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Intelligence artificielle et diagnosticArticle de référence | Réf : MT9570 v1
Auteur(s) : Rafael GOURIVEAU, Kamal MEDJAHER, Emmanuel RAMASSO, Noureddine ZERHOUNI
Date de publication : 10 avr. 2013
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La maintenance préventive - Méthodes et technologiesCet article fait partie de l’offre
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Le maintien en condition opérationnelle à moindre coût des systèmes industriels est devenu un facteur critique quant à la performance des entreprises, et les concepts traditionnels de maintenance préventive et corrective sont peu à peu complétés par une prise en compte plus réactive et proactive des défaillances. L'estimation du temps résiduel avant défaillance d'un équipement (RUL) et la confiance pouvant être associée à cet indicateur doivent permettre d'éviter des dépenses de maintenance inutiles, et le pronostic connaît un intérêt croissant ces quinze dernières années. Il fait l'objet d'une norme internationale récente et est aujourd'hui considéré comme un processus clef dans les stratégies de maintenance. L'analyse de la littérature permet de constater que beaucoup d'alternatives existent a priori pour supporter l'activité de pronostic : approches fondées sur un modèle, approches guidées par les données, approches fondées sur l'expérience.
Cependant, si le processus de pronostic vise la quantification du RUL, il ne peut être considéré de manière isolée. Ce point est particulièrement perceptible dans le concept de condition based maintenance (CBM). D'une part, l'anticipation des défaillances ne peut se faire que si les phénomènes de dégradation sont correctement appréhendés (acquisition de données, extraction de descripteurs, détection, diagnostic). D'autre part, dans la pratique, le RUL n'est pas une fin en soi : son estimation doit en revanche permettre de mettre en œuvre des politiques de réaction adéquates (aide à la décision). Ainsi, le déploiement du pronostic requiert un ensemble de tâches (modules) qu'il est commun de regrouper sous le terme de PHM (prognostics and health management). Aussi, même s'il s'agit d'une approche plutôt rationnelle, la mise en œuvre d'un processus de pronostic s'avère délicate. En effet, au même titre que les activités de détection et de diagnostic, la mise en place d'outils de pronostic doit faire face aux spécificités des problèmes traités : données non stabilisées (incertitude, aléas), connaissances utiles mal « bornées » (formalisation des problèmes difficile), mauvaise appréciation des contours d'une étude (expertise forte et distribuée), dynamique prononcée de l'évolution de l'équipement... Aussi, la recherche ne propose pas encore d'outil « universel » :...
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MAINTENANCE
(1) - UNION EUROPEENNE - Recommandation de la commission du 30 mai 2001 concernant la prise en considération des aspects environnementaux dans les comptes et rapports annuels des sociétés : inscription comptable, évaluation et publication d'informations. - Journal officiel de la Communauté européenne, 30 mai 2001.
(2) - BENGTSSON (M.) - Condition based maintenance systems an investigation of technical constituents and organization aspects. - Thèse de doctorat, department of Innovation, Design, and Product Development, Mälardalen University (2004).
(3) - KARRAY (M.-H.), MORELLO (B.), ZERHOUNI (N.) - Towards a maintenance semantic architecture. - Proceedings of the 4th World Congress on Engineering Asset Management (WCEAM'09), Athènes (2009).
(4) - VACHTSEVANOS (G.), LEWIS (F.-L.), ROEMER (M.), HESS (A.), WU (B.) - Intelligent fault diagnosis and prognosis for engineering systems. - Wiley and Sons, Inc. Hoboken, New Jersey, USA (2006).
(5) - SAXENA (A.), CELAY (J.), SAHA (B.), SAHA (S.), GOEBEL (K.) - Metrics for offline evaluation of prognostic performance. - ...
CALCE Center for Advanced Life Cycle Engineering, Simulation Assisted Reliability Assessment SARA®, [Logiciel] : outil de simulation http://www.calce.umd.edu/
NI, Watchdog Agent™ Prognostics Toolkit for LabVIEW, [Logiciel] toolbox développée par National Instrument et IMS http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/en/nid/210191
C-MORE, EXAKT : condition-based maintenance optimizer, [Logiciel] développé par le Centre for Maintenance Optimization and Reliability Engineering C-MORE http://cmore.mie.utoronto.ca//index.html
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CALCE : site web du Center for Advanced Life Cycle Engineering, Université du Maryland ...
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3 - DES DONNÉES AU RUL : ARCHITECTURE CBM ET PROCESSUS PHM
5 - CONCLUSION
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