Sciences & Société
Soutenance de thèse : Nassia DAOUAYRY
Détection d’évènements anormaux dans les gros volumes de données d’utilisation issues des hélicoptères
Doctorante : Nassia DAOUAYRY
Laboratoire INSA : LIRIS
Ecole doctorale : ED512 Informatique Et Mathématiques de Lyon
Cette thèse aborde le sujet de la normalité de fonctionnement des systèmes composants l’hélicoptère à travers l’exploitation des données d’utilisation issues du système de surveillances du HUMS (Health & Usage Monitoring System) pour la maintenance. Les hélicoptères sont des systèmes complexes et sont soumis à des exigences réglementaires strictes imposées par les autorités concernées par la sécurité en vol. L’analyse des données de surveillance est par conséquent un moyen privilégié pour améliorer la maintenance des hélicoptères. De plus, les données produites par le système HUMS représentent une ressource indispensable pour se rendre compte de l’état de santé des systèmes après chaque vol. Les données collectées sont nombreuses et la complexité des différents systèmes permettent difficilement des analyses cas par cas.
Les travaux de cette thèse abordent principalement les problématiques liées à l’exploration des séries multivariées en termes de visualisation, d’apprentissage automatique et de leur utilisation au sein d’Airbus Helicopters.
Nous avons développé différentes approches pour permettre de capter dans les données de vol une forme de normalité, relative à un système donné.
Un travail sur la visualisation des séries temporelles a été développé pour identifier, avec un minimum d’apriori, les paternes représentants la normalité de fonctionnement d’un système.
En se basant sur cette approche, nous avons développé « un capteur virtuel » permettant d’estimer les valeurs d’un capteur réel à partir d’un ensemble de paramètres de vol afin de détecter des évènements anormaux lorsque les valeurs de ces deux capteurs tendent à diverger.
Informations complémentaires
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Salle de réunion du département informatique (Villeurbanne)