CONCLUSION
Nous venons de décrire une méthode d'estimation
du RUL basée sur les comparaisons des durées des phases de
dégradation entre les roulements d'étude et les roulements
d'essai. A partir de roulements d'étude nous avons été
capables, à partir du modèle théorique proposé par
les lauréats de l'IEEE PHM 2012 Data Challenge, d'estimer la
durée de vie résiduelle utile des roulements d'essai. Pour le cas
du roulement bearing1_3, grâce à l'évolution de la
courbe de son indicateur qui était semblable à celle du roulement
bearing1_1, nous avons utilisé une courbe d'ajustement
exponentiel et les rapports des durées des phases d'anomalie pour
estimer son RUL. Dans les cas particuliers où la courbe d'ajustement
exponentiel ne s'appliquait pas, nous avons uniquement travaillé avec
les rapports de durées des différentes phases d'anomalie. Parmi
les onze roulements test, seuls quatre avaient un taux d'erreur d'estimation du
RUL acceptable. Pour améliorer ces pourcentages nous avons
proposé d'augmenter le nombre de valeurs dans le calcul de l'indicateur
du modèle théorique utilisé.
CONCLUSION GENERALE ET
PERSPECTIVE
Au terme de ce travail nous pouvons retenir que l'analyse
vibratoire s'inscrit dans le panel des techniques de maintenance
préventive conditionnelle appliquée aux machines tournantes.
Cette technique à l'avantage de prévenir les pannes afin de mieux
planifier les interventions sur les équipements. Elle permet
également, en cas de panne, de détecter l'élément
défaillant sans démonter la machine, mais juste en analysant le
spectre de son signal vibratoire. Le seul bémol, c'est que la mise en
place de cette technique requiert d'énormes investissements financiers,
c'est pourquoi on applique cette méthode que sur les machines dont une
panne pourrait affecter grièvement la chaine de production.
Cette méthode repose sur le traitement du signal
vibratoire de l'équipement surveillé. Une vibration est la
variation périodique d'un objet entre une position minimale et une
position maximale, autour d'une position d'équilibre. Elle est
caractérisée par sa fréquence, son amplitude et sa phase.
Un signal est une grandeur physique porteuse d'information. Or la
quasi-totalité des équipements de mesure fonctionnent avec un
signal électrique. Voilà pourquoi on utilise un
accéléromètre afin de convertir le signal vibratoire (le
mesurande) en signal électrique, puis en suivant la chaine d'acquisition
du capteur, on numérise ce signal afin de l'enregistrer dans un support
de stockage ou de le traiter à l'aide d'un microprocesseur (DSP).
Les données que nous avons exploitées
proviennent d'une plateforme expérimentale baptisée PRONOSTIA.
Cette plateforme permet de dégrader un roulement en quelques heures en
lui appliquant une charge supérieure à la charge maximale qu'il
peut supporter. Les données du signal vibratoire sont
prélevées à l'aide de deux
accéléromètres : l'un sur le plan horizontal et
l'autre sur le plan vertical. Ces signaux sont numérisés à
une fréquence d'échantillonnage de 25,6 kHz et sont
enregistrées dans des fichiers ASCII. Un fichier correspond à un
instant de prélèvement.
Les résultats des méthodes conventionnelles
d'estimations du temps de vie d'un roulement, telle que la durée
nominale L10, n'étaient pas conformes aux observations
expérimentales. Ce constat fait tout l'objet de ce travail qui est donc
de concevoir un modèle théorique d'estimation du temps de vie
résiduel utile des roulements à billes. Nous avons donc
présenté la méthode proposée par les
lauréats de l'IEEE PHM 2012 Data Challenge. Cette méthode
comporte deux parties. La première consiste à détecter les
défauts par analyse spectrale du signal. La deuxième permet
d'estimer le temps de vie utile restant (RUL) en utilisant les courbes
d'ajustement exponentiel et les rapports des durées des
différentes phases d'anomalie. En appliquant cette méthode sur le
roulement bearing1_3, le résultat obtenu présentait une erreur
d'estimation de 37,1%. Ce résultat ouvre des perspectives d'optimisation
de cette méthode. En effet, en augmentant le nombre de points dans le
calcul de l'indicateur utilisé, nous sommes parvenus à
réduire le taux d'erreur d'estimation du RUL de tous les roulements
d'essai.
Cette étude nous a permis d'estimer les durées
de vie résiduelle et leurs erreurs dans les roulements à billes
à partir de la méthode de détection des fréquences
d'anomalie dans les différents stades de dégradations et le
rapport des durées des phases d'anomalies. Elle pourra être
complétée par la méthode de la moyenne d'une série
deKurtosis en fonction du temps sur les spectres obtenus après filtrage
du signal (Méthode de Monte Carlo).
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