Model-based contribution to the development of data-driven system health monitoring strategies. Application to the helicopter landing gear. - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

Model-based contribution to the development of data-driven system health monitoring strategies. Application to the helicopter landing gear.

Apport de la modélisation système au développement de stratégies de surveillance de la santé basées sur les données. Application au train d atterrissage d hélicoptère.

Résumé

The optimization of the helicopters operating costs goes through an improvement of their availability. More specifically, the reduction of the unscheduled maintenance enables significant gains in the domain. With this goal in mind, the attention is focused on in-flight data collected from different systems in order to anticipate faults and failures and to plan in advance the corresponding maintenance tasks, mitigating their impact on the operations. The greater availability of in-flight data enables deeper and finer analysis of the performance of the helicopters and their systems, even though there are often not many of them. Moreover, the operational use of the helicopters is characterized by a wide diversity of the missions and environments. This leads to a large spread in the recorded in-flight data. Besides, numerical models and their simulation are becoming more and more representative of the actual behavior. They offer high accuracy in predicting the behavior of multiphysics systems. In order to solve the problematic of collecting the largest amount of information possible from limited and low-quality operational data, innovative methods have been developed. They are based on both historical data analysis and results from multiphysics simulation. The combination of both these approaches first enabled the development of punctual (per flight) indicators based on continuous data. This work has opened the door to the identification of the most common faults and failures, together with their associated symptoms, through the prism of these indicators. The application of these methods has later enabled the development of monitoring and diagnostic algorithms using as inputs the level (and their combination) of these indicators. They cover the assessment of the current and future internal health of the landing gears, and the verification of the actual usage domain of them with regard to the one used for its sizing. The main obtained results regard the operational monitoring of the landing gear health. The algorithms proposed thanks to this approach have been quickly deployed into operational use. The data collected from the operators are automatically analyzed in order to generate, when needed, an alert if an anomaly is detected. In this case, a diagnosis of the fault is given and forwarded to the helicopter operator. These functions are from now on used for the daily operations of the customer support. The last part of the reported work enables the improvement of the hard landing diagnosis, an even the jeopardize the structural integrity of the aircraft. In that purpose, the in-flight data that are available during the landing are analyzed and enhanced through a deep knowledge of the landing gear behavior brought by the numerical simulation.
L'optimisation des coûts d'opération des hélicoptères passe par une amélioration de leurs disponibilités. En particulier, la réduction des actions de maintenance non-programmée permet des gains substantiels dans ce domaine. Pour cela, l'attention est portée sur les données de vol issues de différents systèmes afin d'anticiper des pannes et de pouvoir planifier à l'avance les réparations associées, limitant leur impact sur l'organisation des opérations. La disponibilité de plus en plus grande des données de vol permettent une analyse de plus en plus fine des performances des hélicoptères et de leurs systèmes, même si ces données restent bien souvent peu nombreuses. De plus, l'utilisation opérationnelle des hélicoptères est caractérisée par une grande diversité des missions et des environnements. Cela conduit à une grande dispersion dans les données enregistrées en vol. Par ailleurs, les modèles numériques et leur simulation deviennent de plus en plus représentatifs du comportement réel. Ils offrent une grande précision dans la prédiction des comportements des systèmes multiphysiques Pour résoudre la problématique de l'obtention de la plus grande quantité d'information à partir de données opérationnelles limitées et de faible qualité, des méthodes innovantes ont été développées, basées à la fois sur l'analyse de données historiques et sur des résultats de simulations multiphysiques. La combinaison de ces deux approches a permis en premier lieu de développer des indicateurs ponctuels (par vol) sur la base de données continues. Ce travail a ouvert la voie à l'identification des fautes et pannes les plus communes, ainsi que les symptômes associés, au travers du prisme de ces indicateurs. L'application de ces méthodes a par la suite permis le développement d'algorithmes de surveillance et de diagnostic utilisant les niveaux (et leur combinaison) de ces indicateurs. Ils couvrent l'estimation de l'état interne présent et à venir des trains d'atterrissages, et la vérification du domaine d'utilisation effectif du train en comparaison de celui utilisé pour son dimensionnement d'autre part. Les principaux résultats obtenus portent sur la surveillance opérationnelle de l'état de santé des atterrisseurs. Les algorithmes proposés grâce à cette approche ont pu être rapidement déployés en service. Les données collectées auprès des opérateurs sont automatiquement analysées, pour produire au besoin une alerte si une anomalie est détectée. Dans ce cas, un diagnostic de la faute est donné et transmis à l'opérateur de l'hélicoptère. Ces fonctions sont désormais utilisées pour les opérations quotidiennes du support à la clientèle. La dernière partie des travaux rapportés permet d'améliorer le diagnostic d'atterrissage dur, un évènement qui risque d'endommager la structure de l'appareil. Pour cela, les données de vol disponibles relatives à l'atterrissage sont analysées et sont enrichies par une connaissance approfondie du comportement des trains d'atterrissages apportées la simulation numérique.
Fichier non déposé

Dates et versions

tel-04307444 , version 1 (26-11-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04307444 , version 1

Citer

Antonin Rocher. Model-based contribution to the development of data-driven system health monitoring strategies. Application to the helicopter landing gear.. Engineering Sciences [physics]. Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse (INSA Toulouse), 2022. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-04307444⟩
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