application to speech enhancement.»
I CASS P, vol 2, pages 1504 - 1507, 1995).
[0092] Tout d’abord, x*[1] est initialisé à une valeur prédéfinie. Les étapes suivantes sont alors mises en œuvre récursivement pour k variant de 1 à K, sachant que, comme il a déjà été indiqué plus haut, P[l], Q, P et y sont des paramètres prédéterminés qui sont fixés pour garantir la stabilité de l’estimateur.
[0093] Le module 322 calcule Γ[k] par l'équation suivante :
[Math. 17] r[k] = (/ -γhT[k]h[k]P[k] + h [k]R-1hT[k]P[k])-1 avec / la matrice identité et y < R-1.
[0094] Puis, le module 322 calcule la matrice P[k] définie symétrique positive par l’équation de Riccati suivante :
[Math. 17]
P[k] = P[k - 1 ]Γ[k - 1] + Q [0095] Puis, le module 322 calcule un gain g[k] de l'estimateur par l'équation suivante :
[Math. 18] g[k] = P[k]Γ[k — 1]hT[k]R-1 [0096] Puis, le module 322 calcule le vecteur x*[k] des coefficients estimés pour l'échantillon k par l'équation suivante :
[Math. 19] x*[k] = x*[k - 1] + g[k](yc[k - 1] - hT[k - 1 ]x*[k - 1]) [0097] Le système de surveillance 300 comporte alors un module 324 de détection de défaut à partir des coefficients estimés c'est-à-dire dans l'exemple décrit à
Figure imgf000018_0001
partir du vecteur x*.
[0098] Dans l’exemple décrit, le module 324 comporte un module 324A d’estimation de la fonction a,· à partir des coefficients estimés contenus dans le vecteur x*,
Figure imgf000018_0006
pour obtenir une fonction estimée
Figure imgf000018_0002
[0099] Par exemple, pour chaque harmonique, la fonction estimée s’écrit :
Figure imgf000018_0007
[Math. 20]
Figure imgf000018_0003
[0100] Ainsi, une fonction estimée est obtenue pour chaque fréquence
Figure imgf000018_0011
caractéristique f(d) et donc pour chaque défaut possible.
[0101] Le module 324 comporte en outre un module 324B de détermination de modulations estimées d’amplitude
Figure imgf000018_0012
et de phase <pl en prenant respectivement le module et l’angle de la fonction estimée
Figure imgf000018_0008
[Math. 21]
Figure imgf000018_0004
[0102] Le module 324 comporte en outre un module 324C d’estimation d'une signature s* du défaut à la fréquence de défaut f(d) à partir des modulations estimées d’amplitude et de phase La signature estimée s* s’écrit par
Figure imgf000018_0010
Figure imgf000018_0009
exemple : [Math. 22]
Figure imgf000018_0005
[0103] Ainsi, à la fois la modulation d’amplitude estimée
Figure imgf000019_0001
et la modulation de phase estimée
Figure imgf000019_0002
autour des M harmoniques sont utilisées dans la définition de la signature estimée s*.
[0104] Le module 324 comporte en outre un module 324D de détermination d'un indicateur Ind(d) pour chaque défaut identifié par l’indice d, à partir de la signature estimée s*. L’indicateur utilisé peut être un indicateur statistique ou spectral.
[0105] Dans l’exemple décrit l’indicateur Ind(d) proposé est basé sur l'énergie de la signature estimée s* d’après les modulations estimés Plus précisément, cet
Figure imgf000019_0003
indicateur Ind(d) s'écrit : [Math. 23]
Figure imgf000019_0004
où (s*) est une moyenne de la signature estimée s* à partir de la fréquence caractéristique f(d) sur plusieurs activations de l’actionneur 100.
[0106] Ainsi, un indicateur Ind(d) est obtenu pour chacun des défauts possibles. [0107] Dans d’autres modes de réalisation, l’indicateur peut utiliser un écart type, une forme d’une distribution statistique, un facteur de crête, une largeur d'une bande spectrale ou bien un ratio signal/bruit.
[0108] Le module 324 comporte en outre un module 324E de détection de défaut à partir de l’indicateur Ind(d). Par exemple, un défaut est détecté lorsque l’indicateur Ind(d) passe un seuil prédéfini.
[0109] Lorsqu’un défaut est détecté, le module 324D est alors conçu pour envoyer une alerte AL indiquant par exemple le défaut détecté parmi les défauts possibles prédéfinis.
[0110] Dans l'exemple décrit, le dispositif 300 comporte un système informatique 326 comportant une unité de traitement (telle qu'un microprocesseur) et une mémoire (telle qu’une mémoire principale) dans laquelle un programme d'ordinateur est destiné à être chargé. Ce programme d’ordinateur contient des instructions de programme d'ordinateur conçues pour être exécutées par l'unité de traitement. Ainsi, les modules décrits précédemment sont implémentés dans l'exemple décrit dans le programme d'ordinateur, sous forme de modules logiciels. [0111] Alternativement, tout ou partie des modules pourrait être implémenté sous forme de modules matériels, c'est-à-dire sous forme d'un circuit électronique, par exemple micro-câblé, ne faisant pas intervenir de programme d'ordinateur.
[0112] En référence à la figure 5, un exemple non-limitatif de procédé 500 selon l'invention, de surveillance de l’actionneur 100 va à présent être décrit.
[0113] Les étapes 502 à 516 sont répétées à chacune de plusieurs activations de l’actionneur 100 et pour chacun des défauts prédéfinis.
[0114] Au cours d’une étape 502, le module d'acquisition 308 fournit le signal de mesure global y, la vitesse de rotation vm et, le cas échéant, la position p. [0115] Au cours d'une étape 504, le module de sélection 310 sélectionne le signal de mesure d'intérêt yI dans le signal de mesure globale y.
[0116] Au cours d'une étape 506, le module 316 convertit le signal de mesure d'intérêt y, en signal de mesure yc dans l'ensemble des nombres complexes.
[0117] Au cours d’une étape 508, le module 312 détermine les fréquences caractéristiques f(d) des défauts possibles.
[0118] Au cours d’une étape 510, le module 314 détermine la fréquence de référence f0 de l'actionneur 100.
[0119] Au cours d’une étape 512, le module 318 détermine les fréquences d'analyse fi,n· [0120] Au cours d’une étape 514, le module 320 génère les composantes spectrales aux fréquences d’analyse fi,n respectives, à utiliser pour reconstruire le signal de mesure yc. Ces composantes spectrales sont contenues dans le vecteur h dans l’exemple décrit. Le module 320 fournit donc, à chaque activation de l’actionneur 100, un vecteur h par défaut possible. [0121] Au cours d’une étape 516, le module 322 estime les coefficients estimé et
Figure imgf000020_0001
fournit le vecteur x* les contenant. Le module 322 fournit donc, à chaque activation de l’actionneur 100, un vecteur x* par défaut possible.
[0122] Au cours d’une étape 518, le module 324 détecte la présence ou non d'un des défauts possibles à partir des coefficients estimés contenus dans le vecteur x*
Figure imgf000020_0002
obtenu pour ce défaut. [0123] Pour cela, au cours d'une étape 518A, le module 324A estime la fonction a,·, pour chaque défaut possible et pour chaque activation.
[0124] Au cours d'une étape 518B, le module 324B estime la modulation d'amplitude et de phase à partir de la fonction estimée αi, pour chaque défaut possible et
Figure imgf000021_0001
pour chaque activation.
[0125] Au cours d’une étape 518C, le module 518C estime une signature s* du défaut à la fréquence de défaut f(d) à partir des modulations estimées d’amplitude et de phase pour chaque défaut possible et pour chaque activation.
Figure imgf000021_0002
Figure imgf000021_0003
[0126] Au cours d'une étape 518D, le module 324D détermine, pour chacun des défauts possibles (identifiés par l’indice d), un indicateur Ind(d) pour le défaut considéré à partir des vecteurs x* obtenus pour ce défaut considéré pour les différentes activations de l'actionneur 100.
[0127] Au cours d'une étape 518E, le module 324E détecte, pour chacun des défauts possibles, la présence ou non de ce défaut à partir de l’indicateur Ind(d). [0128] En cas de détection d'un défaut, au cours d'une étape 520, le module 324D envoie une alerte AL indiquant le défaut détecté. Cette alerte est par exemple destinée à être affichée sur un dispositif d’affichage, afin d’en informer le personnel de maintenance qui pourra, en réponse, réparer ou bien remplacer l'actionneur 100. En particulier, le fait que l'alerte indique le défaut permet de ne remplacer que l’organe à l’origine de ce défaut.
[0129] On notera par ailleurs que l’invention n'est pas limitée aux modes de réalisation décrits précédemment. Il apparaîtra en effet à l'homme de l'art que diverses modifications peuvent être apportées aux modes de réalisation décrits ci- dessus, à la lumière de l'enseignement qui vient de lui être divulgué. [0130] En particulier, l'invention s’applique à d'autre types d'actionneur, avec ou sans moteur électrique. En outre, l’invention pourrait être utilisée pour détecter des défauts sur d’autres organes de l'actionneur que ceux décrits ci-dessus.
[0131] En outre, les étapes du procédé de la figure 5 pourraient être réalisées dans n'importe quel ordre techniquement possible et pas seulement dans l’ordre indiqué. En particulier, certaines étapes pourraient être réalisées en parallèle les unes des autres. [0132] En outre, l’invention permet de détecter des défauts de type mécanique sur le moteur électrique : balourd ou excentricité de l’arbre moteur et défaut sur le palier de roulement du moteur. Dans ce cas, la fréquence caractéristique f(d) utilisée peut être la fréquence de rotation de l’arbre moteur ou bien des fréquences caractéristiques du palier de roulement, ces dernières pouvant être fournies par le constructeur.
[0133] Dans la présentation détaillée de l'invention qui est faite précédemment, les termes utilisés ne doivent pas être interprétés comme limitant l’invention aux modes de réalisation exposés dans la présente description, mais doivent être interprétés pour y inclure tous les équivalents dont la prévision est à la portée de l'homme de l'art en appliquant ses connaissances générales à la mise en œuvre de l'enseignement qui vient de lui être divulgué.

Claims

Revendications
[1] Procédé de surveillance (500) d’un actionneur (100), caractérisé en ce qu’il comporte : la détermination (508) d'une fréquence caractéristique (f(d)) d'un défaut possible de l'actionneur (100) ; la détermination (510) d'une fréquence (f0) de référence (100) en l’absence du défaut et dans lequel les fréquences d'analyse ( fi,n) comportent, pour au moins une fréquence harmonique de la fréquence de référence (f0), une différence et/ou une somme de cette fréquence harmonique avec au moins une fréquence harmonique de la fréquence caractéristique (f(d)) du défaut ; l’estimation (516) de coefficients ( x *) d’une somme pondérée de composantes spectrales (h) à des fréquences d'analyse ( fi,n) respectives pour approcher un signal de mesure (yc) d'une grandeur de fonctionnement de l'actionneur (100), au moins une des fréquences d’analyse ( fi,n) étant obtenue à partir de la fréquence caractéristique (f(d)) du défaut ; et la détection (518) de la présence ou non du défaut à partir des coefficients estimés ( x*).
[2] Procédé (500) selon la revendication 1, comportant en outre l’estimation (518B) d’une modulation d'amplitude (ml ) et d’une modulation de phase d’un signal en
Figure imgf000023_0003
l’absence de défaut, à partir des coefficients estimés (x*), la détection (518) de la présence ou non du défaut étant réalisée à partir de ces modulations estimées
Figure imgf000023_0001
Figure imgf000023_0002
[3] Procédé (500) selon la revendication 2, comportant en outre l’estimation (518C) d'une signature (s*) du défaut à la fréquence caractéristique (f(d)), la détection (518) de la présence ou non du défaut étant réalisée à partir de cette signature estimée (s*)
[4] Procédé (500) selon la revendication 3, comportant en outre la détermination (518D) d’un indicateur (Ind(d)) à partir des signatures (s*) estimées sur plusieurs activations de l’actionneur (100), la détection (518) de la présence ou non du défaut étant réalisée à partir de cet indicateur (Ind(d)).
[5] Procédé (500) selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel une fréquence caractéristique est déterminée pour chacun de plusieurs défauts possibles de l’actionneur (100) et dans lequel l’estimation (516) des coefficients (x*) et la détection (518) de défaut sont réalisées pour chacun des défauts possibles.
[6] Procédé (500) selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel l’actionneur (100) comporte un élément mobile (104), un guide (106) de l’élément mobile (104) et un moteur (102) conçu pour entraîner l’élément mobile (104) le long du guide (104).
[7] Procédé (500) selon les revendications 5 et 6, dans lequel les défauts possibles de l’actionneur (100) comportent au moins un parmi : un défaut de l'élément mobile (104), un défaut du guide (106) et un défaut du moteur (102).
[8] Procédé (500) selon la revendication 6 ou 7, dans lequel le signal de mesure (yc) est issu d'une mesure de la grandeur de fonctionnement lorsque l'élément mobile (104) se déplace sur au moins une portion prédéfinie du guide (106).
[9] Procédé (500) selon l’une quelconque des revendications 6 à 8, dans lequel le moteur (102) est électrique.
[10] Procédé (500) selon la revendication 9, dans lequel la grandeur de fonctionnement comporte un courant électrique du moteur électrique (102).
[11] Procédé (500) selon la revendication 1 et l’une des revendications 9 ou 10, dans lequel la fréquence de référence (f0) est une fréquence électrique du moteur électrique (102).
[12] Programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions pour l'exécution des étapes d’un procédé de surveillance (500) selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.
[13] Système (300) de surveillance d'un actionneur (100), caractérisé en ce qu'il comporte : un module (312) de détermination d'une fréquence caractéristique (f(d)) d’un défaut possible de l'actionneur (100) ; un module (314) de détermination d'une fréquence (f0) de référence (100) en l’absence du défaut et dans lequel les fréquences d'analyse (fi,n) comportent, pour au moins une fréquence harmonique de la fréquence de référence (f0), une différence et/ou une somme de cette fréquence harmonique avec au moins une fréquence harmonique de la fréquence caractéristique (f(d)) du défaut ; un module (322) de détermination de coefficients ( x *) d’une somme pondérée de composantes spectrales (h) à des fréquences d'analyse (fi,n) respectives pour approcher un signal de mesure (yc) d’une grandeur de fonctionnement de l'actionneur (100), au moins une des fréquences d’analyse (fi,n) étant obtenue à partir de la fréquence caractéristique (f(d)) du défaut ; et un module (324) de détection de la présence ou non du défaut à partir des coefficients estimés ( x *). [14] Aéronef comportant un actionneur (100), par exemple de commande d’un inverseur de poussée de l'aéronef, et un système (300) de surveillance de cet actionneur (100), le système de surveillance (300) étant selon la revendication 13.
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