FR3066853A1 - Dispositif de diagnostic par ondes sonores ou vibratoires de tout vehicule ou engin a moteur. - Google Patents

Abstract

L'invention concerne un système de diagnostic destiné à collecter une multitude de signaux sonores et vibratoires dans les différentes parties d'un véhicule ou d'un engin. Ces données sont ensuite synthétisées après filtrage et conditionnement des signaux et envoyées vers un logiciel central. Ce logiciel peut faire partie de l'ordinateur du véhicule [18] ou faire l'objet d'un calculateur séparé. Les données récoltées sont complétées par les autres données du véhicule (vitesse, direction, accélération, température etc.). Une base de données correspondant à des séquences sonores ou vibratoires connues servira à la réalisation de la corrélation avec les séquences acquises. Un résultat est présenté sous une forme simplifié et lisible pour l'utilisateur et plus détaillée pour le professionnel. Dans le cas d'une détection d'anomalie, les données sont enregistrées dans une mémoire afin d'être analysées et exploitées par un professionnel de la maintenance ou du constructeur. Les nouvelles données serviront à enrichir la base de données des bruits associés à des anomalies. Le dispositif présente un mode manuel d'enregistrement permettant à l'utilisateur de mémoriser une séquence qu'il juge utile pour le diagnostic. Afin d'éviter les fausses alertes et un stockage inutile de données, une phase de calibration est réalisée à la mise en route du véhicule, et une calibration périodique doit être faite, avec une périodicité déterminée par le constructeur.

Description

Dispositif de diagnostic par ondes sonores ou vibratoires d'anomalies de tout véhicule ou engin à moteur État de l'art

La présente invention concerne un dispositif de diagnostic par ondes sonores ou vibratoires destiné à être embarqué dans tout véhicule ou engin équipé d'un moteur thermique ou électrique, afin de détecter et signaler les anomalies.

Historiquement, le diagnostic des pannes et des anomalies mécaniques a longtemps été réalisé à l'aide des sens humains: contrôles visuel, auditif, toucher.

Un mécanicien vérifie l'usure des pièces en frottement, l'alignement des pièces roulantes et de la suspension en inspectant les pièces statiques ou en état statique ; pour les pièces en mouvement, une écoute des bruits émis par les différents organes du véhicule pendant le fonctionnement du moteur ou le mouvement du véhicule permettent au mécanicien de localiser l'anomalie, d'en identifier la nature et même d'en trouver la source.

Progressivement des capteurs sont apparus un peu partout dans les véhicules. Un ordinateur [18] collecte les différentes données des capteurs et des instruments, afin de donner un diagnostic ou d'envoyer un signal d'alerte au conducteur.

Actuellement diverses technologies sont utilisées pour les capteurs : optique, piézoélectrique, thermocouple, mécanique etc. Ils sont souvent installés pour mesurer une pièce mécanique et parfois intégré dans la pièce elle-même. Un capteur par pièce est nécessaire, ce qui rend très lourde l'intégration et augmente énormément l'encombrement.

Il existe un brevet déposé le 23.12.2014 sous la référence FR-3030421 intitulé détection automatique d'un niveau d'usure d'une plaquette de frein.

Ce brevet utilise le principe d'acquisition du signal acoustique émis par un matériau intégré dans la garniture de la plaquette de frein lorsque le niveau d'usure atteint le-dit matériau. Dans ce brevet, l'acquisition est réalisée avec des capteurs acoustiques situés sur chaque système de frein. Ce système tel qu'il est défini ne présente aucun intérêt par le fait qu'il ne concerne que le niveau d'usure des plaquettes de frein, ce qui est déjà réalisé depuis longtemps par la mesure du niveau liquide de frein et par la suite par des sondes électriques intégrées dans les plaquettes. Le brevet FR-3030421 prétend simplifier le système actuel de sonde électrique or il impose d'avoir des capteurs intégrés dans chaque système de frein (4 par véhicule) et d'équiper le véhicule d'unité de traitement du signal et d'ordinateur de traitement de l'information.

Le dispositif selon l'invention vise à réduire l'encombrement global des systèmes actuels de détection d'anomalies dans les véhicules en diminuant le nombre nécessaires de capteurs et en tirant parti de la localisation que permet la disposition adéquate desdits capteurs.

Les véhicules à moteur, englobant les véhicules de transport aérien, terrestre et maritime, génèrent une multitude de sons et de vibrations acoustiques et mécaniques dues aux différentes pièces en mouvement dans le moteur, la suspension, le train roulant et autres organes auxiliaires. On distingue deux catégories de sons/vibrations : -Les vibrations normales ; celles-ci sont causées par les frottements des pièces mécaniques en mouvement, elles peuvent être plus ou moins importantes selon le type de véhicule et son état d'usure. Seront considérées comme vibrations normales, toutes les vibrations générées lors du fonctionnement du véhicule au moment de la mise en circulation. Ensuite des vibrations liées à l'usure seront considérées comme normales après chaque calibration si-celles-ci n'entravent pas le bon fonctionnement du véhicule. -Les vibrations anormales sont toutes celles qui sont générées par des pièces cassées, de mauvais réglages, des pièces présentant une usure anormale, de mauvais alignements qui causent un dysfonctionnement du véhicule ou qui engendrent à terme un dysfonctionnement du véhicule.

Description de l'invention L'invention repose sur le principe d'analyse des signaux vibratoires générés lors du fonctionnement du moteur et lors du mouvement du véhicule . Les signaux sont collectés par une unité de capture [100] qui comprend un ensemble de capteurs [1] placés à différents endroits du véhicule [Figure IV : 18, 19, 21, 22, 23, 24, 25], Ils peuvent être installés dans le compartiment moteur, dans l'habitacle, dans le coffre ou tout autre endroit du véhicule. L'emplacement de ces capteurs est défini de manière à exploiter d'une part la propagation des ondes sonores et vibratoires dans les différents matériaux constituant le véhicule, et d'autre part la triangulation résultante afin de localiser la source de l'anomalie [Figure V], Dans le cas d'engins non mobiles comme un groupe électrogène par exemple, les capteurs peuvent être positionnés en dehors de l'engin. La position des capteurs dans le véhicule n'est ni unique ni définitive. En effet, les capteurs peuvent être repositionnés, seule une calibration est nécessaire afin de permettre au système d'intégrer la nouvelle configuration des capteurs. En conséquence, un véhicule déjà en circulation pourra être équipé de ce système, les capteurs pourront être fixés mécaniquement aux éléments existants du véhicule.

Par ailleurs, ces capteurs peuvent être de type microphone audio, transducteurs électromagnétiques ou piézoélectriques ou tout autre transducteur électroacoustique permettant de convertir une large bande de signaux acoustiques ou vibratoires allant de 1 Hz à plus de 100 kHz en signaux électriques. Des éléments du véhicule, comme par exemple la carrosserie, peuvent être utilisés comme filtres ou même comme collecteurs desdites vibrations acoustiques.

Pour augmenter l'efficacité de la reconnaissance des signature, il peut être envisagé d'ajouter des marqueurs acoustiques dans les matériaux utilisés lors de la fabrications des pièces mécaniques. Ces marqueurs peuvent être réalisés avec des matériaux spécifiques ou encore par l'ajout de formes spécifique dans les pièces mécaniques. De cette manière, lorsque la pièce est usée ou déformée, celle-ci émet un bruit particulier et aisément reconnaissable par le système.

Une unité de traitement [101] comprenant une ou plusieurs cartes électroniques [Figure I] se charge d'amplifier et de filtrer le signal, qui est envoyé via une ou plusieurs cartes de conversion analogique/numérique. Les amplificateurs [2] sont placés le plus près possible des capteurs afin d'éviter d'amplifier le bruit sur la ligne de transmission du signal. Le signal est ensuite filtré afin de le débarrasser d'éventuels bruits et parasites. Des paramètres connus comme le régime moteur peuvent être utilisés afin de réaliser une détection synchrone et éliminer les signaux identifiés. Les filtres [3] peuvent être complémentés par des additionneurs /soustracteurs analogiques afin d'augmenter l'efficacité du filtrage.

Chaque signal [9] ainsi filtré est numérisé grâce à un ou plusieurs convertisseur(s) analogique/numérique [4], Si les filtres présentent plusieurs canaux, alors les convertisseurs doivent présenter au moins autant de canaux. Le convertisseur [4] est capable de réaliser un taux d'échantillonnage supérieur à 200 kilo échantillons par seconde afin de garantir l'intégrité du signal (loi de Shannon).

Le convertisseur analogique/numérique possède une résolution d'au moins 16 bits afin d'obtenir la meilleure précision et d'éviter des erreurs d'interprétations. Dans tout le domaine audio ainsi que dans le domaine des infra-sons, la conversion peut être réalisée grâce à un convertisseur du type SigmaDelta. En revanche, pour les ultra-sons et les vibrations de haute fréquence, la conversion peut être réalisée grâce à un convertisseur à approximations successives ou tout autre convertisseur analogique/numérique ayant une résolution d'au moins 12 bits et une fréquence d'échantillonnage supérieur à 200kHz. Le fait de travailler dans un domaine étendu au-delà des fréquences audio (infra-sons et ultra-sons) permet de détecter de manière précoce certaines défaillance.

Les convertisseurs pourront soit être centralisés, et la liaison avec les éléments capteur-amplificateur-filtre sera assurée de manière filaire, soit placé dans chaque capteur et la transmission se fera de manière filaire à l'aide d'un bus numérique du type I2C, CAN etc. ou de manière radio via une liaison du type Bluetooth, zigbee [5], ce qui a pour avantage d'alléger le câblage dans les véhicules et faciliter l'ajout de modules supplémentaires. Le système peut très bien être conçu de manière à utiliser un réseau de communication de données déjà existant au sein du véhicule pour transférer les données d'acquisition vers le calculateur L'unité d'analyse [102] comprend une mémoire de stockage des données recueillies [12], une mémoire contenant une banque de données références [13] correspondants à des signatures acoustiques connues et une unité de traitement numérique du signal du type DSP ou microprocesseur [20],

Les données recueillies sont stockées d'abord dans une mémoire temporaire avant d'être comparées [14] aux données références [15], la comparaison se fait par un algorithme de recherche de séquences proches ou de signatures acoustiques [15] : toutes ou un certain nombre de séquences références sont recherchées dans les données recueillies et un niveau de correspondance est défini [16] pour éliminer les données inutiles et garder seulement les données qui pourraient contenir une anomalie.

Les durées des échantillons à analyser peuvent être paramétrées [17] par le constructeur et éventuellement par l'utilisateur. En effet, on peut considérer qu'un échantillon de 10 secondes est suffisant en tenant compte des fréquences et des régimes mis en jeu, mais dans certains cas il serait nécessaire d'augmenter cette durée.

Cette unité d'analyse [7] contient un logiciel qui, en plus de la recherche de séquences proches, permet de gérer les actions précédemment citées (conversion analogique/numérique, mise en mémoire), le paramétrage des différents éléments du système et la communication avec l'utilisateur via une interface homme-machine.

La figure II illustre une des implémentations possibles du logiciel. La première étape consiste à initialiser le système avec les paramètres définis (durées des acquisitions, fréquence d'échantillonnage, résolution etc.), le chargement des séquences références et la configuration du mode de fonctionnement.

Les données de la nouvelle acquisition sont enregistrées dans un fichier [10] qui est mis en mémoire temporairement, on cherche dans ce fichier [10] s'il contient des séquences correspondant à celles présentes dans la banque des séquences références [11],

Un taux de ressemblance est calculé pour une ou plusieurs séquences références [16], En deçà d'un certain taux on considère que la ressemblance est nulle, et au delà d'un certain taux de ressemblance on considère que la probabilité est certaine que le fichier contient la séquence référence. Si dans le fichier [10] aucune séquence référence n'est trouvée avec un taux dépassant un taux seuil défini, ledit fichier est alors supprimé.

La reconnaissance d'anomalie s'appuiera sur le principe de l'empreinte acoustique employé principalement dans les moteurs de reconnaissance vocal. La technique la plus répandue est le fenêtrage de Hamming sur le signal capté et un traitement par analyse fréquentielle de la transformée de Fourier.

Le résultat est ensuite mis en mémoire [6] avec les différents paramètres [17], il peut être présenté à l'utilisateur sous forme d'un texte, d'un graphique ou d'un tableau via l'interface homme-machine [8] ou lu à la demande par l'utilisateur ou un professionnel.

Afin d'améliorer la performance du système, un processus itératif pourrait être nécessaire pour augmenter la certitude de reconnaissance d'une anomalie. On peut imaginer une nouvelle acquisition à chaque changement de paramètre de conduite, à titre d'exemple, le système pourrait réaliser une première acquisition, puis une nouvelle à l'occasion d'un changement de régime moteur, ensuite une autre acquisition à l'arrêt...et ainsi l'opération est réitérée autant de fois que le système a besoin afin de trouver et déterminer la nature de la panne.

Grâce à l'utilisation de plusieurs capteurs (au moins trois) bien répartis dans le compartiment moteur [Figure V] il sera possible d'une part de mieux identifier la nature du bruit, par élimination des autres sources potentielles, et de localiser avec une grande précision précision la source du bruit, et donc de l'anomalie.

La localisation exploitera deux principales grandeurs physiques qui sont le temps de propagation et l'amplitude des ondes sonores ou vibratoires. En effet, en comparant les déphasages des ondes reçues par les récepteurs non-coplanaires, il est possible d'estimer la distance entre la source et les capteurs. Par ailleurs, le système exploite également la différence d'amplitude du signal enregistrée par chaque capteur afin d'en déduire la localisation en calculant les différences d'atténuations. A chaque fichier résultat sont associés les paramètres [17] de conduite du véhicule comme la température moteur, la température extérieure, le régime moteur, la direction, la vitesse, l'accélération, le freinage et d'autres éléments du véhicule permettant une analyse a posteriori des données recueillies. Par conséquent le système prévoit une interface avec l'ordinateur existant du véhicule afin de recueillir les différents paramètres dudit véhicule.

La procédure de calibration pourra être réalisée en condition de conduite réelle ou sur un banc d'essais. Le but de la calibration est d'une part d'ajuster les différents paramètres au comportement intrinsèque du véhicule (niveau sonore, nombre de capteurs, position des capteur etc.) et d'autre part de réaliser une acquisition des bruits et vibrations normales ou de fonctionnement qui serviront lors du traitement des bruits d'anomalies grâce à un mécanisme de masque. Cette procédure sert à construire une première base de données (de bruits normaux) qui peut nécessiter un temps assez long (par exemple 3 mois ou 5000km) afin de récolter un maximum d'échantillons sur les bruits de fonctionnement du véhicule en conditions normales.

La base de données des signatures acoustiques [13] peut être régulièrement enrichie par un mécanisme d'apprentissage implémenté dans le logiciel de reconnaissance acoustique. En effet, avec le vieillissement du véhicule de nouvelles vibrations acoustiques apparaissent sans qu'elles ne soient liées à des défauts empêchant le bon fonctionnement dudit véhicule. Le logiciel peut alors intégrer ces nouvelles vibrations acoustiques comme normales au bout d'un certain temps défini par le constructeur ou par demande de l'utilisateur lors d'un dialogue avec le logiciel.

Les résultats des diagnostics seront stockés puis récupérés par les constructeurs afin d'enrichir leur propre base de données de signatures qui pourront ensuite profiter à d'autres utilisateurs. Avec l'avènement de véhicules de plus en plus connectés, on peut imaginer un partage de signatures entre véhicules via les serveurs des constructeurs, voire même un échange direct entre utilisateurs.

Plusieurs modes pourront être envisagés : - Mode Off : le système ne fonctionne pas ; - Mode Calibration : c'est un mode qui permet au système d'intégrer les bruits normaux de fonctionnement, à réserver en priorité aux professionnels. Un mode autocalibration pourrait être envisagé, permettant d'améliorer la performance du système et éviter l'intervention systématique d'un expert et de procédures spécifiques ; - Mode Acquisition sur déclenchement : à la détection d'un bruit, le système démarre une acquisition. C'est le mode le plus plus utilisé, l'utilisateur n'aura pas à gérer le fonctionnement ; - Mode Acquisition continue : le système lance une acquisition continue sur une durée définie. Si l'utilisateur entend un bruit suspect du véhicule, il pourra lancer une acquisition avec la définition d'une durée, il pourra aussi ajuster d'autres paramètres comme les filtres, la localisation de la source ou une programmation du déclenchement ; - Mode Consultation : permet de lire l'historique des acquisitions.

Exemple d'application :

Nous allons ici citer quelques pannes pouvant être facilement reconnues par le système, et nous allons développer une de ces pannes : - Usure ou casse d'un roulement du train roulant ; - Disque de frein voilé pour les véhicules munis de disques de frein ; - Étriers de freins grippés faisant frotter les plaquettes ; - Usure anormale des plaquettes de frein ; - Mauvais parallélisme ; - Déséquilibrage des roues ; - Fuite de pot d'échappement ou de la ligne d'échappement ; - Courroies d'accessoires relâchées, trop serrées ou détériorées ; - Désolidarisation d'un élément de carrosserie ; - Cliquetis liés aux divers problèmes d'admission, d'allumage, de lubrification etc.

Prenons le premier exemple, le roulement est un élément fondamental du train roulant, sa durée de vie dans des conditions de roulement uniforme à charge constante peut être estimé avec une assez bonne précision, mais dans la réalité le roulement subit diverses contraintes de charges variables à la fois axiales et radiales, en plus des chocs répétés contre des trottoirs ou autres obstacles. Cela contribue de manière certaine à réduire la durée de vie du roulement. Sauf dans certains rares cas, le défaut d'un roulement (usure ou casse) ne s'aperçoit pas immédiatement. Lorsqu'un roulement est usé ou défectueux celui-ci émet un bruit spécifique de très faible intensité, en générale non perceptible à l'oreille, puis ce bruit augmente en intensité avec le temps. Quand le bruit devient très audible, cela signifie que l'usure ou le défaut est très important et à n'importe quel moment le roulement peut se casser complètement et bloquer la roue, ce qui peut être fatal pour le conducteur et ses passagers. Il n'y a aucun moyen (capteur local) de détecter cette défaillance, d'où la nécessité d'utiliser le système d'analyse acoustique.

Le bruit émis par un roulement usé ou défaillant augmente avec la vitesse et l'angle de braquage. Ce bruit est aisément identifiable en comparant le signal enregistré avec celui des signatures en base de données. De plus, avec l'utilisation d'au moins deux capteurs positionnés chacun d'un côté du véhicule, il est possible de localiser la source du signal avec une précision de l'ordre du millimètre, ce qui permet de réduire considérablement le temps de l'analyse en comparant le signal enregistré avec les signatures des composants situés dans une zone de quelques centimètres. Dans cet exemple, un capteur situé sur chaque aile du véhicule permet de localiser l'origine du signal au niveau d'un côté du train roulant (avant gauche par exemple), ce qui permet de chercher dans la base de données les signaux correspondants aux composants situés à cet endroit (disque, étrier, roulement, cardant etc.).

Un résultat est enfin donné à l'utilisateur par un message sur l'ordinateur de bord [18] ou lorsque celui-ci fait une requête en mode consultation, sous un format lisible, un texte ou un tableau, comme dans l'exemple ci-dessous, où il sera indiqué qu'il y a 85 % de chance qu'il existe une panne sur le roulement avant droit.

Claims (9)

1. Revendications

   1. Dispositif de reconnaissance d'anomalies de tous types de véhicules de transport terrestre, maritime et aérien ainsi que des engins à moteur caractérisé en ce qu il comprend : - une unité d'acquisition de signaux acoustiques ou vibratoires composée d’au moins deux capteurs ; - une unité de traitement desdits signaux et leur transmission par liaison filaire ou radio à une unité de stockage mémoire ; - un traitement logiciel selon différentes méthodes de reconnaissance et de localisation acoustique afin de détecter la présence de la signature acoustique d'une panne dans le signal enregistré et sa localisation.
2. 2. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'un ensemble de capteurs acoustiques positionnés dans le véhicule permettent de réaliser l'acquisition des signaux acoustiques sur une large bande regroupant les infrasons, les sons audibles et les ultrasons.
3. 3. Dispositif selon la revendication précédente, caractérisé en ce que lesdits capteurs acoustiques sont positionnés de manière à obtenir la localisation de la source du bruit par triangulation.
4. 4. Dispositif selon les revendications précédentes, caractérisé en ce qu'un système d'amplification et de filtrage permet un traitement des signaux électriques résultant du système d'acquisition.
5. 5. Dispositif selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les signaux électriques traités sont transformés en données numériques, stockées dans une mémoire.
6. 6. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'un logiciel de reconnaissance de séquences sonores permet de déterminer si une signature acoustique est présente dans un enregistrement sonore.
7. 7. Dispositif selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la détection par le traitement logiciel de la présence de la signature acoustique d'une panne dans le signal enregistré et sa localisation est réalisée en temps réel. »
8. 8. Dispositif selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend une procédure de calibration permettant d'ajouter et de modifier les signatures acoustiques.
9. 9. Dispositif selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend un mécanisme d'apprentissage permettant d'ajouter automatiquement de nouvelles signatures acoustiques afin de construire une base de données de signatures.