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En anglaisRÉSUMÉ
Les exigences de performance globale conduisent les industriels à renforcer leur capacité à anticiper les phénomènes de défaillance, et la mise en œuvre de solutions de Prognostics and health Management (PHM) prend une part grandissante dans les activités de maintenance. Cet article vise à présenter l'émergence de cette thématique de PHM, à décrire les processus sous-jacents – notamment celui du pronostic –, et à expliciter les bénéfices pouvant en être attendus.
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Global performance requirements lead industrials to strengthen their capability to anticipate degradation phenomena and failures. Following that, Prognostics and Health Management (PHM) solutions are increasingly implemented in order to complete maintenance activities. This paper aims at presenting the emergence of PHM theme, at describing the underlying process – particularly that one of prognostics –, and at explaining the benefits that can be expected from.
Auteur(s)
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Rafael GOURIVEAU : Maître de conférences – ENSMM – Institut FEMTO-ST
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Kamal MEDJAHER : Maître de conférences – ENSMM – Institut FEMTO-ST
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Emmanuel RAMASSO : Maître de conférences – ENSMM – Institut FEMTO-ST
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Noureddine ZERHOUNI : Professeur des Universités – ENSMM – Institut FEMTO-ST
INTRODUCTION
Les services « FMDS » (fiabilité, maintenabilité, disponibilité, sécurité) sont aujourd'hui largement sollicités pour réaliser des études ponctuelles ou des analyses de fond. De fait, la maintenance industrielle s'avère source et cible de développements industriels et scientifiques, ce qui se traduit par des actions ponctuelles de partenariat « industrie-recherche ». De manière plus ciblée, au niveau des entreprises, les concepts traditionnels de maintenance préventive et corrective sont peu à peu complétés par une prise en compte plus réactive et proactive des phénomènes de défaillance. En effet, les industriels tendent à renforcer leur capacité à anticiper les défaillances afin de recourir à des actions préventives les plus justes possible dans un objectif de réduction des coûts et des risques. Aussi, la mise en œuvre de solutions de Prognostics and Health Management (PHM) prend une part grandissante dans les activités de maintenance et le processus de pronostic est aujourd'hui considéré comme un des principaux leviers d'action dans la recherche d'une performance globale. D'abord, sur le plan environnemental, le pronostic industriel s'inscrit dans une logique de développement durable : il permet d'augmenter la disponibilité et d'allonger le cycle de vie des systèmes industriels. Ensuite, l'anticipation des défaillances d'éléments critiques permet de prévenir les risques industriels et d'assurer la sécurité des personnes et des biens. Le pronostic permet en outre d'assurer une continuité des services et, par là même, d'augmenter la qualité de ceux-ci. Enfin, la mise en œuvre de la maintenance prévisionnelle (fondée sur le pronostic) nécessite une qualification et participe à la valorisation du personnel technique de maintenance.
Au-delà de l'écho qu'elle peut rencontrer auprès du monde industriel, cette thématique de pronostic-PHM devient naturellement un cadre de travaux de recherche à part entière et tend à être de plus en plus visible au sein de la communauté scientifique. De nombreux laboratoires s'y intéressent aujourd'hui, et quatre conférences consacrées à la thématique du PHM sont programmées chaque année. Cela étant, les solutions de PHM n'en restent pas moins le fruit de l'évolution des techniques et technologies de maintenance. Aussi, cet article vise à présenter l'émergence de cette thématique de PHM, à montrer en quoi elle vient compléter les activités traditionnelles de maintenance, à expliciter les processus sous-jacents, notamment celui du pronostic, à décrire les bénéfices pouvant être attendus de la mise en œuvre de solutions de PHM dans l'industrie, et enfin à apporter quelques éléments de réflexion sur les problèmes majeurs et défis encore d'actualité.
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Présentation
4. Exemple d'application
4.1 Description de l'exemple
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 capteurs sont utilisés :
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deux accéléromètres...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(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.
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(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).
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(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).
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(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. - ...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
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
HAUT DE PAGE
CALCE : site web du Center for Advanced Life Cycle Engineering, Université du Maryland ...
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