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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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L'illustration présentée ci-après porte sur l'étude PHM d'un roulement, composant critique de tout système rotatif. En effet, selon les études menées dans le domaine, plus de 40 % des pertes de fonctionnalité des moteurs asynchrones sont dues à des défaillances de roulements. Aussi, bien que graduelle, la dégradation d'un roulement peut entraîner l'usure prématurée d'autres éléments du système.
L'application considérée est tirée d'une campagne d'expériences menées au sein de l'institut FEMTO-ST. Les données sont issues de la plateforme PRONOSTIA, plateforme développée afin de tester et de valider des algorithmes de détection, de diagnostic, et de pronostic de défaillance. Les données sont disponibles en ligne et ont fait l'objet d'une compétition lors de la conférence IEEE PHM'2012 .
L'objectif principal de PRONOSTIA est de fournir des données expérimentales réelles caractéristiques de la dégradation d'un roulement durant toute sa durée de vie utile. PRONOSTIA permet de maintenir le roulement testé dans des conditions de fonctionnement sévères (figure 11) : une force radiale (réglable) est exercée sur le roulement testé, ce qui permet, au choix, de simuler des conditions réelles de fonctionnement, ou de conduire une expérimentation en quelques heures. Quelques photos d'un roulement avant et après expérimentation sont données en figure 12.
HAUT DE PAGE4.2 Couche 1 : acquisition des données
La caractérisation de la dégradation du roulement se fait par analyse vibratoire et thermique. Deux types de...
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(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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