FR3119019A1 - Procede de surveillance d’un actionneur - Google Patents
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Abstract
Ce procédé comporte : la détermination d’une fréquence caractéristique () d’un défaut possible de l’actionneur (100), l’estimation de coefficients () d’une somme pondérée de composantes spectrales () à des fréquences d’analyse () respectives pour approcher un signal de mesure () d’une grandeur de fonctionnement de l’actionneur (100), au moins une des fréquences d’analyse () étant obtenue à partir de la fréquence caractéristique () du défaut, et la détection ou non du défaut à partir des coefficients estimés ().
Figure pour l’abrégé : Fig. 3
Description
Domaine technique de l’invention
La présente invention concerne un procédé de surveillance d’un actionneur, un programme d’ordinateur correspondant, un dispositif de surveillance d’un actionneur et un aéronef comportant un tel dispositif de surveillance.
Arrière-plan technologique
Pour surveiller l’état d’un actionneur, il est connu d’acquérir un signal de mesure d’une vibration de l’actionneur et de l’analyser.
Plus précisément, c’est l’enveloppe du signal de mesure qui est analysée pour extraire la signature de deux types de défaillance d’un organe de l’actionneur : l’usure ou le blocage d’une vis à bille dudit actionneur.
Un inconvénient de ce procédé est que les défaillances de certains organes de l’actionneur ne peuvent pas être identifiées lorsque le signal de mesure utilisé est soumis à un bruit dont la nature statistique est inconnue. C’est par exemple le cas lorsque l’actionneur électromécanique surveillé est utilisé pour commander un inverseur de poussée d’un aéronef. Dans ce cas, le profil du bruit auquel est soumis l’actionneur ne permet pas d’utiliser uniquement l’enveloppe du signal de mesure pour identifier la défaillance de certains organes de l’actionneur.
Un autre inconvénient est que l’analyse n’est possible que lorsque la vitesse de rotation du moteur de l’actionneur est quasi-constante. Or, le profil de vitesse de rotation des actionneurs peut être variable dans de nombreuses situations. C’est le cas par exemple des actionneurs électromécaniques utilisés pour commander un inverseur de poussée d’un aéronef.
Il peut ainsi être souhaité de prévoir un procédé de surveillance de l’état d’un actionneur permettant de remédier au moins en partie aux inconvénients précités.
Il est donc proposé un procédé de surveillance d’un actionneur, caractérisé en ce qu’il comporte : la détermination d’une fréquence caractéristique d’un défaut possible de l’actionneur, l’estimation de coefficients d’une somme pondérée de composantes spectrales à des fréquences d’analyse respectives pour approcher un signal de mesure d’une grandeur de fonctionnement de l’actionneur, au moins une des fréquences d’analyse étant obtenue à partir de la fréquence caractéristique du défaut, et la détection de la présence ou non du défaut à partir des coefficients estimés.
L’utilisation de composantes spectrales à des fréquences d’analyse issues de la fréquence caractéristique du défaut permet d’utiliser plus d’informations du signal de mesure que sa simple enveloppe, et permet donc de détecter le défaut, y compris lorsque le signal de mesure est affecté par un bruit élevé dont la nature statistique est inconnue.
De préférence, le procédé comporte en outre la détermination d’une fréquence de référence de l’actionneur et les fréquences d’analyse comportent, pour au moins une fréquence harmonique de la fréquence de référence, une différence et/ou une somme de cette fréquence harmonique avec au moins une fréquence harmonique de la fréquence caractéristique du défaut.
De préférence également, le procédé comporte en outre l’estimation d’une modulation d’amplitude et d’une modulation de phase d’un signal en l’absence de défaut, à partir des coefficients estimés, la détection de la présence ou non du défaut étant réalisée à partir de ces modulations estimées.
De préférence également, le procédé comporte en outre l’estimation d’une signature du défaut à la fréquence caractéristique, la détection de la présence ou non du défaut étant réalisée à partir de cette signature estimée.
De préférence également, le procédé comporte en outre la détermination d’un indicateur à partir des signatures estimées sur plusieurs activations de l’actionneur, la détection de la présence ou non du défaut étant réalisée à partir de cet indicateur.
De préférence également, une fréquence caractéristique est déterminée pour chacun de plusieurs défauts possibles de l’actionneur et l’estimation des coefficients et la détection de défaut sont réalisées pour chacun des défauts possibles.
De préférence également, l’actionneur comporte un élément mobile, un guide de l’élément mobile et un moteur conçu pour entraîner l’élément mobile le long du guide.
De préférence également, les défauts possibles de l’actionneur comportent au moins un parmi : un défaut de l’élément mobile, un défaut du guide et un défaut du moteur.
De préférence également, le signal de mesure est issu d’une mesure de la grandeur de fonctionnement lorsque l’élément mobile se déplace sur au moins une portion prédéfinie du guide.
De préférence également, le moteur est électrique.
De préférence également, la grandeur de fonctionnement comporte un courant électrique du moteur électrique.
De préférence également, la fréquence de référence est une fréquence électrique du moteur électrique.
Il est également proposé un programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé de surveillance selon l’invention, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.
Il est également proposé un dispositif de surveillance d’un actionneur, caractérisé en ce qu’il comporte : un module de détermination d’une fréquence caractéristique d’un défaut possible de l’actionneur, un module de détermination de coefficients d’une somme pondérée de composantes spectrales à des fréquences d’analyse respectives pour approcher un signal de mesure d’une grandeur de fonctionnement de l’actionneur, au moins une des fréquences d’analyse étant obtenue à partir de la fréquence caractéristique du défaut, et un module de détection de la présence ou non du défaut à partir des coefficients estimés.
Brève description des figures
L’invention sera mieux comprise à l’aide de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple et faite en se référant aux dessins annexés dans lesquels :
Description détaillée de l’invention
En référence à la , un exemple d’actionneur 100 destiné à être surveillé va à présent être décrit.
L’actionneur 100 comprend un moteur 102 qui est conçu pour entraîner la translation d’un élément mobile 104 le long d’un guide 106.
Dans l’exemple représenté, l’actionneur 100 est un actionneur électromécanique aussi appelé EMA (de l’anglais «Electro- Mechanical Acuator»). En particulier, le moteur 102 est par exemple un moteur électrique, par exemple une machine électrique synchrone ou asynchrone, qui permet la conversion d’une énergie électrique (i.e. l’énergie d’alimentation du moteur) en une énergie mécanique permettant d’entraîner l’élément mobile 104.
Plus précisément, l’EMA représenté est un EMA à vis à bille dans lequel le guide 106 comporte une vis (désignée par la suite par la même référence 106) et dans lequel l’élément mobile 104 comporte un écrou (désigné par la suite par la même référence 104) monté sur la vis 106. Dans ce type d’EMA, le moteur électrique 102 est conçu pour mettre en rotation la vis 106 ce qui entraîne la translation, le long de cette vis 106, de l’écrou 104 mobile. La vis 106 est donc mise en rotation par le moteur électrique 102 au niveau d’une de ses extrémités et maintenue à l’autre extrémités par un palier 108, par exemple un palier à roulement à billes, conçu pour permettre la rotation de la vis 106 en son sein. L’écrou 104 se déplace dans un sens ou dans un autre en fonction du sens de rotation imposé à la vis 106 par le moteur électrique 102.
Comme cela est visible à la , l’écrou 104 comporte dans l’exemple décrit un re-circulateur à billes 202. Ce type de dispositif connu permet la conversion du mouvement de rotation (de la vis 106) en un mouvement de translation (de l’écrou 104) via une circulation de billes 204 au sein du re-circulateur à billes 202.
Un tel EMA est couramment utilisé pour l’actionnement de systèmes mécaniques divers et notamment dans les aéronefs où il est utilisé pour des équipements tels que, par exemple, des commandes de vol, des déflecteurs ou encore des inverseurs de poussée.
Dans l’exemple décrit, à chaque activation de l’actionneur 100, l’écrou 104 fait un aller-retour le long de la vis 106, sous l’impulsion du moteur électrique 106.
En référence à la , un exemple de système 300 selon l’invention, de surveillance de l’actionneur 100 va à présent être décrit.
Le système de surveillance 300 comporte tout d’abord un capteur 302 de mesure d’une vitesse de rotation du moteur électrique 102, par exemple la vitesse de rotation d’un arbre du moteur électrique 102.
Le système de surveillance 300 comporte en outre au moins un capteur 304 de mesure d’une grandeur de fonctionnement de l’actionneur 100. Par exemple, cette grandeur de fonctionnement comporte un courant électrique parcourant le moteur électrique 102. En particulier, lorsque le moteur électrique 102 est un moteur multi-phasé, le courant peut être un des courants de phase du moteur électrique 102.
Alternativement ou bien en complément, la grandeur de fonctionnement de fonctionnement peut être une vibration de l’actionneur 100. Dans ce cas, le capteur de mesure vibratoire est de préférence placé sur le palier 108 de maintien de la vis 106. Ainsi, la grandeur de fonctionnement peut être le courant du moteur électrique 102 ou bien la vibration de l’actionneur 100 ou bien une combinaison des deux.
Le système de surveillance 300 comporte en outre un capteur 306 de mesure d’une position de l’écrou 104 le long de la vis 106.
Dans l’exemple décrit, les mesures fournies par les capteurs 302, 304, 306 sont des signaux analogiques. Ainsi, le système de surveillance 300 comporte en outre un dispositif d’acquisition 308 conçu pour fournir des signaux numériques correspondant respectivement à ces signaux analogiques.
Dans l’exemple décrit, le dispositif d’acquisition 308 comprend un sous-module de conditionnement 308A et un sous-module de conversion analogique/numérique 308B.
Le sous-module de conditionnement 308A est conçu pour amplifier, atténuer et/ou filtrer les signaux analogiques des capteurs 302, 304, 306 afin de fournir des signaux analogiques optimisés pour leur traitement. Le sous-module de conditionnement 308A peut comprendre en particulier un filtre anti-repliement conçu pour que les signaux analogiques, une fois filtrés, respectent le théorème de Shannon, c’est-à-dire qu’ils présentent une fréquence maximale inférieure ou égale à la moitié d’une fréquence d’échantillonnage du sous-module de conversion analogique/numérique 308B.
Le dispositif d’acquisition 308 fournit ainsi, à chaque activation de l’actionneur 100, un signal numérique de mesure (qui est un signal numérique de courant du moteur électrique 102 dans l’exemple décrit), un signal numérique de vitesse de rotation du moteur électrique 102 et, dans l’exemple décrit, un signal numérique de position de l’écrou 104 le long de la vis 106. Le signal de mesure est qualifié par la suite de global car, dans l’exemple décrit, il couvre toute l’activation de l’actionneur 100, du moins une grande partie, c’est-à-dire une grande partie de la course aller-retour de l’écrou 104 le long de la vis 106.
Le système de surveillance 300 comporte en outre un module de sélection 310 conçu pour sélectionner une partie du signal de mesure global , pour laquelle l’écrou 104 parcourt une portion prédéfinie de la vis 106. Dans l’exemple décrit, la position de l’écrou 104 est utilisée pour sélectionner la partie du signal de mesure global , de sorte que la partie est celle pour laquelle la position de l’écrou 104 se trouve dans un intervalle prédéfini de positions, cet intervalle correspondant à la portion prédéfinie de la vis 106.
Les traitements de données qui seront détaillés par la suite seront réalisés, dans l’exemple décrit, uniquement sur cette partie . Ainsi, cette partie sera appelée par la suite « signal de mesure d’intérêt ».
En référence à la figure 4, où le graphe du haut représente un exemple de position en fonction des échantillons et le graphe du bas représente un exemple d’amplitude du signal de mesure global en fonction des échantillons, dans l’exemple représenté, le signal de mesure d’intérêt est composé de deux portions 602 et 604 du signal de mesure global . Ces deux portions 602, 604 correspondent au parcours de la portion prédéfinie de la vis 106 par l’écrou 104, respectivement dans un sens et dans le sens opposé. Par exemple, la portion prédéfinie de la vis 106 est celle pour laquelle la position de l’écrou 104 est comprise entre deux positions prédéfinies , . Alternativement, le signal de mesure d’intérêt pourrait comporter le parcours de la vis 106 par l’écrou 104 dans un seul sens sur l’intervalle prédéfini de positions (c’est-à-dire l’une seulement des portions 602 et 604).
De retour à la , le système de surveillance 300 comporte en outre un module 312 de détermination, pour chacun de plusieurs défauts possibles prédéfinis de l’actionneur 100, d’une fréquence caractéristique de ce défaut.
Ces défauts possibles sont par exemple des défauts d’organes mécaniques de l’actionneur 100. Ainsi, leurs fréquences caractéristiques sont par exemple des fréquences mécaniques pouvant être calculées à partir de caractéristiques mécaniques de l’actionneur 100, telles que des dimensions géométriques de ses éléments.
Un premier défaut possible est par exemple un défaut sur la vis 106 qui se manifeste au passage des billes 204. Or, dans l’exemple illustré, le passage des billes 204 sur la vis 106 se fait à une fréquence donnée par : où est le nombre de billes 204, est le diamètre primitif de la vis 106, est le diamètre des billes 204, est l’angle de contact entre chaque bille 204 et une gorge de la vis 106 et est la fréquence de rotation de la vis 106, donnée par exemple par où est la vitesse de rotation de la vis 106 en tours par minute lorsqu’elle est entraînée par le moteur électrique 102 à la vitesse de rotation , étant divisé par 60 secondes pour obtenir la fréquence en Hertz.
Ainsi, la fréquence est caractéristique d’un défaut de la vis 106.
Un deuxième défaut possible est par exemple un défaut sur l’écrou 104, qui se manifeste au passage des billes 204. Or, dans l’exemple illustré, le passage des billes 204 sur l’écrou 104 se fait à une fréquence donnée par :
Ainsi, la fréquence est caractéristique d’un défaut de l’écrou 104.
Un troisième défaut possible est par exemple un défaut sur au moins une des billes 204 elles-mêmes, qui se manifeste lors de leur roulement. Or, dans l’exemple illustré, le roulement des billes 204 se fait à une fréquence donnée par :
Ainsi, la fréquence est caractéristique d’un défaut des billes 204.
Dans l’exemple décrit, les équations précédentes donnant les fréquences caractéristiques , , ont été établies en considérant que l’écrou 104 ne tourne pas autour de la vis 106.
En outre, dans la pratique, les fréquences caractéristiques , , sont de préférence obtenues en utilisant, à la place du diamètre primitif , un diamètre primitif effectif donné par : où est un pas de la vis 106 et est un diamètre de la vis 106.
Dans la suite de la description, les fréquences caractéristiques seront notées avec d un indice identifiant le défaut ( vaut , ou dans l’exemple décrit).
Le système de surveillance 300 comporte en outre un module 314 de détermination d’une fréquence de référence de l’actionneur 100.
De préférence, cette fréquence existe aussi bien en l’absence qu’en la présence d’un défaut. Dans le cas des EMA et de l’analyse du courant électrique, cette fréquence peut être égale à la fréquence électrique ou bien à la fréquence d’alimentation du moteur électrique 102.
Ainsi, dans l’exemple décrit, la fréquence de référence est la fréquence électrique d’un champ magnétique tournant généré par un stator du moteur électrique 102. Cette fréquence est par exemple déterminée à partir du signal de vitesse de rotation . Alternativement ou en complément, cette fréquence pourrait être déterminée à partir du signal de mesure d’intérêt et d’un nombre de paires de pôles du moteur électrique 102 et/ou estimée à partir de méthodes d’estimation de la fréquence instantanée d’un signal numérique, notamment par des méthodes basées sur l’utilisation d’un spectrogramme ou par des méthodes d’estimation non-linéaire basées sur l’utilisation du filtrage de Kalman étendu ou du filtrage particulaire pour ne citer que celles-là.
Le système de surveillance 300 comporte en outre un module 316 de conversion du signal de mesure d’intérêt dans l’ensemble des nombres complexes. Par soucis de concision, le signal obtenu après conversion sera appelé par la suite simplement « signal de mesure ». Dans l’exemple décrit, le signal de mesure est obtenu en appliquant la transformation de Hilbert au signal de mesure d’intérêt .
À partir en particulier de la fréquence de référence , des fréquences caractéristiques des défauts possibles et du signal de mesure , le système de surveillance 300 est conçu pour détecter la survenue de chacun des défauts possibles prédéfinis. Cette détection est basée sur les considérations et hypothèses suivantes.
Le signal de mesure comporte échantillons, chaque échantillon étant identifié par un indice ( variant de à ). En outre, comme l’invention s’applique également en régime variable (par exemple, lorsque la vitesse de déplacement de l’écrou 104 varie et/ou la charge supportée par l’écrou 104 varie), la fréquence de référence et les fréquences caractéristiques des défauts peuvent varier au cours du temps et peuvent donc prendre des valeurs différentes pour chaque échantillon du signal de mesure , ces valeurs étant notées respectivement et . Par soucis de clarté, l’indice sera parfois omis par la suite et les valeurs des fréquences seront ainsi simplement notées et .
En fonctionnement normal (sans défaut), le signal de mesure peut être modélisé par l’équation suivante : où est un nombre d’harmoniques significatifs de la fréquence de référence (c’est-à-dire le nombre d’harmoniques présentant un rapport signal/bruit supérieur à un seuil prédéterminé, est par exemple un nombre prédéfini), est un indice identifiant les harmoniques, est le déplacement angulaire associé à la fréquence de référence et est donné par , étant l’inverse de la fréquence d’échantillonnage, et sont respectivement une amplitude et une phase de la èmeharmonique, est un bruit de mesure dont la nature statistique est inconnue en raison de la variabilité du régime et de l’environnement et est une fonction du régime modulant les harmoniques du courant électrique.
En présence d’un défaut dans l’actionneur 100, il est considéré que chaque harmonique de la fréquence de référence du signal de mesure est modulé en amplitude et en phase par respectivement une modulation d’amplitude et une modulation de phase , de sorte que le signal de mesure devient : où et sont respectivement les modulations d’amplitude et de phase de la èmeharmonique et est un bruit de mesure de nature statistique inconnue, en présence du défaut sur l’actionneur 100. Il sera apprécié que la phase de l’équation [Math. 5] est prise en compte dans la phase .
L’équation [Math. 6] peut être linéarisée afin de mettre en œuvre un estimateur linéaire. En effet, avantageusement, ce type d’estimateur est plus robuste et stable qu’un estimateur non-linéaire.
Ainsi, dans ce cas, le signal de mesure peut s’écrire sous la forme linéaire : où la fonction contient les informations sur l’état de santé de l’actionneur 100 et est donnée par .
Comme cela sera décrit par la suite, c’est la fonction qui sera estimée selon une approche d’estimation robuste.
Pour réaliser cette estimation, la fonction peut être développée en série de Fourier. Un tel développement s’appuie d’abord, d’une part, sur le fait que les modulations d’amplitude et de phase , sont supposées cycliques selon la fréquence caractéristiques du défaut présent dans l’actionneur 100.
Ce développement s’appuie aussi, d’autre part, sur le fait que, dans la mesure où les grandeurs et sont continues, la fonction est également cyclique selon la fréquence caractéristique en présence du défaut associé à cette fréquence caractéristique .
De ce fait, la fonction peut être approchée par une série de Fourier à coefficients variables : où les coefficient sont des coefficients de Fourier, est le déplacement angulaire associé à la fréquence caractéristique du défaut, est un nombre d’harmoniques significatifs du défaut par rapport au niveau du bruit ( est par exemple un nombre prédéfini), est donné par et les coefficients sont les coefficients de Fourier de la è meharmonique de la fréquence de référence , donnés par .
Ainsi, le signal de mesure peut s’écrire sous la forme : où et est un vecteur des coefficients de Fourier.
Le vecteur peut s’écrire de la manière suivante : où représente une composante spectrale à la fréquence , donnée par .
Ainsi, dans l’exemple décrit, le vecteur regroupe des composantes spectrales à des fréquences d’analyse respectives.
Ces composantes spectrales comportent des composantes spectrales dites de référence … aux fréquences harmoniques de la fréquence de référence , ainsi que des composantes spectrales dites de défaut autour de chaque composante spectrale de référence. Les composantes spectrales de défaut sont à des fréquences respectives comportant, pour chaque fréquence harmonique de la fréquence de référence , une différence et une somme de cette fréquence harmonique avec chacune des fréquences harmoniques de la fréquence caractéristique du défaut.
Ainsi, la présence d’un défaut à la fréquence caractéristique produit l’apparition de composantes spectrales de défaut autour de chaque composante spectrale de référence.
Par exemple, les fréquences d’analyses (c’est-à-dire les fréquences des composantes spectrales) sont illustrées sur la figure 6, dans le cas où vaut 3 et vaut 2.
Le vecteur regroupe ainsi les coefficients respectivement associés aux composantes spectrales du vecteur .
Ainsi, en cas de défaut associé à la fréquence caractéristique , le signal de mesure peut s’écrire comme une somme de composantes spectrales à des fréquences d’analyse respectives, respectivement pondérées par les coefficients : où
C’est cette forme théorique du signal de mesure qui est mise à profit pour détecter le défaut.
Ainsi, de retour à la figure 3, le module de surveillance 300 comporte en outre un module 318 de détermination des fréquences d’analyse à partir de la fréquence de référence et de la fréquence caractéristique du défaut.
Le module de surveillance 300 comporte en outre un module 320 de génération des composantes spectrales aux fréquences d’analyse . Dans l’exemple décrit, le module 320 est conçu pour fournir le vecteur .
Le module de surveillance 300 comporte en outre un module 322 d’estimation de coefficients respectifs des composantes spectrales , de sorte que la somme des composantes spectrales pondérées respectivement de ces coefficients estimés approche le signal de mesure . Ces coefficients estimés sont ainsi des coefficients de Fourier.
Dit autrement, le module 322 cherche à reconstruire le signal de mesure à partir des composantes spectrales dont au moins certaines sont à des fréquences respectives issues de la fréquence caractéristique du défaut recherché.
De préférence, les coefficients sont estimés de manière robuste en raison de la nature statistique inconnue des bruits du modèle. Plusieurs estimateurs robustes de l’état de la technique peuvent être utilisés, comme par exemple : le filtre basé sur le minimum de la moyenne quadratique de l’erreur (de l’anglais « Least Mean Square filter ») et le filtre mini-max. Dans l’exemple décrit, le filtre mini-max est utilisée, de sorte que les coefficients estimés sont obtenus par l’optimisation mini-max suivante : où est le vecteur des coefficients que l’on cherche à estimer, donné par , est le vecteur des coefficients estimés , donné par , est une erreur d’estimation, et , et sont des paramètres prédéterminés qui sont fixés pour garantir la stabilité de l’estimateur.
Cependant, les coefficients à estimer sont cachés et ne peuvent pas être estimés directement. Pour résoudre ce problème, il est possible de construire un modèle d’état du signal de mesure .
Pour cela, les coefficients introduits plus haut sont considérés comme suivant une marche aléatoire s’écrivant : où est un bruit aléatoire à énergie bornée et de nature statistique inconnue.
Dans l’exemple décrit, la marche aléatoire est d’ordre 1. Ainsi, le vecteur s’écrit : où est un bruit d’état aléatoire.
Dans d’autres modes de réalisation, la marche aléatoire pourrait être écrite pour des ordres supérieurs pour des coefficients de Fourier fortement variables.
Suite à l’équation Math. 15, le modèle d’état est alors formé par le système d’équations suivant formé respectivement par une équation de mesure et par une équation d’état s’écrivant: où est le vecteur des composantes spectrales permettant de reconstruire le signal de mesure à partir du vecteur des coefficients, et et sont respectivement le bruit de mesure et le bruit d’état.
Dans l’exemple décrit, l’optimisation mini-max du modèle d’état précédent est réalisée par le module 322 en utilisant la récursion suivante (issue de l’article de Shen, X. « Discrete filter design with application to speech enhancement.» ICASSP, vol 2, pages 1504 – 1507, 1995).
Tout d’abord, est initialisé à une valeur prédéfinie. Les étapes suivantes sont alors mises en œuvre récursivement pour variant de à , sachant que, comme il a déjà été indiqué plus haut, , , et sont des paramètres prédéterminés qui sont fixés pour garantir la stabilité de l’estimateur.
Le module 322 calcule par l’équation suivante : avec la matrice identité et .
Puis, le module 322 calcule la matrice définie symétrique positive par l’équation de Riccati suivante :
Puis, le module 322 calcule un gain de l’estimateur par l’équation suivante :
Puis, le module 322 calcule le vecteur des coefficients estimés pour l’échantillon par l’équation suivante :
Le système de surveillance 300 comporte alors un module 324 de détection de défaut à partir des coefficients estimés , c’est-à-dire dans l’exemple décrit à partir du vecteur .
Dans l’exemple décrit, le module 324 comporte un module 324A d’estimation de la fonction à partir des coefficients estimés contenus dans le vecteur , pour obtenir une fonction estimée .
Par exemple, pour chaque harmonique, la fonction estimée s’écrit :
Ainsi, une fonction estimée est obtenue pour chaque fréquence caractéristique et donc pour chaque défaut possible.
Le module 324 comporte en outre un module 324B de détermination de modulations estimées d’amplitude et de phase en prenant respectivement le module et l’angle de la fonction estimée :
Le module 324 comporte en outre un module 324C d’estimation d’une signature du défaut à la fréquence de défaut à partir des modulations estimées d’amplitude et de phase . La signature estimée s’écrit par exemple :
Ainsi, à la fois la modulation d’amplitude estimée et la modulation de phase estimée autour des M harmoniques sont utilisées dans la définition de la signature estimée
Le module 324 comporte en outre un module 324D de détermination d’un indicateur pour chaque défaut identifié par l’indice , à partir de la signature estimée . L’indicateur utilisé peut être un indicateur statistique ou spectral.
Dans l’exemple décrit, l’indicateur proposé est basé sur l’énergie de la signature estimée d’après les modulations estimés et . Plus précisément, cet indicateur s’écrit : où est une moyenne de la signature estimée à partir de la fréquence caractéristique sur plusieurs activations de l’actionneur 100.
Ainsi, un indicateur est obtenu pour chacun des défauts possibles.
Dans d’autres modes de réalisation, l’indicateur peut utiliser un écart type, une forme d’une distribution statistique, un facteur de crête, une largeur d’une bande spectrale ou bien un ratio signal/bruit.
Le module 324 comporte en outre un module 324E de détection de défaut à partir de l’indicateur . Par exemple, un défaut est détecté lorsque l’indicateur passe un seuil prédéfini.
Lorsqu’un défaut est détecté, le module 324D est alors conçu pour envoyer une alerte AL indiquant par exemple le défaut détecté parmi les défauts possibles prédéfinis.
Dans l'exemple décrit, le dispositif 300 comporte un système informatique 326 comportant une unité de traitement (telle qu’un microprocesseur) et une mémoire (telle qu’une mémoire principale) dans laquelle un programme d'ordinateur est destiné à être chargé. Ce programme d’ordinateur contient des instructions de programme d’ordinateur conçues pour être exécutées par l'unité de traitement. Ainsi, les modules décrits précédemment sont implémentés dans l'exemple décrit dans le programme d'ordinateur, sous forme de modules logiciels.
Alternativement, tout ou partie des modules pourrait être implémenté sous forme de modules matériels, c'est-à-dire sous forme d'un circuit électronique, par exemple micro-câblé, ne faisant pas intervenir de programme d'ordinateur.
En référence à la , un exemple non-limitatif de procédé 500 selon l’invention, de surveillance de l’actionneur 100 va à présent être décrit.
Les étapes 502 à 516 sont répétées à chacune de plusieurs activations de l’actionneur 100 et pour chacun des défauts prédéfinis.
Au cours d’une étape 502, le module d’acquisition 308 fournit le signal de mesure global , la vitesse de rotation et, le cas échéant, la position .
Au cours d’une étape 504, le module de sélection 310 sélectionne le signal de mesure d’intérêt dans le signal de mesure globale .
Au cours d’une étape 506, le module 316 convertit le signal de mesure d’intérêt en signal de mesure dans l’ensemble des nombres complexes.
Au cours d’une étape 508, le module 312 détermine les fréquences caractéristiques des défauts possibles.
Au cours d’une étape 510, le module 314 détermine la fréquence de référence de l’actionneur 100.
Au cours d’une étape 512, le module 318 détermine les fréquences d’analyse .
Au cours d’une étape 514, le module 320 génère les composantes spectrales aux fréquences d’analyse respectives, à utiliser pour reconstruire le signal de mesure . Ces composantes spectrales sont contenues dans le vecteur dans l’exemple décrit. Le module 320 fournit donc, à chaque activation de l’actionneur 100, un vecteur par défaut possible.
Au cours d’une étape 516, le module 322 estime les coefficients estimé et fournit le vecteur les contenant. Le module 322 fournit donc, à chaque activation de l’actionneur 100, un vecteur par défaut possible.
Au cours d’une étape 518, le module 324 détecte la présence ou non d’un des défauts possibles à partir des coefficients estimés contenus dans le vecteur obtenu pour ce défaut.
Pour cela, au cours d’une étape 518A, le module 324A estime la fonction , pour chaque défaut possible et pour chaque activation.
Au cours d’une étape 518B, le module 324B estime la modulation d’amplitude et de phase à partir de la fonction estimée , pour chaque défaut possible et pour chaque activation.
Au cours d’une étape 518C, le module 518C estime une signature du défaut à la fréquence de défaut à partir des modulations estimées d’amplitude et de phase , pour chaque défaut possible et pour chaque activation.
Au cours d’une étape 518D, le module 324D détermine, pour chacun des défauts possibles (identifiés par l’indice ), un indicateur pour le défaut considéré à partir des vecteurs obtenus pour ce défaut considéré pour les différentes activations de l’actionneur 100.
Au cours d’une étape 518E, le module 324E détecte, pour chacun des défauts possibles, la présence ou non de ce défaut à partir de l’indicateur .
En cas de détection d’un défaut, au cours d’une étape 520, le module 324D envoie une alerte AL indiquant le défaut détecté. Cette alerte est par exemple destinée à être affichée sur un dispositif d’affichage, afin d’en informer le personnel de maintenance qui pourra, en réponse, réparer ou bien remplacer l’actionneur 100. En particulier, le fait que l’alerte indique le défaut permet de ne remplacer que l’organe à l’origine de ce défaut.
On notera par ailleurs que l’invention n’est pas limitée aux modes de réalisation décrits précédemment. Il apparaîtra en effet à l'homme de l'art que diverses modifications peuvent être apportées aux modes de réalisation décrits ci-dessus, à la lumière de l'enseignement qui vient de lui être divulgué.
En particulier, l’invention s’applique à d’autre types d’actionneur, avec ou sans moteur électrique. En outre, l’invention pourrait être utilisée pour détecter des défauts sur d’autres organes de l’actionneur que ceux décrits ci-dessus.
En outre, les étapes du procédé de la pourraient être réalisées dans n’importe quel ordre techniquement possible et pas seulement dans l’ordre indiqué. En particulier, certaines étapes pourraient être réalisées en parallèle les unes des autres.
En outre, l’invention permet de détecter des défauts de type mécanique sur le moteur électrique : balourd ou excentricité de l’arbre moteur et défaut sur le palier de roulement du moteur. Dans ce cas, la fréquence caractéristique utilisée peut être la fréquence de rotation de l’arbre moteur ou bien des fréquences caractéristiques du palier de roulement, ces dernières pouvant être fournies par le constructeur.
Dans la présentation détaillée de l’invention qui est faite précédemment, les termes utilisés ne doivent pas être interprétés comme limitant l’invention aux modes de réalisation exposés dans la présente description, mais doivent être interprétés pour y inclure tous les équivalents dont la prévision est à la portée de l'homme de l'art en appliquant ses connaissances générales à la mise en œuvre de l'enseignement qui vient de lui être divulgué.
Claims (15)
- Procédé de surveillance (500) d’un actionneur (100), caractérisé en ce qu’il comporte :
- la détermination (508) d’une fréquence caractéristique (
- l’estimation (516) de coefficients (
- la détection (518) de la présence ou non du défaut à partir des coefficients estimés (
- la détermination (508) d’une fréquence caractéristique (
- Procédé (500) selon la revendication 1, comportant en outre la détermination d’une fréquence (
- Procédé (500) selon la revendication 1 ou 2, comportant en outre l’estimation (518B) d’une modulation d’amplitude (
- Procédé (500) selon la revendication 3, comportant en outre l’estimation (518C) d’une signature (
- Procédé (500) selon la revendication 4, comportant en outre la détermination (518D) d’un indicateur (
- Procédé (500) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel une fréquence caractéristique (
- Procédé (500) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel l’actionneur (100) comporte un élément mobile (104), un guide (106) de l’élément mobile (104) et un moteur (102) conçu pour entraîner l’élément mobile (104) le long du guide (104).
- Procédé (500) selon les revendications 6 et 7, dans lequel les défauts possibles de l’actionneur (100) comportent au moins un parmi : un défaut de l’élément mobile (104), un défaut du guide (106) et un défaut du moteur (102).
- Procédé (500) selon la revendication 7 ou 8, dans lequel le signal de mesure (
- Procédé (500) selon l’une quelconque des revendications 7 à 9, dans lequel le moteur (102) est électrique.
- Procédé (500) selon la revendication 10, dans lequel la grandeur de fonctionnement comporte un courant électrique du moteur électrique (102).
- Procédé (500) selon la revendication 1 et l’une des revendications 10 ou 11, dans lequel la fréquence de référence (
- Programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé de surveillance (500) selon l’une quelconque des revendications 1 à 12, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.
- Système (300) de surveillance d’un actionneur (100), caractérisé en ce qu’il comporte :
- un module (312) de détermination d’une fréquence caractéristique (
- un module (322) de détermination de coefficients (
- un module (324) de détection de la présence ou non du défaut à partir des coefficients estimés (
- un module (312) de détermination d’une fréquence caractéristique (
- Aéronef comportant un actionneur (100), par exemple de commande d’un inverseur de poussée de l’aéronef, et un système (300) de surveillance de cet actionneur (100), le système de surveillance (300) étant selon la revendication 14.
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|---|---|---|---|
| FR2100414A FR3119019B1 (fr) | 2021-01-15 | 2021-01-15 | Procede de surveillance d’un actionneur |
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|---|---|---|---|
| FR2100414A FR3119019B1 (fr) | 2021-01-15 | 2021-01-15 | Procede de surveillance d’un actionneur |
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| EP3552033A1 (fr) * | 2016-12-06 | 2019-10-16 | Université de Corse P. Paoli | Installation de diagnostic d'une machine électrique |
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2021
- 2021-01-15 FR FR2100414A patent/FR3119019B1/fr active Active
-
2022
- 2022-01-13 WO PCT/FR2022/050076 patent/WO2022153013A1/fr active Application Filing
Patent Citations (2)
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| EP3367198A1 (fr) * | 2017-02-24 | 2018-08-29 | General Electric Technology GmbH | Procédure de surveillance et de diagnostic de machines rotatives sur la base d'une analyse de signature de signaux électriques |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| SHEN, X: "Discrète H∞ filter design with application to speech enhancement.", ICASSP, vol. 2, 1995, pages 1504 - 1507, XP000532957 |
| SU Y-T ET AL: "On initial fault detection of a tapered roller bearing: Frequency domain analysis", JOURNAL OF SOUND AND VIBRATION, ELSEVIER, AMSTERDAM , NL, vol. 155, no. 1, 22 May 1992 (1992-05-22), pages 75 - 84, XP024199572, ISSN: 0022-460X, [retrieved on 19920522], DOI: 10.1016/0022-460X(92)90646-F * |
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