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

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1 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 1

2 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

3 Le problème du diagnostic et ses contraintes 3

4 Si votre vélo ne roule plus 4

5 Si votre vélo ne roule plus pouvez-vous voir d où cela vient? 5

6 Si votre vélo ne roule plus Les freins sont bloqués La chaîne a déraillé Le pédalier est voilé pouvez-vous voir d où cela vient? Oui, facile! 6

7 Et ce vélo électrique? Pas si facile! 7

8 Mais pourquoi ma voiture n avance-t-elle plus? 8

9 Humm et cet avion? 9

10 Ou bien celui-là? Crédit Photo : YOSHIKAZU TSUNO/AFP 11

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

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

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 L erreur coûte cher! Calculateur Engine Control Unit C est un problème de temps On veut diagnostiquer la panne au moment optimal souvent au plus tôt 14

14 Panorama des technologies actuelles dans les systèmes industriels de diagnostic A base de modèles Modèles physiques (équations différentiels, etc.) Systèmes avec IA Systèmes experts Machines à états Réseaux de Pétri Systèmes de diagnostic Méthodes linéaires classiques Raisonneurs qualitatifs Estimations par filtrage (Kalman, Statistiques, etc.) Comparaison/Seuil /Confirmation signal + référence 2.laas.fr/autodiag/ seuil > diagnostic A base de traitement de données Machines à apprentissage Réseaux de neurones Support Vector Machines Exemple: Signal température > 6 V indique que le capteur de température est en panne Data mining Réseaux Bayésiens 15

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

16 Toute faute du moteur de voiture impliquant une pollution doit pouvoir être diagnostiquée sur le cycle européen Cycle de conduite (vitesse véhicule en fonction du temps) 4 x Cycle UDC (Urban Driving Cycle) ECE-15 Cycle EUDC (Extra-Urban Driving 17 Cycle)

17 Le diagnostic sur automobile 1. La voiture ne fonctionne pas bien Symptômes «Elle fait un bruit bizarre» «Elle ne démarre pas» 2. Le garagiste fait un diagnostic 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 18

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

19 L/G CTL 1 FAULT Le diagnostic sur avion 2. L avion fait son autodiagnostic + autodiagnostic Envoi des données Maintenance Control Center 20

20 L/G CTL 1 FAULT Le diagnostic sur avion 2. L avion fait son autodiagnostic + autodiagnostic Envoi des données Support au diagnostic Autodiagnostic Tests interactifs Logbook Plaintes des pilotes Maintenance Control Center 3. Le mécano comprend la panne 21

21 Le problème de diagnostic Le problème posé est de détecter les symptômes, isoler les troubles, identifier les fautes 22

22 Le problème de diagnostic Le problème posé est de détecter les symptômes, isoler les troubles, identifier les fautes Exemple sur voiture : Exemple sur avion : Symptôme Effet perceptible de panne(s) par la machine ou bien par l humain. (Cockpit Effect, Alert, Message) Trouble Faute Configuration possible d interruption de service. (Failure Condition, Functional Failure) Déviation non acceptable d un paramètre ou d une propriété fondamentale du système 23

23 Le problème de diagnostic Le problème posé est de détecter les symptômes, isoler les troubles, identifier les fautes Exemple sur voiture : Exemple sur avion : Symptôme Effet perceptible de panne(s) par la machine ou bien par l humain. (Cockpit Effect, Alert, Message) Trouble Faute Configuration possible d interruption de service. (Failure Condition, Functional Failure) Déviation non acceptable d un paramètre ou d une propriété fondamentale du système 24

24 Le problème de diagnostic Le problème posé est de détecter les symptômes, isoler les troubles, identifier les fautes Exemple sur voiture : Exemple sur avion : Symptôme Effet perceptible de panne(s) par la machine ou bien par l humain. (Cockpit Effect, Alert, Message) Trouble Faute Configuration possible d interruption de service. (Failure Condition, Functional Failure) Déviation non acceptable d un paramètre ou d une propriété fondamentale du système 25

25 Le problème de diagnostic Le problème posé est de détecter les symptômes, isoler les troubles, identifier les fautes Exemple sur voiture : Exemple sur avion : Symptôme Effet perceptible de panne(s) par la machine ou bien par l humain. (Cockpit Effect, Alert, Message) Trouble Faute Configuration possible d interruption de service. (Failure Condition, Functional Failure) Déviation non acceptable d un paramètre ou d une propriété fondamentale du système 26

26 Le problème de diagnostic Le problème posé est de détecter les symptômes, isoler les troubles, identifier les fautes Exemple sur voiture : Symptôme Effet perceptible de panne(s) par la machine ou bien par l humain. (Cockpit Effect, Alert, Message) Trouble Faute Configuration possible d interruption de service. (Failure Condition, Functional Failure) Déviation non acceptable d un paramètre ou d une propriété fondamentale du système Filtre à gazole obstrué «Ma voiture n avance plus» Perte d alimentation du moteur en gazole 27

27 Le problème de diagnostic Le problème posé est de détecter les symptômes, isoler les troubles, identifier les fautes Exemple sur avion : Symptôme Effet perceptible de panne(s) par la machine ou bien par l humain. (Cockpit Effect, Alert, Message) Trouble Faute Configuration possible d interruption de service. (Failure Condition, Functional Failure) Déviation non acceptable d un paramètre ou d une propriété fondamentale du système L/G CTL 1 FAULT Perte de l information train sorti et verrouillé Cible du capteur de proximité déformée 28

28 Quiz 29

29 Quiz Filtre à gazole encrassé Perte de l alimentation en carburant du moteur Ma voiture ne démarre pas! Ma voiture n accélère pas normalement 30

30 Quiz Filtre à gazole encrassé Perte de l alimentation en carburant du moteur Ma voiture ne démarre pas! Ma voiture n accélère pas normalement 31

31 Quiz 2 Niveau de carburant faible dans le réservoir Jauge à carburant déréglée Corrections d injection de gazole anormales La voiture me dit que je n ai plus de carburant! 32

32 Quiz 2 Niveau de carburant faible dans le réservoir Jauge à carburant biaisée Corrections d injection gasoil anormales La voiture me dit que je n ai plus de carburant! 33

33 Les grandes couches du modèle OSA-CBM Open Systems Architecture for Condition-Based Maintenance Health Assessment (HA) State Detection (SD) Data Manipulation (DM) Data Acquisition (DA) 34

34 Cas d étude: moteur Diesel suralimenté COMBUSTION 35 Sources: Wikipedia + Le moteur Turbo Diesel à Injection Directe (Calvet Pierrick Département GE&II 2, Labella Florent G1, Université J. Fourier Grenoble)

35 Cas d étude: moteur Diesel suralimenté Sources: -Wikipedia -Le moteur Turbo Diesel à Injection Directe (Calvet Pierrick Département GE&II 2, Labella Florent 36 G1, Université J. Fourier Grenoble)

36 Cas d étude: moteur Diesel suralimenté Collecteur d échappement Echangeur Turbine C1 C2 C3 C4 Vanne de recirculation d échappement Compresseur Capteur pression Capteur température Répartiteur d admission Echangeur 37

37 Cas d étude: moteur Diesel suralimenté Collecteur d échappement Echangeur Turbine C1 C2 C3 C4 Vanne de recirculation d échappement Compresseur Capteur pression Capteur température Répartiteur d admission Echangeur Comment auto-diagnostiquer que la durite du turbo est cassée? 38

38 Cas d étude: moteur Diesel suralimenté Collecteur d échappement Echangeur Turbine C1 C2 C3 C4 Vanne de recirculation d échappement Compresseur Capteur pression Capteur température Répartiteur d admission Echangeur 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

39 Cas d étude: moteur Diesel suralimenté Collecteur d échappement Echangeur Turbine C1 C2 C3 C4 Vanne de recirculation d échappement Compresseur Capteur pression Capteur température Répartiteur d admission 1. Si le compresseur ne fournit plus d air surcompressé, alors la pression mesurée par le capteur de pression sera trop faible Echangeur Health Assessment (HA) State Detection (SD) Data Manipulation (DM) Compresseur en panne OU Capteur en panne OU Durite cassée Pression < 1.2 Pression en bar 2. (Pression < 1.2 bars) => «Compresseur en panne» ou «Capteur en panne» ou «Durite cassée» Data Acquisition (DA) Signal en mv 40

40 Critères d évaluation de la performance d un système de diagnostic détecter les symptômes, isoler les troubles, identifier les fautes 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

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 2 nde faute, d une 3 e 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

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 43

43 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» 44

44 Introduction aux architectures des systèmes d aide au diagnostic 45

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 /obdprog/obdregs.htm ARINC-624 (DESIGN GUIDANCE FOR ONBOARD MAINTENANCE SYSTEM) SAE AIR 5273 (ACTUATION SYSTEM FAILURE DETECTION METHODS) SAE ARP IVHM en cours AUTOSAR (Automotive Open System Architecture) HOME> SPECIFICATIONS> RELEASE 4.0> SOFTWARE ARCHITECTURE> DIAGNOSTIC SERVICES> OSA-CBM (OPEN SYSTEMS ARCHITECTURE FOR CONDITION-BASED MAINTENANCE) urces/specs/osa-cbm

46 Architecture des systèmes de diagnostic sur automobile Calculateur de contrôle moteur Calculateur de contrôle habitacle ABS Logiciel de diagnostic embarqué Protocole eobd Logiciel de diagnostic embarqué Protocole eobd Calculateur de contrôle boîte auto Protocole eobd Aide au diagnostic Mise à jour Internet 47

47 Exemples de «SCANTOOL» Actia MULTIDIAG Peugeot Planet 2000 Bosch Diagnostics 48

48 Surveillance de flottes de camions en temps réel Octobre 2011 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.» 49

49 ACTIA Fleet Diagnostic ACTIA's Telematic Gateway Unit (TGU) 50

50 Architecture des systèmes de diagnostic sur avion Système d alerte en vol Système de trains d atterrissage Logiciel d autotest intégré Système d alimentation en carburant Logiciel d autotest intégré 80 systèmes Système de référence inertielle et données air Logiciel d autotest intégré Système de réfrigération des galleys Logiciel d autotest intégré Réseaux de communication 51

51 Architecture des systèmes de diagnostic sur avion Système d alerte en vol 80 systèmes Système de trains d atterrissage Système d alimentation en carburant Système de référence inertielle et données air Logiciel d autotest intégré Logiciel d autotest intégré Logiciel d autotest intégré Calculateur central de maintenance Logiciel de diagnostic Système de réfrigération des galleys Logiciel d autotest intégré Réseaux de communication 52

52 80 systèmes 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 Logiciel d autotest intégré Logiciel d autotest intégré Logiciel d autotest intégré Logiciel d autotest intégré Système d alerte en vol Réseaux de communication Calculateur central de maintenance Logiciel de diagnostic Port Système de communication bord/sol Terminal portable Terminal intégré au cockpit Port de téléchargement Imprimante 53

53 Exemple: Système de maintenance embarqué de l A380 54

54 Exemple: Système de maintenance embarqué de l A380 NSS 55

55 Exemple: Falcon F2000EX EASy 56

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

57 58

58 Exemple: Vidéo AIRMAN 59

59 Perspectives d un domaine en plein essor 60

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. 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 Passer du traitement du signal au traitement de l information WileyTitle/productCd html 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!» 61 (Septembre 2011, Novembre 2012)

61 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 62

62 Delphi Connected Car Care OBDII - Remote Vehicle Diagnostics 63

63 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.) 64

64 Merci de votre attention Avez-vous des questions 65

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