Contexte
Un avion d’essai embarque beaucoup de capteurs (plusieurs centaines) et mesure par conséquent des quantités importantes de signaux (plusieurs To). Ces données servant à l’analyse du bon fonctionnement de l’appareil et permettant à l’équipe de R&D d’affiner les rapports liés aux essais, il est important que les données générées soient qualitatives et donc de détecter rapidement si un capteur vient à détériorer la qualité de celles-ci.
Pour autant il apparait fastidieux pour les services d’ingénierie de devoir examiner chaque capteur à la main et de pouvoir déterminer si l’ensemble des séries temporelles qui en résultent sont intègres.
Besoin
Le client souhaitait pouvoir effectuer une détection automatique des pannes dans les données des capteurs. Grâce à cette détection il pourrait très rapidement interrompre l’essai, déclencher les interventions sur l’appareil afin d’effectuer les réparations nécessaires et relancer les mesures rapidement.
Solution
DiagFit a permis d’analyser les données des capteurs et de générer un modèle de détection automatique des pannes permettant de ainsi aux équipes de lancer des diagnostics rapides sur les capteurs.
Pour l’entrainement du modèle, 3 contextes différents ont été utilisés pour vérifier la résilience de celui-ci :
- Réaliser l’entraînement sur les données de 2 vols d’un même avion, et tester le modèle sur les données de 2 autres vols du même avion
- Réaliser l’entraînement sur les données d’un avion et tester sur les données d’un autre avion
- Tester la détection des valeurs aberrantes, à savoir réaliser la détection d’anomalies sur un vol sans données saines
Résultats
DiagFit a pu démontrer une performance atteignant les 100% de détection pour les anomalies répertoriées et ce sur les 3 cas d’utilisation différents alors que 2 de ces cas sont hors périmètre des spécifications du logiciel.
DiagFit a également détecté d’autres anomalies qui n’avaient pas été répertoriées en amont par le client et qui ont pour autant était collaborées par les équipes de celui-ci.
