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diagnostic et pronostic de défaillances dans des moteur d'avion.2e éd.: Proposition d'une méthode couplant techniques vers une maintenance adaptative
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La maintenance est devenue pour les compagnies aéronautiques un point clé dans l'évolution des avions en termes de service et performance, représentant les opérations de maintenance programmées le 15% des coûts directes, plus les coûts indirectes des maintenances non programmées, liées à des événements inopinés (hard failures), causant de délais, de cancellassions et de problèmes de sûreté de fonctionnement. Afin d'optimiser le coût de la maintenance (surcout des opérations non-programmées et les opérations périodiques surabondantes) cette étude propose le travail en collaboration entre les méthodes de pronostic et les méthodes de diagnostic de défaillances dans le but de réaliser une maintenance adaptative. Alors, le diagnostic en temps réel du système ne sert pas qu'à la détection et isolement de hard failures une fois parvenues, mais aussi à la détection et identification de soft failures qui constituent des indicateurs du vieillissement du système menant finalement aux vraies pannes. Leur supervision permet au pronostic d'estimer les futurs états du système ainsi que les probabilités des défaillances, fournissant une aide à la prise de décisions pour la maintenance préventive.
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La maintenance est devenue pour les compagnies aéronautiques un point clé dans l'évolution des avions en termes de service et performance, représentant les opérations de maintenance programmées le 15% des coûts directes, plus les coûts indirectes des maintenances non programmées, liées à des événements inopinés (hard failures), causant de délais, de cancellassions et de problèmes de sûreté de fonctionnement. Afin d'optimiser le coût de la maintenance (surcout des opérations non-programmées et les opérations périodiques surabondantes) cette étude propose le travail en collaboration entre les méthodes de pronostic et les méthodes de diagnostic de défaillances dans le but de réaliser une maintenance adaptative. Alors, le diagnostic en temps réel du système ne sert pas qu'à la détection et isolement de hard failures une fois parvenues, mais aussi à la détection et identification de soft failures qui constituent des indicateurs du vieillissement du système menant finalement aux vraies pannes. Leur supervision permet au pronostic d'estimer les futurs états du système ainsi que les probabilités des défaillances, fournissant une aide à la prise de décisions pour la maintenance préventive.
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