SIGNALER une erreur

Estimation de paramètres de vol avion et détection de pannes capteurs

par Guillaume Alcalay

Thèse de doctorat en Automatique

Sous la direction de Cédric Seren et de Georges Hardier.

Thèses en préparation à Toulouse, ISAE , dans le cadre de École doctorale Systèmes (Toulouse ; 1999-....) , en partenariat avec Equipe d'accueil doctoral Commande des systèmes et dynamique du vol (Toulouse, Haute-Garonne) (equipe de recherche) .


  • Résumé

    L'objectif est de cette thèse est de développer, de tester puis d'implémenter des schémas de surveillance et d'estimation des paramètres essentiels aux pilotes et aux lois embarquées, offrant ainsi une alternative et un complément aux signaux mesures par les capteurs. Les méthodes développées au cours de la thèse ont donc plusieurs finalités applicatives : estimer les états avion ainsi que des paramètres externes (comme le vent et les erreurs de modélisation), détecter la défaillance d'un ou plusieurs capteurs lorsqu'un dysfonctionnement se produit, et enfin s'adapter à cette dégradation de manière à continuer à délivrer des estimées exploitables par les systèmes sur un horizon temporel plus ou moins long. D'un point de vue pratique, dans le domaine de la détection, on cherchera à ce que le processus de détection d'une panne soit capable : 1) de distinguer une faute sur les sondes d'incidence d'une faute sur le paramètre de vitesse conventionnelle ou d’une erreur sur la masse renseignée par le pilote dès le début du vol. Une faute sur un de ces paramètres est aujourd'hui détectée sans qu'une isolation de la source ne soit possible 2) d'identifier des modes communs de panne, c'est-à-dire un embarquement simultané cohérent de plusieurs capteurs mesurant le même paramètre. La redondance matérielle utilisée aujourd'hui ne permet pas de détecter un embarquement simultané cohérent de deux ou trois capteurs 3) de sélectionner les sources toujours valides lorsque le schéma de vote majoritaire détecte une faute d'un capteur. Le schéma actuellement en usage sur avion combine les sources redondantes pour délivrer une mesure consolidée. En cas d'invalidation de celle-ci suite à la perte d'au moins deux capteurs, il est en effet possible que le troisième soit toujours valide et puisse être utilisé pour le reste du vol. Les bénéfices potentiels à plus long terme se situent donc dans l'amélioration des performances (en réduisant par exemple le nombre de commutations de lois), et dans la diminution de la charge de travail des pilotes en accroissant encore la disponibilité des fonctions de haut niveau destinées à les seconder et à alléger leur tâche (protections du domaine de vol, pilote automatique, etc.). La détection de modes communs de panne participera aussi à augmenter encore la sécurité en vol.

  • Titre traduit

    Aircraft flight parameters estimation and sensor fault detection


  • Résumé

    The improvement of the aircraft performance and the decrease of the pilots’ workload require more complex new aircraft avionic systems. This complexification paves the way for new constraints, such as improving the availability of the most critical flight parameters used by the pilots (mainly the calibrated airspeed) or by the most advanced flight control systems (as the angle of attack, the altitude pressure or the aircraft weight). Today, their availability is mainly guaranteed by mean of a strong hardware redundancy (triplex type for civil aircraft). However, this solution is perfectible and penalizes the overall system performances in terms of weight, power consumption, space requirements and extra maintenance needs. Some faults, such as common mode failures, which correspond to simultaneous and consistent faults of at least two sensors measuring a same variable, cannot be detected. In this thesis, a solution based on the principle of the so-called analytical redundancy has been developed to detect them and reconstruct through time the missing signals. This solution depends on the measurements, and kinematic and flight dynamic equations available. For instance, the lift force equation combines numerous flight parameters of interest. It is of great value in the data fusion process on condition of having an accurate surrogate model (as lookup tables adjusted with flight data, neural network, etc.) to estimate the lift force coefficient. In the end, an extended Kalman filter has been developed to estimate the critical longitudinal flight parameters. Besides, the existing complementarity between this model-based approach and several signal-based methods has permitted to have sensor faults and weight error diagnosis along with unitary sensor validation capabilities. The architecture and its related embedded algorithms finally developed have been done with respect to the strong industrial constraints (particularly in term of computation burden and formalism). They have been validated using simulation and flight data sets, especially for the isolation of slow drift common mode failures as they represent today the most challenging sensor faults to detect.