1 METHODES ET OUTILS DAIDE AU DIAGNOSTIC ET A LA MAINTENANCE PREVENTIVE DES TABLEAUX ELECTRIQUES PAR...
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METHODES ET OUTILS D’AIDE AU DIAGNOSTIC ET A LA MAINTENANCE
PREVENTIVE DES TABLEAUX ELECTRIQUES PAR LE SUIVI DE
GRANDEURS PHYSIQUES CARACTERISTIQUES
METHODES ET OUTILS D’AIDE AU DIAGNOSTIC ET A LA MAINTENANCE
PREVENTIVE DES TABLEAUX ELECTRIQUES PAR LE SUIVI DE
GRANDEURS PHYSIQUES CARACTERISTIQUES
Présenté parKahan N’guessan
le 7 décembre 2007
ENCADRANTSJean-Pierre ROGNON (G2ELAB)
Gilles ROSTAING(G2ELAB)Albert FOGGIA(G2ELAB)
Eric JOUSEAU (=S=)
Thèse de doctorat:Aide à la maintenance préventive des tableaux électriques
Kahan N’GUESSAN
2/42
Le tableau électrique: Ses constituantsLe tableau électrique: Ses constituants
1-CONTEXTE1-CONTEXTE
Jeux de barres horizontales
Câbles de raccordements
clients
Cloisons
Appareillage
Unités fonctionnelles
Thèse de doctorat:Aide à la maintenance préventive des tableaux électriques
Kahan N’GUESSAN
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Objectif de la thèseObjectif de la thèse
1-CONTEXTE1-CONTEXTE
Mesures de grandeurs disponibles- Températures- courants- puissances...
@
Traitement des données - simulation par modélisation- comparaison au modèle- analyse vieillissement
Restitution des résultats - franchissement de seuils limites- détection de tendances anormales
Thèse de doctorat:Aide à la maintenance préventive des tableaux électriques
Kahan N’GUESSAN
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Enquête sur les causes de défaillancesEnquête sur les causes de défaillances
1-CONTEXTE1-CONTEXTE
– Interrogation de 6 experts– Exploitation de base de cas réels (Chorus experts)– Exploitation des retours clients ( SETBT)
Constats: La principale cause de défaillance est le défaut de raccordement. La plupart des causes de défaillances se manifestent par un échauffement donc un système de surveillance mis en œuvre à partir de la mesure de la température est pertinent
34%
21%18%
14%
13%
Défauts de raccordements
Surcharges
Environnement/Pollution
Défauts/ Appareillages,Ventilation
Objets Oubliés, Intrusion
5Thèse de doctorat:
Aide à la maintenance préventive des tableaux électriquesKahan N’GUESSAN
5/42
1. CONTEXTE
2. ESSAIS DE COMPREHENSION DES PHENOMENES DE DEGRADATION DES CONTACTS
3. POSITIONNEMENT DES CAPTEURS
4. MODULE DE DETECTION
5. MODULE DE DIAGNOSTIC
6. EXEMPLE D’APPLICATION: Tableau OKKEN
7. CONCLUSION ET PERSPECTIVES
PLAN DE LA PRESENTATION
Thèse de doctorat:Aide à la maintenance préventive des tableaux électriques
Kahan N’GUESSAN
6/42
Zoom sur le contact électrique Zoom sur le contact électrique
2-ESSAIS2-ESSAIS
La discontinuité à l’interface du contact Rc (Résistance électrique) & Rth (Résistance thermique)
Cependant les formules pour évaluer ces résistances relèvent encore du domaine théorique.
Contact électrique
Thèse de doctorat:Aide à la maintenance préventive des tableaux électriques
Kahan N’GUESSAN
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Essais sur les différents types de contactsEssais sur les différents types de contacts
2-ESSAIS2-ESSAIS
Contact boulonnéPincé
Contact boulonnésur chant
Contact boulonné à plat
Pince d’embrochage
Essai de bouchon thermiqueEssai de desserrage progressifEssai de vieillissement accéléréEssai de vibrations
Thèse de doctorat:Aide à la maintenance préventive des tableaux électriques
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Essai de bouchon thermique Essai de bouchon thermique
2-ESSAIS2-ESSAIS
101°C58°C
Une moitié de barre dans le four à 200°C et Pince d’embrochage avec 1 pince au lieu de 3
Différence de température de 43°C à comparer à 5°C pour un contact
boulonné à plat (serré au couple).
Dans cette configuration il serait judicieux de placer le capteur côté
appareil avant le contact
101°C 58°C
Thèse de doctorat:Aide à la maintenance préventive des tableaux électriques
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1800A 2200A
Essai de desserrage et de vieillissementEssai de desserrage et de vieillissement
2-ESSAIS2-ESSAIS
1/8 Cn Au delà de 20cm du point chaud le défaut est difficilement visible
L’échauffement est significatif à partir d’un couple de serrage très faible(<1/8Cn)
Essais contact pincéPrincipales conclusions
Le contact vieillit dans le temps..
Les surcharges accélèrent ce vieillissement..
vieillissement
1500A
Desserrage progressif
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Essai de vibrationsEssai de vibrations
2-ESSAIS2-ESSAIS
99 99.5 100 100.5 1010
0.005
0.01
0.015
0.02
0.025
0.03
0.035
0.04
Frequences(Hz)P
uis
san
ce d
u s
ign
al
1/8 ième du couple nominal
Serrage à 1/16 du couple nominalSerrage à 1/4 du couple nominal
Serrage à 1/2 du couple nominal
Serrage au couple nominal
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
couplenominal(CN)
1/2CN 1/4CN 1/8 CN 1/16CN
Desserrage
po
urc
en
tag
e d
e v
ari
ati
on
variation relative de l'amplitude de la raie 100Hz
Variation relative de l'echauffement des contacts
Bonne corrélation entre desserrage et amplitude du signal pour les petits desserrages MAIS Difficulté d’interprétation des résultats pour des forts desserrages
D’où une complémentarité possible entre température et vibration
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Synthèse Synthèse
ESSAISESSAIS
Le phénomène de bouchon thermique a été mis en évidence.
Les capteurs doivent être placés au plus près du point à surveiller
Chaque phase du circuit électrique devra être instrumentée
Les essais de desserrage montrent qu’ à partir de 1/8ième une élévation significative de température
Le contact vieillit dans le temps, le vieillissement est accéléré par les surcharges
La mesure de vibration bien que se heurtant a des difficultés d’interprétation peut être un moyen complémentaire de mesure de détection de défauts des contacts électriques.
Les observations faites nous permettent d’aborder la phase de positionnement des capteurs de températures dans le tableau électrique
12Thèse de doctorat:
Aide à la maintenance préventive des tableaux électriquesKahan N’GUESSAN
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1. CONTEXTE
2. ESSAIS DE COMPREHENSION DES PHENOMENE DE DEGRADATION DES CONTACTS.
3. POSITIONNEMENT DES CAPTEURS
4. MODULE DE DETECTION
5. MODULE DE DIAGNOSTIC
6. EXEMPLES D’APPLICATIONS
7. CONCLUSION ET PERSPECTIVES
Thèse de doctorat:Aide à la maintenance préventive des tableaux électriques
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Les échanges thermiques dans le tableau électriqueLes échanges thermiques dans le tableau électrique
3-Position de capteurs3-Position de capteurs
câbles,Jeu de barres
Appareils
Air interne
Air Ambiant
La conduction 60 à 70 % des phénomènes d’échanges thermiques
Avec la convection il peut exister une différence de température de plus de 20°C entre le haut et le bas du tableau électrique
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Les critères de priorité dans le positionnementLes critères de priorité dans le positionnement
3-Position de capteurs3-Position de capteurs
• Les connexions à proximité de gros appareils (calibre >=NS400)• Les connexions clients• Les connexions des jeux de barres isolées ou près des parties isolées(<20cm) • Les connexions jeux de barre nue loin d’isolant (>70cm)
• Pince d’embrochage• Contact boulonné
• Haut• Milieu• Bas
1. Le Contexte :
2. La Technologie de raccordements
3. Le niveau de hauteur
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Matrice de priorité dans le positionnementMatrice de priorité dans le positionnement
3-Position de capteurs3-Position de capteurs
3- Connexions près de gros
appareillages
2- Connexions clients 2- Haut
1- Connexions de barres isolées ou
près de parties isolées.1- Pince d’embrochage 1- Milieu
0- Connexions barres non isolées et
loin des parties isolées0- Contact boulonné 0- Bas
Critère 1: Contexte Critère 2:Technologie de contact
Critère 3:Position dans le tableau
0-0-0
La situation 3-1-2 est prioritaire devant la situation 0-0-0
3-1-2
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RemarquesRemarques
3-Position de capteurs3-Position de capteurs
Problématique du positionnement des capteurs nombre, positionnement efficaceTrès peu de marge de manœuvre pour l’optimisation du nombre et du placement des capteurs (Redondance d’information quasi inexistante)Importance de la matrice de priorité instrumentés les points les plus critiques et où l’on peut voir un défaut.
Le coût de l’instrumentation est sans comparaison devant le coût de l’arrêt imprévu d’une installation défaillante Solution financièrement rentable
17Thèse de doctorat:
Aide à la maintenance préventive des tableaux électriquesKahan N’GUESSAN
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1. CONTEXTE
2. ESSAIS DE COMPREHENSION DES PHENOMENE DE DEGRADATION DES CONTACTS.
3. POSITIONNEMENT DES CAPTEURS
4. MODULE DE DETECTION
5. MODULE DE DIAGNOSTIC
6. EXEMPLES D’APPLICATIONS
7. CONCLUSION ET PERSPECTIVES
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Schéma global de détection de défautsSchéma global de détection de défauts
4-DETECTION4-DETECTION
Système réel
Modèle
CourantsImage thermique du
tableau
Températures ambiantes
Températures des contacts
Courants
Températures ambiantes
comparaison Etat du contact?
Vieillissement du contact?Calcul de vitesse de vieillissement
Franchissement de seuil de
températures
Atteinte des seuils de températures ?
NIV
EA
U1
NIV
EA
U 2
Niveau 1 Détection d’un état de dégradation en général avancé ( Uniquement mesures de températures)Niveau 2 Détection d’un état de dégradation en général moins avancé ( Mesures de courants+températures)
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Exemples d’échauffements limitesExemples d’échauffements limites
4-DETECTION NIV14-DETECTION NIV1
Constituant des tableaux électriques
Limites d’échauffement admissiblesIEC 60439.1
Bornes pour câbles extérieurs, +70°C
Organes manuels de commande (métalliques)
+15°C
Organes manuels de commande isolants
+25°C
Surfaces extérieures métalliques accessibles
+30°C
Surfaces extérieures isolantes accessibles
+40°C
Jeu de Barre souple isolée +90°C
Enveloppe tôle +30°C
Jeux de barres nus +105°C
Répond au besoin des clients de se référer à la norme pour diagnostiquer leurs installations
Appareil
Jeu de barres
enveloppe
25°C
30°C 105°C
70°C
Bouchon thermique
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Estimation du vieillissement des contacts électriquesEstimation du vieillissement des contacts électriques
4-DETECTION NIV14-DETECTION NIV1
Définition du facteur de doublement Notion utilisée dans IEC 60.905
T t
T+ t/2
Température d ’utilisation
Durée de vie probable
Le vieillissement d’un contact est dû à :
• Son ambiante Ta:
• Son échauffement propre ∆Tc :
•Reste à vivre: (1-K)*durée de vie normale
•Vitesse de vieillissement (1heure de (Ta, ∆Tc ) K heures de (Tanorm, ∆Tc
norm)
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Données de simulation de vieillissementDonnées de simulation de vieillissement
4-DETECTION NIV14-DETECTION NIV1
Modélisation exponentielle d’un desserrage progressifModélisation sinusoïdale de la température ambianteOn considère une durée de vie de 20ans
Utilisation normale: Echauffement <=70°C dans une ambiante intérieure <= 60°C
Température ambiante annuelle
Echauffement propre du contact
Température propre du contact
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Exemple de simulation du vieillissementExemple de simulation du vieillissement
4-DETECTION NIV14-DETECTION NIV1
Ex: Seuil(alarme)=Vn+3 ans
Données de simulation•Modélisation exponentielle d’un desserrage progressif•Modélisation sinusoïdale de la température ambiante•On considère une durée de vie du contact: 20ans
Résultats de la simulation
Duré
e d
e v
ie
Temps
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Détection par comparaison à un modèle physiqueDétection par comparaison à un modèle physique
4-DETECTION NIV24-DETECTION NIV2
Modélisation EchaufWeb®
Approche unifilaire, différences finies. Adapté à un système où la conduction est le phénomène prépondérant. Conduction 60 à 70 % des échanges dans les tableaux électriques. Base de données de l’appareillage =S= à enrichirNécessité de caler le modèle (avec les paramètres nécessitant une estimation empirique: Rth, Rc, Coeff d’échanges)
Mon apport…Réflexion des limites du logicielComment l’utiliser au mieux en vue de la détectionDéfinition d’une démarche de modélisation température ambiante en entrée , calage du modèle…
Courants
Image thermique du tableau électrique
Comparaison
Ecart de températures (état du contact)
Températures des contacts électriques
Tableau électrique
Modèle Thermique
(EchaufWeb)•Méthode nodale •Différences finies
Températures
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Détection de défauts de contact par les réseaux de neuronesDétection de défauts de contact par les réseaux de neurones
4-DETECTION NIV24-DETECTION NIV2
entrée
Poids synaptiques
Biaisb
Fonction d’activation
sortie
x1
x2
xm
w2
wm
w1
)(fentrée
Poids synaptiques
Biaisb
Fonction d’activation
sortie
x1
x2
xm
w2
wm
w1
)(f
s1
sn
si
y
Un neurone: Le perceptron
Un réseau de neurones
Exemple d’utilisation des réseaux de neurones:
estimation de frontière
Contacts sans défaut
Contacts défaillants
Réalise une fonction non linéaire paramétrée à valeurs bornées
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Processus d’apprentissage à l’aide des réseaux de neuronesProcessus d’apprentissage à l’aide des réseaux de neurones
4-DETECTION NIV24-DETECTION NIV2
Apprentissage à partir d’une liste d’entrées/sortie
Entrées: I(t) , T(t), dI/dt, dT/dt
Sortie: État du contact: 1 = mauvais 0=bon
Rc
Éta
t du
conta
ct
0
1
État estimé du contactRéseau
databaseentrées +
État réel du contact
-
Erreur
database
1/8 ième du couple nominal
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26/42
600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400
0
50
100
150
200
Echantillons d'entrée #
°C p
ou
r l'en
trée
#1
(T
emp
érat
ure
)
Etat attendu du contact
Entrée #1 du RN (temperature)
Validation du réseau de neurones (RN) après apprentissageValidation du réseau de neurones (RN) après apprentissage
4-DETECTION NIV24-DETECTION NIV2
Ce test donne des résultats nous permettant de conclure sur la faisabilité d’une telle méthode:Le courant et la température sont des informations suffisantes pour estimer l’état du contact
Dé
gra
da
tion
du
co
nta
ct
600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400
0
50
100
150
200
Echantillons d'entrée #
°C p
ou
r l'en
trée
#1
(T
emp
érat
ure
)
Sortie du RN: Etat estimé du contact
Etat attendu du contact
Entrée #1 du RN (temperature)
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Synthèse Synthèse 4-DETECTION4-DETECTION
4 indicateurs de détection de l’échauffement anormal
NIVEAU 1-Franchissement de seuil -Calcul de vieillissementNIVEAU 2-Comparaison modèle physique-Réseau de neurones
Module de DIAGNOSTIC
(Réseau Bayésien)
Informations à interpréter
28Thèse de doctorat:
Aide à la maintenance préventive des tableaux électriquesKahan N’GUESSAN
28/42
1. CONTEXTE
2. ESSAIS DE COMPREHENSION DES PHENOMENE DE DEGRADATION DES CONTACTS.
3. POSITIONNEMENT DES CAPTEURS
4. MODULE DE DETECTION
5. MODULE DE DIAGNOSTIC
6. EXEMPLES D’APPLICATIONS
7. CONCLUSION ET PERSPECTIVES
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Diagnostic à l’aide de réseaux BayésiensDiagnostic à l’aide de réseaux Bayésiens
5-DIAGNOSTIC5-DIAGNOSTIC
Le but :En cas de défaut: Pouvoir remonter les causes du défaut.
Identifier les risques potentiels de défaillances compte tenu de l’environnement et de l’utilisation du tableau.
Intégrer le retour d’expériences dans le diagnostic (apprentissage)
L’on se tourne naturellement vers les Réseaux bayésiens.
Très intuitif ( facilite la mise en œuvre avec les experts Schneider-Electric)Permet de calculer les probabilités des causeseffets mais aussi effetscauses sur le même modèlePlusieurs applications réussies dans l’industrie
Thèse de doctorat:Aide à la maintenance préventive des tableaux électriques
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Réseau Bayésien: Un Exemple classiqueRéseau Bayésien: Un Exemple classique
5-DIAGNOSTIC5-DIAGNOSTIC
•Mon jardin est mouillé est causé par l’oubli de débrancher mon arroseur ou par la pluie•Lorsque Mon jardin et celui de mon voisin sont mouillés j’ai plus tendance à croire qu’il a plu
Les Réseaux bayésiens (RB)Les RB sont des graphes causaux dans lesquels il est possible d'effectuer un raisonnement probabiliste. Pour cela, il faut définir plusieurs choses :• La description qualitative des dépendances (le graphe causal)• La description quantitative des dépendances(les probabilités conditionnelles).
Oubli de débranchermon Arroseur (A)
Pluie (P)
Mon Jardin est mouillée (J)
Le jardin de mon voisin est mouillé (W)
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Le réseau Bayésien du tableau électrique Le réseau Bayésien du tableau électrique
5-DIAGNOSTIC5-DIAGNOSTIC
Le graphe causal et les tables de probabilités sont construits en réunissant les données des experts
Mon apport :Recueil de données des experts et leurs transformation en informations nécessaires pour bâtir le réseau.Calcul de certaines probabilités difficiles à obtenir ( hypothèse noisy-or)Validation de la méthodologie auprès d’ un expert en réseau Bayésien ( Philippe Leray)
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Utilisation du réseau Bayésien: Exemple tiré du réseau globalUtilisation du réseau Bayésien: Exemple tiré du réseau global
5-DIAGNOSTIC5-DIAGNOSTIC
diagnostic “conséquence Causes
probables ”
Analyse de risques « Cause Conséquences
probables»
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Evaluation du réseaux Bayésien ( 14 vecteurs tests )Evaluation du réseaux Bayésien ( 14 vecteurs tests )
5-DIAGNOSTIC5-DIAGNOSTIC
Cas réels issus de la base de suivi qualité de Schneider-Electric concernant tous, des cas
de défauts se manifestant par un échauffement local anormal
Thèse de doctorat:Aide à la maintenance préventive des tableaux électriques
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Résultats du test du réseau BayésienRésultats du test du réseau Bayésien
5-DIAGNOSTIC5-DIAGNOSTIC
Prédiction de l'état de la variable
"Echauffement local anormal"
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
cas 1
cas 2
cas 3
cas 4
cas 5
cas 6
cas 7
cas 8
cas 9
cas 1
0
cas 1
1
cas 1
2
cas 1
3
cas 1
4
pro
b(E
ch
au
ffe
me
nt
loc
al
an
orm
al=
ye
s/ e
vid
en
ce
)
Valeurs attendues
Prédiction par le Réseau Bayésien
On évalue la capacité du réseau à prédire l’état de la variable « échauffement anormal » du réseau Bayésien avec des probabilités ayant été initialisées à partir des contributions des experts
35Thèse de doctorat:
Aide à la maintenance préventive des tableaux électriquesKahan N’GUESSAN
35/42
1. CONTEXTE
2. ESSAIS DE COMPREHENSION DES PHENOMENE DE DEGRADATION DES CONTACTS.
3. POSITIONNEMENT DES CAPTEURS
4. MODULE DE DETECTION
5. MODULE DE DIAGNOSTIC
6. EXEMPLE D’APPLICATION
7. CONCLUSION ET PERSPECTIVES
Thèse de doctorat:Aide à la maintenance préventive des tableaux électriques
Kahan N’GUESSAN
36/42
ESSAI sur le Tableau OkkenESSAI sur le Tableau Okken
6-APPLICATION6-APPLICATION
Face avant
sans appareils Face arrière décapotée
9 points de mesures / phases2 appareils
Modélisation Echaufweb
Thèse de doctorat:Aide à la maintenance préventive des tableaux électriques
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37/42
Tableau Okken: détection de défaut via EchaufWeb®Tableau Okken: détection de défaut via EchaufWeb®
6-APPLICATION6-APPLICATION
35°C45°C
55°C65°C
75°C85°C
95°C105°C
1 2 3 4 5 6 7 8 9
points mésurés
Modèle ExpérienceModèle Expérience
1600A – vérification de la validité du modèle
1000A
Les nombreux essais montrent que:Plus de 4°C d’écart Défaut probable
Défaut contact 9Desserrage
1000A
35°C
40°C
45°C
50°C
55°C
60°C
65°C
1 2 3 4 5 6 7 8 9points mésurés
Experience avec contact 9 desserréModel sain
Thèse de doctorat:Aide à la maintenance préventive des tableaux électriques
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Tableau Okken: diagnostic de défauts Obstruction de ventilationTableau Okken: diagnostic de défauts Obstruction de ventilation
6-APPLICATION6-APPLICATION
Orifices de ventilations obstrués avec de la laine de verre
Observation:Evidence: Température interne élevée
Questions: Quelle est la cause la plus probable?
Etape 1 température externe élevée
Etape 1Etape 2
Etape 2 Mauvaise ventilation
39Thèse de doctorat:
Aide à la maintenance préventive des tableaux électriquesKahan N’GUESSAN
39/42
1. CONTEXTE
2. ESSAIS DE COMPREHENSION DES PHENOMENE DE DEGRADATION DES CONTACTS
3. POSITIONNEMENT DES CAPTEURS
4. MODULE DE DETECTION
5. MODULE DE DIAGNOSTIC
6. EXEMPLES D’APPLICATIONS
7. CONCLUSION ET PERSPECTIVES
Thèse de doctorat:Aide à la maintenance préventive des tableaux électriques
Kahan N’GUESSAN
40/42
CONCLUSIONCONCLUSION
Transmission de
données
Capteurs de temperature sans fil
@
Traitement centralisé de données s
Mesures de courants
Tableau électrique
Diagnostic En vu d’établir une stratégie
de maintenance
Détection de défaut
Serveur Reco
mm
andatio
ns
Thèse de doctorat:Aide à la maintenance préventive des tableaux électriques
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41/42
Quelques PERSPECTIVESQuelques PERSPECTIVES
Automatisation de l’opération de calage ( EchaufWeb)optimisation avec une fonction objectif à définir
Mise en complémentarité du réseau de neurones et EchaufWeb
Analyse décisionnelle: Automatisation possible de la prise de décisions après un diagnostic à partir de règles expertes
Automatisation possible du positionnement des capteurs à partir d’un modèle numérique du tableau électrique: Les règles de la matrice de priorité sont une bonne base
Modèle Bayésien dynamique permettant de faire des prédictions à plus long terme par simulation
Développer les mêmes méthodes sur d’autres produits ( tableaux MT) , ou avec d’autres grandeurs ( vibration par exemple)
Processus d’apprentissage (Réseau Bayésien) à partir des retours d’expérience sur l’ensemble du parc installé
42Thèse de doctorat:
Aide à la maintenance préventive des tableaux électriquesKahan N’GUESSAN
42/42
MERCI