Tolérance aux Défaillances par Capteurs Virtuels : application aux Systèmes de Régulation d'un Turboréacteur

Over the years, market pressure has ensured that engine manufacturers invest in technology to provide clean, quiet, affordable, reliable, and efficient power. One of the last improvements is the introduction of virtual sensors that make use of non-like signals (analytical redundancy). This, is expected to improve weight, flight safety and availability. However, this new approach has not been widely investigated yet and needs further attention to remove its limitations for certificated applications.The concept of virtual sensors goes along with fault tolerance control strategies that help in limiting disruptions and maintenance costs. Indeed, a fault-tolerant control (FTC) scheme, allows for a leaner hardware structure without decreasing the safety of the system.We propose in this thesis work, to monitor through a passive FTC architecture, the Variables Geometries subsystems' of the engine: the VSV (Variable Stator Vane) and FMV (Fuel Metering Valve). A strong constrains, is not to change the parameters of the existing controllers. The approach named AVG-FTC (Variable Geometries Aircraft-Fault-Tolerant Control) is based on several cascaded sub-systems that allow to deal with the Linear Parameter Varying (LPV) model of the systems and modelling errors. The proposed FTC scheme uses a neural model of the sensor associated with a Takagi-Sugeno observer and a Neuronal Extended Kalman Filter Neural (NEKF) to account for those dynamics that cannot be explained with the LPV model to produce a real-time estimate of the monitored outputs. In case of sensor abnormality, the proposed virtual sensors can then be used as an arbitrator for sensor monitoring or as a healthy sensor used by the controller. To evaluate the approach, serval closed-loop simulations, on SNECMA jet-engine simulator have been performed. The results for distinct flight scenarios with different sensors faults have shown the capabilities of the approach in terms of stability and robustness.L'industrie aéronautique évolue dans un contexte concurrentiel qui encourage les motoristes et avionneurs à réduire les coûts de production et à améliorer leurs services aux compagnies aériennes tels que la réduction des coûts d'exploitation et de maintenances des avions. Afin de relever ce défi économique, nous proposons dans cette thèse de remplacer l'architecture de régulation actuelle de certains équipements du turboréacteur, par une architecture simplifiée plus économe en capteurs et harnais en remplaçant la redondance matérielle des capteurs par une redondance analytique. Ainsi, en cas de fonctionnement anormal, les capteurs virtuels proposés pourront être utilisés pour consolider la prise de décision sur l'état du capteur par des tests de cohérence et de validation croisée et le cas échéant se substituer aux mesures.Dans ce travail de thèse, on s'est intéressé à la surveillance des systèmes de régulation de géométries variables (régulation du flux d'air en entrée et la quantité de carburant) avec comme contrainte forte la non-modification des paramètres des lois de commande existantes et le maintien de l'opérabilité du turboréacteur avec une dégradation des performances acceptables selon les spécifications du cahier des charges.Pour répondre à ces contraintes opérationnelles, une approche FTC (Fault Tolerant Control) passive est proposée. Cette approche nommée, AVG-FTC (Aircraft Variables Geometries-Fault-Tolerant Control) s'articule autour de plusieurs sous-systèmes mis en cascades. Elle tient compte du caractère instationnaire des systèmes étudiés, des différents couplages entre géométries variables et des incertitudes de modélisation. Ainsi, l'approche utilise un modèle neuronal du capteur couplé à un observateur de type Takagi-Sugeno-LPV (Linéaire à Paramètres Variant) et à un estimateur non linéaire robuste de type NEKF (Filtre de Kalman Étendu Neuronal) qui permet de produire une estimation temps réel des grandeurs surveillées. En utilisant la plateforme de prototypage et de tests du motoriste, nous avons pu évaluer l'approche AVG-FTC en simulant plusieurs scénarios de vol en présence de défaillances. Ceci a permis de montrer les performances de l'approche en termes de robustesse, de garantie de stabilité des boucles de régulations et d'opérabilité du turboréacteur. To improve the availability, a solution that aircraft manufacturers and suppliers adopt was the fault tolerance

Virtual Sensors for Fault-Tolerant System : application to a Jet Engine Control Systems

L'industrie aéronautique évolue dans un contexte concurrentiel qui encourage les motoristes et avionneurs à réduire les coûts de production et à améliorer leurs services aux compagnies aériennes tels que la réduction des coûts d'exploitation et de maintenances des avions. Afin de relever ce défi économique, nous proposons dans cette thèse de remplacer l'architecture de régulation actuelle de certains équipements du turboréacteur, par une architecture simplifiée plus économe en capteurs et harnais en remplaçant la redondance matérielle des capteurs par une redondance analytique. Ainsi, en cas de fonctionnement anormal, les capteurs virtuels proposés pourront être utilisés pour consolider la prise de décision sur l'état du capteur par des tests de cohérence et de validation croisée et le cas échéant se substituer aux mesures.Dans ce travail de thèse, on s'est intéressé à la surveillance des systèmes de régulation de géométries variables (régulation du flux d'air en entrée et la quantité de carburant) avec comme contrainte forte la non-modification des paramètres des lois de commande existantes et le maintien de l'opérabilité du turboréacteur avec une dégradation des performances acceptables selon les spécifications du cahier des charges.Pour répondre à ces contraintes opérationnelles, une approche FTC (Fault Tolerant Control) passive est proposée. Cette approche nommée, AVG-FTC (Aircraft Variables Geometries-Fault-Tolerant Control) s'articule autour de plusieurs sous-systèmes mis en cascades. Elle tient compte du caractère instationnaire des systèmes étudiés, des différents couplages entre géométries variables et des incertitudes de modélisation. Ainsi, l'approche utilise un modèle neuronal du capteur couplé à un observateur de type Takagi-Sugeno-LPV (Linéaire à Paramètres Variant) et à un estimateur non linéaire robuste de type NEKF (Filtre de Kalman Étendu Neuronal) qui permet de produire une estimation temps réel des grandeurs surveillées. En utilisant la plateforme de prototypage et de tests du motoriste, nous avons pu évaluer l'approche AVG-FTC en simulant plusieurs scénarios de vol en présence de défaillances. Ceci a permis de montrer les performances de l'approche en termes de robustesse, de garantie de stabilité des boucles de régulations et d'opérabilité du turboréacteur. To improve the availability, a solution that aircraft manufacturers and suppliers adopt was the fault tolerance.Over the years, market pressure has ensured that engine manufacturers invest in technology to provide clean, quiet, affordable, reliable, and efficient power. One of the last improvements is the introduction of virtual sensors that make use of non-like signals (analytical redundancy). This, is expected to improve weight, flight safety and availability. However, this new approach has not been widely investigated yet and needs further attention to remove its limitations for certificated applications.The concept of virtual sensors goes along with fault tolerance control strategies that help in limiting disruptions and maintenance costs. Indeed, a fault-tolerant control (FTC) scheme, allows for a leaner hardware structure without decreasing the safety of the system.We propose in this thesis work, to monitor through a passive FTC architecture, the Variables Geometries subsystems' of the engine: the VSV (Variable Stator Vane) and FMV (Fuel Metering Valve). A strong constrains, is not to change the parameters of the existing controllers. The approach named AVG-FTC (Variable Geometries Aircraft-Fault-Tolerant Control) is based on several cascaded sub-systems that allow to deal with the Linear Parameter Varying (LPV) model of the systems and modelling errors. The proposed FTC scheme uses a neural model of the sensor associated with a Takagi-Sugeno observer and a Neuronal Extended Kalman Filter Neural (NEKF) to account for those dynamics that cannot be explained with the LPV model to produce a real-time estimate of the monitored outputs. In case of sensor abnormality, the proposed virtual sensors can then be used as an arbitrator for sensor monitoring or as a healthy sensor used by the controller. To evaluate the approach, serval closed-loop simulations, on SNECMA jet-engine simulator have been performed. The results for distinct flight scenarios with different sensors faults have shown the capabilities of the approach in terms of stability and robustness

Simulation of complex system based on optimization methods for Maintenance scheduling

International audienceIndustrial systems are subject to faults and failures on their components, which can lead to the unavailability of the systems and increase costs due to interventions. A suitable maintenance strategy is therefore a good solution so to reduce such costs, and also to increase the availability of the system. Combination of different kinds of maintenance policies on components of a system can be a good solution. Nevertheless such a combination has to be finely analyzed, so to get the optimal maintenance strategies on the system according to specified criteria (e.g. availability, cost, etc.).In this publication, we illustrate how the combination of a simulation tool, based on stochastic discrete event systems, and an optimization algorithm can be used to find (one of) the best strategy of maintenances. The simulations are led by an optimization algorithm. We propose a solution that optimizes system availability, and cost with system-maintenance constraints using an exact mathematical formulation. A stochastic simulator performs calculations according to parameters provided by an optimization algorithm, which plans preventive maintenance schedules. The optimization algorithm provides the optimum maintenance scenario defined by the kind of maintenances to apply and the suitable schedules. The experiments show that the simulation based optimization algorithm gives more flexibility to the decision maker

Simulation of complex system based on optimization methods for Maintenance scheduling

International audienceIndustrial systems are subject to faults and failures on their components, which can lead to the unavailability of the systems and increase costs due to interventions. A suitable maintenance strategy is therefore a good solution so to reduce such costs, and also to increase the availability of the system. Combination of different kinds of maintenance policies on components of a system can be a good solution. Nevertheless such a combination has to be finely analyzed, so to get the optimal maintenance strategies on the system according to specified criteria (e.g. availability, cost, etc.).In this publication, we illustrate how the combination of a simulation tool, based on stochastic discrete event systems, and an optimization algorithm can be used to find (one of) the best strategy of maintenances. The simulations are led by an optimization algorithm. We propose a solution that optimizes system availability, and cost with system-maintenance constraints using an exact mathematical formulation. A stochastic simulator performs calculations according to parameters provided by an optimization algorithm, which plans preventive maintenance schedules. The optimization algorithm provides the optimum maintenance scenario defined by the kind of maintenances to apply and the suitable schedules. The experiments show that the simulation based optimization algorithm gives more flexibility to the decision maker