Introduction aux systèmes de diagnostic de …ekladata.com/master-eea-toulouse.eklablog.com/perso/archives/m2/... · [email protected] . 1 . Plan de l’exposé • Le

Introduction aux systèmes de diagnostic de l’automobile et de l’avion

Université Paul Sabatier Sciences Technologies Santé

Master2 Professionnel et Recherche Mention Electronique Electrotechnique Automatique (EEA)

12 Février 2014

Vincent CHERIERE, Ingénieur Airbus [email protected]

1

Plan de l’exposé

• Le problème du diagnostic et ses contraintes – sur automobile – sur avion

• Introduction aux architectures des systèmes d’aide au diagnostic sur automobile et sur avion

• Perspectives d’un domaine en plein essor

2

Le problème du diagnostic et ses contraintes

3

Si votre vélo ne roule plus…

4


… pouvez-vous voir d’où cela vient ?

5


… pouvez-vous voir d’où cela vient ?

La chaîne a déraillé

Le pédalier est voilé

Les freins sont

bloqués

Oui, facile! 6

Et ce vélo électrique ?

Pas si facile! 7

Mais pourquoi ma voiture n’avance-t-elle plus ?

8

Humm… et cet avion ?

9

Ou bien celui-là ?

Crédit Photo : YOSHIKAZU TSUNO/AFP

11

Pourquoi a-t-on besoin d’une aide au diagnostic sur un véhicule ?

• Parce qu’il peut tomber en panne et ne plus être disponible

• Parce qu’on veut connaître ce qui est en panne, simplement, pour ensuite le réparer, simplement

diagnostic, du grec dia : à travers et gnônaï : connaître

Connaître ce qui ne marche pas à travers la machine

12

Pourquoi est-ce plus difficile de diagnostiquer un avion qu’un vélo ?

• C’est plus gros ! – On ne peut pas tout inspecter d’un seul coup d’œil.

• C’est une machine plus complexe ! – il y a plein de technologies différentes: il faudrait être

électricien, électronicien, hydraulicien, informaticien, logicien, mécanicien, etc.

• On ne voit pas tout ! – Certaines pannes ne se voient pas au sol.

• On ne sait pas tout ! – Les différentes parties de l’avion sont livrées par des systémiers

hautement spécialistes puis assemblées par l’avionneur.

13

Les contraintes du diagnostic • C’est un problème de connaissance

– Personne ne connaît tout sur une voiture moderne ou sur un avion – La connaissance est protégée par la propriété industrielle des systémiers – Les mécanos aéronautiques

travaillent sur de nombreux types d’avions

• C’est un problème de logique – Implication entre pannes et

dysfonctionnements, causalité – La propagation d’une

panne peut progressivement passer à travers plusieurs systèmes différents, et tolérants à la panne • C’est un problème de temps

– On veut diagnostiquer la panne au moment optimal ≈ souvent au plus tôt

• L’erreur coûte cher ! – Calculateur Engine Control Unit

≈ 250 000 €. 14

Panorama des technologies actuelles dans les systèmes industriels de diagnostic

Systèmes de diagnostic

A base de modèles

Modèles physiques (équations

différentiels, etc.)

Systèmes avec IA

Systèmes experts

Machines à états Réseaux de Pétri

Raisonneurs qualitatifs

A base de traitement de

données

Méthodes linéaires classiques

Estimations par filtrage (Kalman, Statistiques, etc.)

Comparaison/Seuil/Confirmation

Machines à apprentissage

Réseaux de neurones

Support Vector Machines

Réseaux Bayésiens Data mining

> signal

référence

– +

seuil diagnostic

Exemple: Signal température > 6 V indique que le capteur de température est en panne

http://spiderman-2.laas.fr/autodiag/

15




Exemple d’analyse temps-fréquence Classification des pannes en fonction du

profil temps-fréquence des vibrations

https://www.phmsociety.org/events/conference/phm/12/tutorials 16

https://www.phmsociety.org/events/conference/phm/12/tutorials

Toute faute du moteur de voiture impliquant une pollution doit pouvoir être diagnostiquée

sur le cycle européen

4 x Cycle UDC (Urban Driving Cycle)

ECE-15

Cycle EUDC (Extra-Urban Driving Cycle) http://www.utac.com/fr/essais/environnement/emissions/Pages/Emissions_Definition.aspx

Cycle de conduite (vitesse véhicule en fonction du temps)

17

http://www.utac.com/fr/Pages/default.aspx

http://www.utac.com/fr/essais/environnement/emissions/Pages/Emissions_Definition.aspx

Le diagnostic sur automobile

1. La voiture ne fonctionne pas bien

Symptômes « Elle ne démarre

pas »

« Elle fait un bruit bizarre »

Aidé par un outil de diagnostic qu’il branche à la voiture

Il fait des tests pour affiner le diagnostic

3. Le garagiste a compris la panne qui est à la cause des symptômes, il peut maintenant réparer

2. Le garagiste fait un diagnostic

18

Le diagnostic sur avion

1. Il y a un dysfonctionnement sur l’avion

L/G CTL 1 FAULT

FUEL FEED PMP

1 P/B FAULT

« Je ne peux plus

régler mon siège »

« Il y a une odeur de fuel suspecte sous l’aile droite »

19

Le diagnostic sur avion L/G CTL 1 FAULT

Envoi des données

+ autodiagnostic

2. L’avion fait son autodiagnostic

Maintenance Control Center

20

Le diagnostic sur avion

Maintenance Control Center

Logbook

L/G CTL 1 FAULT

Envoi des données

+ autodiagnostic

Autodiagnostic Tests interactifs

Support au diagnostic Plaintes des pilotes

3. Le mécano comprend la panne

2. L’avion fait son autodiagnostic

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Le problème de diagnostic • Le problème posé est de

détecter les symptômes, isoler les troubles, identifier les fautes

22



• Symptôme – Effet perceptible de panne(s)

par la machine ou bien par l’humain. (Cockpit Effect, Alert, Message)

• Trouble – Configuration possible

d’interruption de service. (Failure Condition, Functional Failure)

• Faute – Déviation non acceptable

d’un paramètre ou d’une propriété fondamentale du système

Exemple sur voiture : Exemple sur avion :

23










24










25










26









Exemple sur voiture :

« Ma voiture n’avance plus »

Filtre à gazole obstrué

Perte d’alimentation du moteur en gazole

27









Exemple sur avion :

Perte de l’information train sorti et verrouillé

Cible du capteur de proximité déformée

L/G CTL 1 FAULT

28

Quiz

http://www.filtrauto.com/site/FO/scripts/myFO_contenu.php?noeu_id=111&lang=FR 29

Quiz

http://www.filtrauto.com/site/FO/scripts/myFO_contenu.php?noeu_id=111&lang=FR

Filtre à gazole encrassé

Perte de l’alimentation en carburant

du moteur

Ma voiture n’accélère pas normalement

Ma voiture ne démarre pas !

30

Quiz


Filtre à gazole encrassé

Perte de l’alimentation en carburant

du moteur

Ma voiture n’accélère pas normalement

Ma voiture ne démarre pas !

31

Quiz 2 Niveau de

carburant faible dans le réservoir


Jauge à carburant déréglée

La voiture me dit que je n’ai

plus de carburant !

Corrections d’injection de gazole

anormales 32

Quiz 2 Niveau de

carburant faible dans le réservoir


Jauge à carburant

biaisée

La voiture me dit que je n’ai

plus de carburant !

Corrections d’injection gasoil

anormales 33

Les grandes couches du modèle OSA-CBM Open Systems Architecture for Condition-Based Maintenance

Data Acquisition (DA)

Data Manipulation (DM)

State Detection (SD)

Health Assessment (HA)

www.mimosa.org 34

Cas d’étude: moteur Diesel suralimenté

Sources: Wikipedia + Le moteur Turbo Diesel à Injection Directe (Calvet Pierrick Département GE&II 2, Labella Florent G1, Université J. Fourier Grenoble)

COMBUSTION

35


Sources: -Wikipedia -Le moteur Turbo Diesel à Injection Directe (Calvet Pierrick Département GE&II 2, Labella Florent G1, Université J. Fourier Grenoble)

36


Répartiteur d’admission

Collecteur d’échappement

Echangeur

Vanne de recirculation d’échappement

Echangeur

Compresseur

Turbine

Capteur pression

Capteur température

C1 C2 C3 C4

37




Echangeur


Echangeur

Compresseur

Turbine

Capteur pression


C1 C2 C3 C4

Comment auto-diagnostiquer que la durite du turbo est cassée ?

38




Echangeur


Echangeur

Compresseur

Turbine

Capteur pression


C1 C2 C3 C4

1. Si le compresseur ne fournit plus d’air surcompressé, alors la pression mesurée par le capteur de pression sera trop faible

2. (Pression < 1.2 bars) => « Compresseur en panne » ou « Capteur en panne » ou « Durite cassée »

39




Echangeur


Echangeur

Compresseur

Turbine

Capteur pression


C1 C2 C3 C4

1. Si le compresseur ne fournit plus d’air surcompressé, alors la pression mesurée par le capteur de pression sera trop faible

2. (Pression < 1.2 bars) => « Compresseur en panne » ou « Capteur en panne » ou « Durite cassée »

Data Acquisition (DA)

Data Manipulation (DM)

State Detection (SD)

Health Assessment (HA)

Signal en mV

Pression < 1.2

Pression en bar

Compresseur en panne OU Capteur en panne OU Durite cassée

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Critères d’évaluation de la performance d’un système de diagnostic


• La validité: c’est quand la faute réelle correspond à la faute diagnostiquée

• La complétude: c’est quand tous les troubles sont isolés

• La précision: c’est quand le nombre de fautes suspectées est minimal

• La fausse détection: c’est quand un symptôme est détecté à tort

• La non détection: c’est quand un symptôme n’est pas détecté alors qu’il devrait l’être

• Le temps de réponse: le diagnostic est très vite disponible

La conception d’un système est un compromis coût / efficacité. Par exemple, ajouter des capteurs peut contribuer à améliorer la précision, mais cela coûte plus cher, et les capteurs tombent aussi eux-mêmes en panne. 41

Les nouvelles difficultés du problème de diagnostic détecter les symptômes, isoler les troubles, identifier les fautes

• La tolérance à la panne – Les avions modernes sont très tolérants à la panne: B777, A380

C’est quand il peut y avoir faute mais pas de trouble, ni de symptôme, avant l’accumulation d’une 2nde faute, d’une 3e faute...

• Les fautes logicielles – Le risque augmente avec la complexité de l’architecture.

• Les fautes intermittentes ou réversibles

– Particulièrement sur des systèmes électriques, électroniques.

• La complexité des architectures des systèmes et la ségrégation de la connaissance – La connaissance du système dépend de nombreux spécialistes !

42

La gestion de la connaissance • Les systèmes industriels de diagnostic se basent sur de la

connaissance collectées à partir de plusieurs sources différentes – Constructeur: installation des systèmes sur le véhicule, connaissance des

interactions entre les systèmes – Systémiers: connaissance détaillée des modes de défaillances des équipements

– Après-vente: connaissance du comportement en vie série

– Client: connaissance des contraintes des clients

• Ces connaissances sont collectées le plus souvent dans des bases de données, suivant des processus complexes – Intégrité de l’information – Sécurité de l’information, surtout si elle est rendue disponible via le Web

– Mise à jour des données de la manière la plus réactive possible

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La gestion de la connaissance • La connaissance est issue de l’analyse des systèmes

– AMDEC: Analyse des Modes de Défaillances, de leurs Effets et de leur Criticité

FMEA (Failure Modes and Effects Analysis) • Pendant les études/recherche • Permet d’évaluer l’architecture du système

– MSG-3 (Aéronautique) Maintenance Steering Group

• Analyse des systèmes pour définir le Manuel de Maintenance Planifiée

– Elaboration des documentations de recherche de pannes (TSM Troubleshooting

Manual) ou de maintenance (AMM Aircraft Maintenance Manual, Documentation technique du véhicule, etc).

– Recueil des données de fiabilité et de maintenabilité en vie série • Statistiques sur les « NFF » (No Fault Found), « défauts fugitifs », « fausses pannes » • Statistiques sur les pièces de rechange, pour connaître les « équipements en pannes les plus courants »

http://www.fmeainfocentre.com/

44

http://www.fmeainfocentre.com/

Introduction aux architectures des systèmes d’aide au diagnostic

45

Standards automobiles et aéronautiques

Automobile Aéronautique

OBD II (On-Board Diagnostics)

ISO-15031: Road vehicles — Communication between vehicle and external equipment for emissions-related diagnostics —

AUTOSAR (Automotive Open System Architecture)

http://www.autosar.org/ HOME> SPECIFICATIONS> RELEASE 4.0> SOFTWARE ARCHITECTURE> DIAGNOSTIC SERVICES>

ARINC-624 (DESIGN GUIDANCE FOR ONBOARD MAINTENANCE SYSTEM)

http://www.arb.ca.gov/msprog/obdprog/obdregs.htm

SAE AIR 5273 (ACTUATION SYSTEM FAILURE DETECTION METHODS) SAE ARP IVHM en cours

http://www.mimosa.org/?q=resources/specs/osa-cbm-330

OSA-CBM (OPEN SYSTEMS ARCHITECTURE FOR CONDITION-BASED MAINTENANCE)

46

http://www.autosar.org/









Architecture des systèmes de diagnostic sur automobile

Calculateur de contrôle moteur

Calculateur de contrôle habitacle

Calculateur de contrôle boîte auto

ABS

Logiciel de diagnostic embarqué

Logiciel de diagnostic embarqué

Protocole eOBD

Protocole eOBD

Protocole eOBD

Aide au diagnostic

Mise à jour Internet

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Exemples de « SCANTOOL »

Peugeot Planet 2000

Bosch Diagnostics

Actia MULTIDIAG

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Surveillance de flottes de camions en temps réel

RENAULT TRUCKS OPTIFLEET OPTIFLEET : POUR UN SUIVI DE LA FLOTTE EN TEMPS REEL

« Avec Optifleet, l’exploitant peut géolocaliser en temps réel ses véhicules, consulter les données techniques à distance, suivre les temps d’activités de ces chauffeurs et récupérer, puis archiver, plus simplement les données du chronotachygraphe et des cartes chauffeurs. Optifleet offre aussi au conducteur la possibilité de communiquer en direct avec sa base par messagerie électronique.

Simple à utiliser et à mettre en place, Optifleet est une solution d’informatique embarquée « clés en main » accessible via un portail Internet avec accès sécurisé depuis n’importe quel ordinateur.

Le second module, de données techniques (« Check ») permet de suivre la consommation par conducteur et donc permet de réduire les frais kilométriques, notamment pour des flottes multimarques. Optifleet permet également à l’exploitant de présenter à son client un rapport environnemental (dioxyde de carbone, Nox,...) émis pour le transport de ses marchandises. »

Octobre 2011

49

ACTIA Fleet Diagnostic

ACTIA's Telematic Gateway Unit (TGU)

50

Architecture des systèmes de diagnostic sur avion

Système de trains

d’atterrissage

Système d’alimentation en carburant

Système de référence

inertielle et données air

Système de réfrigération des

galleys

…

≈ 80 systèmes

Logiciel d’autotest

intégré


intégré


intégré


intégré Réseaux de

communication

Système d’alerte en vol

51


Calculateur central de

maintenance

Système de trains

d’atterrissage





galleys

…

≈ 80 systèmes


intégré


intégré


intégré



communication

Logiciel de diagnostic


52


Calculateur central de

maintenance

Système de trains

d’atterrissage





galleys

…

≈ 80 systèmes


intégré


intégré


intégré



communication

Logiciel de diagnostic

Port

Terminal portable

Terminal intégré au

cockpit

Imprimante


Système de communication

bord/sol

Port de téléchargement

53

Exemple: Système de maintenance embarqué de l’A380

54

Exemple: Système de maintenance embarqué de l’A380

NSS 55

Exemple: Falcon F2000EX EASy

56

Exemple: Bombardier Aircraft Health Management System basé sur du raisonnement à base de cas

(début 1’20’’)

La gestion de la santé de la flotte devient un argument marketing !

57

58

Exemple: Vidéo AIRMAN

59

Perspectives d’un domaine en plein essor

60

Perspectives d’un domaine en plein essor • Encore de nombreuses choses à inventer/appliquer

– Introduire de l’IA plus puissante dans les systèmes de diagnostic • Appliquer les nouvelles inventions des communauté de recherche DX’, FDI, PHM, etc. • http://www.laas.fr/DISCO/

– Améliorer la gestion industrielle de la connaissance • Dans un contexte « risk-sharing »,

la connaissance est partagée par le constructeur et ses systémiers majeurs – Développer les solutions de Prédiction des pannes (Pronostic) – Pour un véhicule tolérant aux pannes,

analyser l’impact des pannes sur la mission à venir – Nouvelles technologies de matériels (SCANTOOL, terminaux, etc.)

• L’avenir est aux systèmes d’information intégrés

– Détection – Diagnostic – Evaluation de la

marge de tolérance

– Pronostic

• L’avenir est à l’accès à l’information de diagnostic, à distance du véhicule, de n’importe quel point de la planète. « Connected Vehicle! »

Passer du traitement du signal au traitement de l’information

http://books.sae.org/book-r-405 (Septembre 2011, Novembre 2012)

http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-

0470741333.html

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http://www.laas.fr/DISCO/

http://books.sae.org/book-r-405

http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470741333.html



IVHM (Integrated Vehicle Health Management) appliqués sur les avions/camions en 2014

• Quelques offres IVHM aujourd’hui – BOEING EDGE

Airplane Health Management – Custom Alerting and Analysis – GE IVHM appliqué sur avions GULFSTREAM PlaneConnectHTM – AIRBUS Real-Time Health Monitoring

• FAST #50 / August 2012 – ACTIA Fleet Diagnostic (camions)

Airbus AOG Center à Blagnac GE IVHM

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http://www.boeing.com/assets/pdf/commercial/aviationservices/brochures/IS_AHM_CustAlert.pdf

http://www.ge.com/thegeshow/docs/ge_ivhm_brochure.pdf

http://www.airbus.com/support/publications/support/publications/?eID=dam_frontend_push&docID=25455

Delphi Connected Car Care OBDII - Remote Vehicle Diagnostics

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http://www.androidpit.com/en/android/market/apps/app/com.lixar.delphi.obu/Delphi-Connected-Car

Récapitulatif • Les systèmes de diagnostic sont indispensables pour les

véhicules complexes

• Le problème posé est de détecter les symptômes, isoler les troubles, identifier les fautes

• Le diagnostic est plus difficile sur les véhicules modernes tolérants aux pannes (diagnostic multi-pannes, technologies variées, complexité des interactions entre systèmes, problème de la gestion de la connaissance, etc.)

• C’est un domaine en plein essor (vers plus d’IA plus puissante, vers des systèmes d’information intégrés, connectés, disponibles en réseau, etc.)

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Merci de votre attention

Avez-vous des questions

[email protected]

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