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Méthodes de diagnostic et de pronostic de défaillance basées sur les modèles physiquesArticle de référence | Réf : MT9134 v1
Auteur(s) : Gilles ZWINGELSTEIN
Date de publication : 10 août 2020
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Méthodes hybrides de diagnostic et de pronosticCet article fait partie de l’offre
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Depuis le début du XXIe siècle et en particulier après les années 1950, période de l’émergence de l’intelligence artificielle, des dizaines de milliers de publications, d’ouvrages, de conférences spécialisées et d’applications industrielles ont été consacrées à la mise au point d’un très grand nombre de méthodes de diagnostic et de pronostic. Cette diversité d’approches rend impossible une description exhaustive dans le cadre de cet article. Cependant, une analyse permet de les classer en deux grandes familles : les méthodes faisant appel aux traitements statistiques des données et celles reposant sur les différentes branches de l’intelligence artificielle (reconnaissance des formes, réseaux de neurones, apprentissage automatique, etc.).
Cette section est consacrée à la description succincte des principes des méthodes les plus utilisées dans ces deux catégories après un rappel sur les techniques d’apprentissage automatique .
Le lecteur trouvera pour chaque méthode présentée les références d’ouvrages et d’articles spécialisés.
2.1 Méthodes d’apprentissage automatique supervisées, non supervisées ou semi-supervisées
La très grande majorité des méthodes et des algorithmes développés dans le cadre de la CBM-PHM pour réaliser le diagnostic, le pronostic et l’estimation du DEFAD, reposent sur des méthodes d’apprentissage classées en trois catégories : supervisées, non supervisées ou semi-supervisées .
Apprentissage supervisé
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(1) - GOURIVEAU (R.), MEDJAHER (K.), ZERHOUNI (N.) - Du concept de PHM à la maintenance prédictive 1 Workbook – 2017, - ISTE (2017).
(2) - KIM (N.-H.) - Prognostics and Health Management of Engineering Systems: An Introduction, - Springer (2016).
(3) - VACHTSEVANOS (G.), LEWIS (F.L.), ROE-MER (M.), HESS (A.), WU (B.) - Intelligent Fault Diagnosis And Prognosis for Engineering Systems, - Wiley (2006).
(4) - ISO 13372 :2012 - Surveillance et diagnostic de l'état des machines — Vocabulaire, - ISO 13372:2012 (2012).
(5) - ISO ISO13379-1 - Condition monitoring and diagnostics of machines — data interpretation and diagnostics techniques — Part 1: General guidelines - ISO13379-1 (2012).
(6) - ISO 13381-1 - Surveillance...
Banque de données de la Nasa : https://ti.arc.nasa.gov/tech/dash/groups/pcoe/prognostic-data-repository/ (consultée le 9 février 2020)
The Prognostics and Health Management Society (PHM Society) : https://www.phmsociety.org/ (consultée le 9 février 2020)
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ISO 13372 (2012), Surveillance et diagnostic de l’état des machines – Vocabulaire
ISO13379-1 (2012), Condition monitoring and diagnostics of machines — data interpretation and diagnostics techniques — Part 1 : General guidelines.
ISO 13381-1 (2015), Surveillance et diagnostic des machines — Pronostic — Partie 1 : Lignes directrices générales.
ISO 16079-1 (2017), Condition monitoring and diagnostics of wind turbines — Part 1 : General guidelines.
ISO 2041 (2018), Vibrations et chocs mécaniques, et leur surveillence- Vocabulaire Condition monitoring and diagnostics of wind turbines — Part 1 : General guidelines.
NF EN 13306 (2018), Maintenance - Terminologie de la maintenance
ISO 13372 (2012), Surveillance et diagnostic de l’état des machines — Vocabulaire.
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