Thèse soutenue

Evaluation et optimisation des performances de fonctions pour la surveillance de turboréacteurs
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Auteur / Autrice : Ouadie Hmad
Direction : Pierre BeauseroyEdith Grall Maës
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Optimisation et Sûreté des Systèmes
Date : Soutenance le 06/12/2013
Etablissement(s) : Troyes
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
Partenaire(s) de recherche : Entreprise : SAFRAN Engeneering Services
Laboratoire : Institut Charles Delaunay / ICD
Jury : Président / Présidente : Rosacio Toscano
Examinateurs / Examinatrices : Pierre Beauseroy, Edith Grall Maës, Rosacio Toscano, Danielle Nuzillard, Noureddine Zerhouni, Agnès Mathevet
Rapporteurs / Rapporteuses : Danielle Nuzillard, Noureddine Zerhouni

Résumé

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Cette thèse concerne les systèmes de surveillance des turboréacteurs. Le développement de tels systèmes nécessite une phase d’évaluation et d’optimisation des performances, préalablement à la mise en exploitation. Le travail a porté sur cette phase, et plus précisément sur les performances des fonctions de détection et de pronostic de deux systèmes. Des indicateurs de performances associés à chacune de ces fonctions ainsi que leur estimation ont été définis. Les systèmes surveillés sont d’une part la séquence de démarrage pour la fonction de détection et d’autre part la consommation d’huile pour la fonction de pronostic. Les données utilisées venant de vols en exploitation sans dégradations, des simulations ont été nécessaires pour l’évaluation des performances. L’optimisation des performances de détection a été obtenue par réglage du seuil sur la statistique de décision en tenant compte des exigences des compagnies aériennes exprimées en termes de taux de bonne détection et de taux d’alarme fausse. Deux approches ont été considérées et leurs performances ont été comparées pour leurs meilleures configurations. Les performances de pronostic de surconsommations d’huile, simulées à l’aide de processus Gamma, ont été évaluées en fonction de la pertinence de la décision de maintenance induite par le pronostic. Cette thèse a permis de quantifier et d’améliorer les performances des fonctions considérées pour répondre aux exigences. D’autres améliorations possibles sont proposées comme perspectives pour conclure ce mémoire