STAGE - Kit embarqué autonome pour la surveillance vibratoire des moteurs F/H

Au sein de la direction des bureaux d'études Système Propulsif, et plus particulièrement de la Mécanique d'Ensemble, l'équipe Health Monitoring vibratoire a pour objectif de développer les stratégies techniques qui permettent d'anticiper les pannes et besoins de maintenance pour limiter l'immobilisation de l'avion.
Une nouvelle stratégie de collecte de données vibratoires en vol consiste à installer de manière temporaire un système embarqué autonome composé d'un capteur vibratoire et d'une unité de stockage et de calculs.
Une nouvelle problématique découle de cette stratégie : le nouveau système n'a pas accès aux mesures des vitesses de rotation des rotors du moteur d'avion. La vitesse de rotation d'au moins un rotor est cependant nécessaire pour identifier des phases de vol pertinentes.

Dans la littérature scientifique, plusieurs méthodes ont été proposées pour estimer une vitesse de rotation à partir de la seule mesure d'un capteur vibratoire. Ces méthodes ne prennent cependant pas en compte certaines contraintes rencontrées en opérationnel :
• Les limitations en puissance de calculs et en capacité de stockage d'un système embarqué.
• La forte non stationnarité de certaines phases de vol.
• La présence de plus d'une seule source d'excitation, typiquement la présence d'au moins deux rotors non synchrones dans un moteur d'avion.

Un autre facteur important qui n'a généralement pas été pris en compte lors du développement de ces méthodes : il est généralement possible d'avoir une base de données constituée à la fois de mesures tachymétriques et de vibrations (base de données ‘labellisée'). Il est donc possible de développer des techniques basées sur l'apprentissage supervisé.

En participant à ce stage, vous découvrirez un domaine d'activité à l'intersection entre la mécanique, le traitement du signal et l'algorithmie.
Vous aurez l'opportunité de :
• découvrir la richesse du contenu fréquentiel des vibrations d'un moteur d'avion,
• proposer des méthodes de traitement du signal pour révéler cette richesse dans des conditions fortement non stationnaires,
• proposer des méthodes d'apprentissage à partir d'une base de données labellisée,
• proposer des algorithmes optimisés pour répondre aux contraintes d'embarquibilité.

Votre mission consistera à réaliser une revue critique de l'état de l'art à partir de données acquises en conditions réelles de fonctionnement d'un moteur d'avion. Vous montrerez les éventuelles limitations de ces méthodes :
• Quand des conditions de forte non stationnarité sont rencontrées,
• Quand plusieurs sources de vibrations sont rencontrées (deux rotors d'un moteur, signatures de roulements …)

Le cas échéant, vous proposerez des solutions pour pallier ces éventuelles limitations, ou pour adapter des méthodes existantes aux contraintes d'embarquabilité.

Au cours de ce stage, vous bénéficierez d'une expérience pratique en travaillant avec des données réelles provenant de moteurs d'avion. Vous aurez également l'opportunité d'échanger avec des experts du domaine du Health Monitoring vibratoire et du Support en Service pour acquérir des connaissances approfondies dans ce domaine.

- De niveau BAC+5, vous êtes en dernière année d'école d'ingénieur généraliste ou spécialisée en traitement du signal / Machine Learning avec des notions de mécaniques ou spécialisée en mécanique avec des notions en traitement du signal/ Machine Learning.
- Vous êtes autonome, méthodique, curieux-se et créatif-ve et vous avez un goût prononcé pour la technique.
- Vous êtes force de proposition.
- Vous codez en Matlab ou en Python.