CAS D'USAGE

Transport

Prédiction d’anomalies sur un système de pilote automatique

Contexte

Certaines anomalies apparaissent de temps à autre dans les systèmes de pilotage automatique ce qui provoque une gêne pour les pilotes lors du pilotage des aéronefs. Un système de pilote automatique est surveillé par des centaines de capteurs.

Besoin

Le client souhaitait savoir d’abord quels capteurs étaient les plus corrélés aux anomalies et ensuite pour chaque anomalie, si elles pouvaient être prédites lors d’un vol précédant celui où l’anomalie pourrait survenir.

Solution

DiagFit a d’abord été utilisé pour trouver des corrélations entre les 400+ capteurs de données et les anomalies ; tous les capteurs ont été classés par ordre d’importance de corrélation. 20 capteurs avec une corrélation supérieure à 80% ont été sélectionnés pour construire un modèle prédisant les anomalies avant qu’elles ne surviennent.

Résultats

Des capteurs classés ont permis à nos clients de trouver les causes profondes des anomalies. L’objectif était de nourrir son équipe de R&D avec ces causes profondes, d’analyser les changements potentiels à apporter au système et d’éviter de telles anomalies à l’avenir. Le modèle prédictif a réussi à prédire les occurrences d’anomalies lors de vols précédant des vols où des anomalies pourraient se produire, ce qui était l’objectif fixé par le client.

Le graphique ci-dessus affiche les données acquises par un capteur pendant une période de 1 heure et demie. Les zones rouges montrent les anomalies que notre modèle avait prédites un vol auparavant..