Brevet FR2979980A1 — publié le 20130315

Procédé et système de détection de défauts dans un condenseur à air employé dans une machine à cycle de compression de vapeur Domaine technique de l'invention L'invention concerne la détection de défauts dans un condenseur à air employé dans une machine à cycle de compression de vapeur destinée à être utilisée pour le domaine HVAC (« Heating, Ventilation and Air-Conditioning », ou chauffage, ventilation et climatisation). Etat de la technique Il existe de nombreux documents proposant des méthodes de détection de situations anormales dans des échangeurs thermiques. C'est le cas par exemple dans les documents US7866211, US2011144807 ou US2010102828. Cependant, les solutions proposées dans ces documents nécessitent l'installation de capteurs supplémentaires et spécifiques sur la machine pour effectuer les diagnostics. D'autres solutions telles que celles décrites dans les documents US6386272 ou US2005133211 doivent tenir compte d'un modèle physique de la machine pour pouvoir effectuer un diagnostic. Le but de l'invention est de proposer un procédé de détection de défauts dans un condenseur à air d'une machine à cycle de compression de vapeur, qui soit simple et fiable et qui puisse fonctionner sans l'installation de capteurs supplémentaires sur la machine, et sans prendre en compte un modèle physique de la machine. Exposé de l'invention Ce but est atteint par un procédé de détection de défauts dans un condenseur à air employé dans une machine à cycle de compression de vapeur, ladite machine comportant au moins un compresseur relié au condenseur à air et destiné à assurer la circulation d'un fluide frigorigène, un évaporateur relié au condenseur à air via un détendeur et traversé par un fluide caloporteur, ledit condenseur à air comportant au moins un ventilateur, le procédé comportant des étapes de : obtention de plusieurs paramètres à un instant donné pour un point de fonctionnement de la machine, lesdits paramètres étant la température de condensation du condenseur à air, la température externe de la machine, la température du fluide caloporteur, la valeur de la surchauffe de la machine, la commande du compresseur et la commande du ventilateur, détermination d'un indicateur d'écart entre les paramètres obtenus et des valeurs estimées, lesdites valeurs estimées représentant le fonctionnement normal de la machine pour ledit point de fonctionnement, détermination de défauts par comparaison dudit indicateur d'écart par rapport à une valeur seuil déterminée. Selon une particularité, le procédé comporte une étape d'apprentissage consistant à : - déterminer un domaine de fonctionnement de la machine comportant des points de fonctionnement, - enregistrer lesdits paramètres pour plusieurs des points de fonctionnement du domaine de fonctionnement. Selon une autre particularité, le domaine de fonctionnement est divisé en classes et une classe est considérée comme apprise si suffisamment de points de fonctionnement de la classe ont été observés. Selon une autre particularité, les valeurs estimées sont déterminées à partir d'un modèle statistique. Selon une autre particularité, le modèle statistique est calculé sur le domaine de fonctionnement, une fois que suffisamment de points de fonctionnement ont été observés lors de l'étape d'apprentissage. Selon une autre particularité, le modèle statistique est obtenu par une analyse en composantes principales. Selon une autre particularité, la valeur seuil est déterminée par étude statistique de l'indicateur d'écart. Selon une autre particularité, l'étape de détermination du défaut consiste à analyser la commande de chaque ventilateur. Selon une autre particularité, la valeur de surchauffe est déterminée à partir de la température du fluide frigorigène aspiré par le compresseur et de la pression du fluide frigorigène en sortie de l'évaporateur. L'invention concerne également un système de détection des défauts dans un condenseur à air d'une machine à cycle de compression de vapeur. Ce système comporte : des moyens d'obtention de plusieurs paramètres à un instant donné pour un point de fonctionnement de la machine, lesdits paramètres étant la température de condensation du condenseur à air, la température externe de la machine, la température du fluide caloporteur, la valeur de la surchauffe de la machine, la commande du compresseur et la commande du ventilateur, des moyens de détermination d'un indicateur d'écart entre les paramètres obtenus et des valeurs estimées, lesdites valeurs estimées représentant le fonctionnement normal de la machine pour ledit point de fonctionnement, des moyens de détermination de défauts par comparaison dudit indicateur d'écart par rapport à une valeur seuil déterminée. Selon une autre particularité, le système comporte des moyens de détermination d'un modèle statistique permettant de calculer les valeurs estimées. Brève description des figures D'autres caractéristiques et avantages vont apparaître dans la description détaillée qui suit faite en regard des dessins annexés dans lesquels : la figure 1 représente de manière schématique une machine à cycle de compression de vapeur, la figure 2 représente un diagramme fonctionnel expliquant le procédé de détection de défauts de l'invention, la figure 3 représente un domaine de fonctionnement de la machine à cycle de compression de vapeur et illustre le principe de la méthode d'apprentissage employée pour le procédé de l'invention, - les figures 4A et 4B illustrent le principe de détection des défauts employé dans le procédé de l'invention. Description détaillée d'au moins un mode de réalisation L'invention concerne la détection des défauts dans une machine à cycle de compression de vapeur telle que celle qui peut être employée pour des systèmes HVAC. De manière connue une machine à cycle de compression de vapeur telle que celle représentée sur la figure 1 comporte principalement : Un condenseur à air Cond permettant de faire passer un fluide frigorigène Ff de l'état gazeux à l'état liquide. Le condenseur à air Cond peut être par exemple de type à tubes et ailettes ou à microcanaux et peut comporter un ou plusieurs ventilateurs Vent permettant d'assurer un passage d'air à travers le condenseur à air Cond en vue de permettre la condensation du fluide frigorigène Ff. Un détendeur Det permettant de faire chuter la pression du fluide frigorigène Ff. Un évaporateur Ev permettant de faire passer le fluide frigorigène Ff de l'état gaz + liquide à l'état gazeux. L'évaporateur Ev est aussi traversé par un fluide caloporteur Fc, par exemple de l'air ou de l'eau glycolée, échangeant ses calories avec le fluide frigorigène Ff afin d'être chauffé ou refroidi. Un ou plusieurs compresseurs Comp destiné à aspirer le fluide frigorigène Ff à l'état gazeux en provenance de l'évaporateur Ev pour l'envoyer vers le condenseur à air Cond. La machine comporte également plusieurs capteurs employés pour le pilotage de la machine. L'invention présente l'avantage de ne pas nécessiter l'ajout de capteurs supplémentaires. Les capteurs déjà présents sur la machine sont suffisants pour la mise en oeuvre de l'invention. La machine comporte un capteur de la température externe (T'ex°, un capteur de la température d'aspiration (TSuc) du compresseur Comp, un capteur de la température du fluide caloporteur (T`fc), un capteur de pression (LP) du fluide frigorigène en sortie de l'évaporateur Ev et un capteur de pression (HP) du fluide frigorigène en entrée du condenseur à air Cond. L'invention consiste à mettre en oeuvre un procédé de détection des défauts dans le condenseur à air Cond employé dans une machine à cycle de compression de vapeur telle que décrite ci-dessus. Ce procédé est mis en oeuvre par un système de détection qui peut être intégré au calculateur déjà présent sur la machine ou être externe à celui-ci. Le procédé de détection présente la particularité de ne nécessiter que l'emploi de six paramètres simples déjà disponibles car nécessaires au pilotage de la machine. Ces six paramètres sont les suivants : la température de condensation Ttond dans le condenseur à air Cond, la température extérieure T'ext à la machine à cycle de compression de vapeur, c'est-à-dire la température ambiante, la température du fluide caloporteur T°fc en sortie ou en entrée de l'évaporateur Ev, la valeur de surchauffe VS de la machine, celle-ci pouvant être obtenue directement ou par calcul à partir de la température du fluide frigorigène aspiré par le compresseur Comp et de la pression du fluide frigorigène Ff en sortie de l'évaporateur Ev, la commande des compresseurs CC, celle-ci pouvant être en tout ou rien ou correspondre à une variable contrôlée par un variateur de vitesse, la commande des ventilateurs CV, celle-ci pouvant être en tout ou rien ou correspondre à une variable contrôlée par un variateur de vitesse. En référence à la figure 2, la détermination des défauts dans le condenseur à air Cond, à un instant donné et pour un point de fonctionnement donné de la machine, consiste d'abord à déterminer un indicateur d'écart Q à partir des six paramètres définis ci-dessus à l'instant donné et au point de fonctionnement et à comparer l'indicateur d'écart Q obtenu avec une valeur seuil prédéterminée pour en déduire la présence ou non d'un défaut et éventuellement la nature dudit défaut. La détermination de l'indicateur d'écart Q passe par la création d'un modèle statistique MS (figure 2) permettant de déterminer des valeurs estimées pour chaque point de fonctionnement de la machine, lesdites valeurs estimées représentant ainsi le fonctionnement normal de la machine à chaque point de fonctionnement. Le modèle statistique MS est créé après une étape d'apprentissage de la machine. L'étape d'apprentissage consiste à observer les différents points de fonctionnement de la machine et à enregistrer lesdits six paramètres définis ci-dessus pour chacun des points de fonctionnement. Le modèle statistique MS est généré une fois que suffisamment de points de fonctionnement ont été observés. Le modèle statistique MS représente donc le fonctionnement normal de la machine sur un domaine de fonctionnement particulier. L'étape d'apprentissage peut être déclenchée de différentes manières : manuellement par un opérateur, automatiquement lorsque le système détecte que les caractéristiques de la machine sont revenues à l'état normal ou lorsqu'une analyse des caractéristiques de la machine montre que celles-ci se sont trop éloignées de la normale et qu'il est nécessaire de tenir compte du vieillissement de la machine. Selon l'invention, il n'est pas nécessaire d'attendre que l'apprentissage soit complet, c'est-à-dire que tous les points de fonctionnement aient été balayés avant de pouvoir commencer à faire une détection des défauts dans le condenseur à air Cond. En effet, un apprentissage complet nécessite de pouvoir balayer tous les points de fonctionnement de la machine, or ceci n'est pas réalisable sur une durée courte car la machine n'a alors pas le temps d'être confrontée aux différentes conditions climatiques. Par conséquent, l'invention consiste à pouvoir effectuer la détection des défauts même si l'étape d'apprentissage n'est pas complètement terminée. Pour cela, on définit un domaine de fonctionnement de la machine que l'on divise en plusieurs classes Cl, C2, C3, Cn (ci-après Cl-Cn), chaque classe pouvant être apprise indépendamment d'une autre. Si la machine se trouve sur un point de fonctionnement compris dans une classe déjà apprise, la détection de défauts sera possible pour ce point de fonctionnement. Selon l'invention, l'étape d'apprentissage consiste tout d'abord à déterminer le domaine de fonctionnement de la machine. Le domaine de fonctionnement Df de la machine est défini par plusieurs des six paramètres et permet de pouvoir mettre en oeuvre une étape d'apprentissage de la machine, cette étape d'apprentissage étant nécessaire pour effectuer une détection des défauts dans le condenseur à air Cond. Le domaine de fonctionnement Df est par exemple défini par deux ou trois paramètres. Pour définir le domaine de fonctionnement, il faut par exemple déterminer quelle est la température de consigne du fluide caloporteur Fc puis définir le domaine de fonctionnement autour de cette température de consigne. Cela peut également se réaliser en utilisant des paramètres présents en entrée du procédé de détection de défauts du condenseur à air, au moyen de paramètres connus par défaut ou au moyen de paramètres déterminés par observation de la machine sur une certaine durée. Sur la figure 3, pour des raisons de simplification, le domaine de fonctionnement a par exemple été défini à partir de deux paramètres, la température extérieure T'ext comprise entre -10°C et +40°C et une commande des compresseurs comprise entre 0% et 100%. On a ainsi : Df = [T'ext min ; T'ext maxi x [CC min ; CC maxi Bien entendu, il serait possible de définir un autre domaine de fonctionnement. Dans un domaine de fonctionnement tridimensionnel, les trois paramètres seraient par exemple la température extérieure T°ext, la commande des compresseurs CC et la température du fluide caloporteur T°fc. On obtiendrait alors : Df = [T'ext min ; T'ext maxi x [CC min ; CC maxi x [T`fc min ; TIc maxi En référence à la figure 3, ce domaine de fonctionnement ainsi délimité est réparti en classes C1-Cn correspondant chacune à une zone du domaine de fonctionnement. Chaque classe C1-Cn pourra comporter plusieurs points de fonctionnement. Le domaine de fonctionnement est réparti en cent classes. Sur la figure 3, chaque classe est un carré délimité par une valeur minimale et une valeur maximale de la température extérieure et par une valeur minimale et une valeur maximale de commande des compresseurs. Dans un domaine de fonctionnement tridimensionnel, chaque classe serait représentée par un cube. Lors de l'apprentissage, le système récupère en permanence les six paramètres définis ci-dessus et enregistre les valeurs pour chaque point de fonctionnement de la machine. Le système considérera qu'un point de fonctionnement de la machine est observé si les six paramètres ont été enregistrés pour ce point de fonctionnement. Selon l'invention, on pourra considérer qu'une classe C1-Cn est apprise lorsqu'un certain nombre de points de fonctionnement compris dans la classe auront été observés. On pourra par exemple considérer qu'une classe est apprise complètement lorsqu'au moins mille points de fonctionnement de la classe ont été observés et non appris lorsque moins de mille points de la classe ont été observés. Cependant, il est également possible qu'une classe, a priori non apprise car n'ayant pas suffisamment de points de fonctionnement observés, soit considérée comme apprise par extension si ses classes voisines sont apprises complètement. Pour cela on peut définir une enveloppe convexe des classes complètement apprises dans laquelle les classes non apprises deviennent des classes apprises par extension. Pour chaque point de fonctionnement de la machine compris dans une classe apprise complètement ou apprise par extension, il sera possible de faire la détection des défauts du condenseur à air, le modèle statistique MS étant valide pour ladite classe. Par ailleurs, au fil du temps, une classe apprise par extension pourra être complétée pour devenir à terme une classe apprise complètement. Lors de la détection de défaut pour un point de fonctionnement de la machine, il sera possible d'affecter un indice de confiance tenant compte du niveau d'apprentissage de la classe comportant ce point de fonctionnement. Par ailleurs, l'état de chaque classe peut évoluer dans le temps. Le système est par exemple agencé pour éliminer au fur et à mesure les points observés les plus anciens afin de tenir compte du vieillissement de la machine, certaines classes apprises complètement peuvent devenir non apprises si elles ont perdu un ou plusieurs points de fonctionnement observés. Ces points de fonctionnement perdus pourront être réappris lors d'un nouvel apprentissage. Sur la figure 3, les classes apprises complètement sont signalées en gris clair, celles qui le sont par extension en gris foncé et les parties signalées en gris intermédiaire ont permis la construction de la forme convexe. Une fois que le domaine de fonctionnement est défini et que suffisamment de points de fonctionnement ont été observés sur le domaine de fonctionnement, le procédé de détection de défauts consiste à déterminer le modèle statistique MS de la machine. Ce modèle statistique MS sera valable pour les classes apprises complètement ou par extension. La détermination du modèle statistique pourra par exemple débuter lorsque suffisamment de points de fonctionnement auront été observés. Le modèle statistique MS de la machine est déterminé par une analyse en composantes principales (méthode ACP) et permet de déterminer des valeurs estimées pour chaque point de fonctionnement situé dans une classe apprise. Le modèle statistique est déterminé par le système de la manière suivante : Le système détermine la matrice de variance-covariance M des six paramètres définis ci-dessus. Elle est alimentée par les paramètres enregistrés pour les différents points de fonctionnement. Cette matrice de variance-covariance M est ensuite diagonalisée (par exemple par la méthode itérative de Jacobi), ce qui permet d'obtenir une matrice de passage R et une matrice diagonale D telle que M = R*D*tR, le signe * étant le signe de multiplication. Il s'agit ensuite de déterminer les sous-espace propres qui sont les plus importants de manière à obtenir une matrice P déduite de R. Une fois ces matrices R et P calculées par le système et définissant le modèle statistique MS, le système peut déterminer en temps réel un indicateur d'écart Q. Comme décrit ci-dessus, le modèle statistique MS n'est valable que si la classe C1-Cn qui comporte le point de fonctionnement de la machine qui est observé, est considérée comme apprise par le système. Par conséquent, l'indicateur d'écart Q ne pourra être déterminé pour un point de fonctionnement que si celui-ci se trouve dans une classe apprise. L'indicateur d'écart Q s'exprime par la relation suivante : Q = norm(x-P*tP*x)2pour x appartenant au domaine de fonctionnement dans laquelle : - x est le vecteur des six paramètres : x = (CC, CV, VS, Ttond, T'ext, T °fc), norm est la norme du vecteur x-P*tP*x (par exemple, la norme 2), tP est la transposée de la matrice P, test la fonction puissance 2. Une fois que l'indicateur d'écart Q est déterminé grâce au modèle statistique MS, le système exécute une fonction Fdef (figure 2) de détection des défauts du condenseur à air Cond qui consiste à réaliser une comparaison de l'indicateur avec une valeur seuil gdéterminée. Si l'indicateur d'écart Q est supérieur à la valeur seuil Ô pendant une durée déterminée (par exemple T = 60s), le système détecte un défaut. La valeur seuil gpeut être déterminée de deux manières différentes : Par étude statistique automatique : le signal Q est observé par le système sur une certaine durée (par exemple une semaine) et le système détermine sa moyenne 1u et son écart-type o- (par exemple par une méthode itérative pour réduire la place mémoire). Le système détermine ensuite un intervalle de confiance dans lequel on suppose qu'il n'y a pas de défauts. Cet intervalle de confiance peut être paramétré par l'utilisateur ou déterminé en faisant l'hypothèse que l'indicateur d'écart Q est gaussien. En considérant que le signal d'entrée x (comportant six coordonnées) est borné, et en utilisant les valeurs propres de la matrice D, il est possible de déterminer un seuil d'alerte signalant la présence d'un défaut. Ceci évite d'attendre une journée d'observation sur l'indicateur Q. Une fois déterminée, la valeur seuil gest mémorisée par le système dans des moyens de mémorisation. La comparaison de l'indicateur d'écart Q avec la valeur seuil g permet de détecter la présence d'un défaut sur le condenseur à air Cond. En outre, selon l'état de chaque ventilateur Vent, il est également possible de déduire si le défaut résulte d'une panne d'un ventilateur Vent ou d'un encrassement du condenseur à air Cond. En effet, si l'indicateur d'écart Q est supérieur à la valeur seuil g quels que soient les ventilateurs Vent en fonctionnement, le système conclut à un encrassement du condenseur à air Cond. Le degré Denc d'encrassement du condenseur à air, exprimé par un pourcentage, est alors indiqué à l'opérateur. En revanche, si l'indicateur d'écart Q est supérieur à la valeur seuil g uniquement lorsqu'un ou plusieurs des ventilateurs Vent sont en fonctionnement, le système conclut à une panne de l'un ou de plusieurs de ces ventilateurs Vent. Selon l'invention, la détermination du défaut peut s'accompagner de celle d'un indice de confiance IC (par exemple exprimé en pourcentage) permettant d'indiquer à l'opérateur une probabilité sur la nature du défaut détecté. Cet indice de confiance pourra par exemple dépendre de l'état de la classe, c'est-à-dire apprise ou apprise par extension, dans laquelle se trouve le point de fonctionnement. L'indice de confiance IC sera ainsi plus élevé si le point de fonctionnement se trouve dans une classe apprise complètement que s'il se trouve dans une classe apprise par extension. Les figures 4A et 4B permettent d'illustrer le principe de détection des défauts. Elles représentent la variation de l'indicateur d'écart Q en fonction du temps par rapport à la valeur seuil ainsi que l'état de la commande de chaque ventilateur Vent du condenseur à air (ventilateur activé signalé par une case grise et ventilateur éteint signalé par une case blanche). Sur la figure 4A, on peut voir que l'indicateur d'écart Q dépasse la valeur seuil g pendant une longue période, ce qui amène le système à signaler la présence d'un défaut Dl. Sur la figure 4B, le système remarque que l'indicateur Q dépasse la valeur seuil sur différentes périodes pendant lesquelles le ventilateur n°2 est en fonctionnement. Le système peut donc conclure à la présence d'un défaut (D2, D3, D4) lorsque le ventilateur n°2 est censé fonctionner. Sur les figures 4A et 4B, on remarque que si l'indicateur d'écart Q dépasse la valeur seuil g sur une durée trop courte, le système ne tient pas compte de ce dépassement temporaire et ne conclut pas à la présence d'un défaut.25 REVENDICATIONS1. Procédé de détection de défauts dans un condenseur à air employé dans une machine à cycle de compression de vapeur, ladite machine comportant au moins un compresseur (Comp) relié au condenseur à air (Cond) et destiné à assurer la circulation d'un fluide frigorigène (Ft), un évaporateur (Ev) relié au condenseur à air (Cond) via un détendeur (Det) et traversé par un fluide caloporteur (Fc), ledit condenseur à air comportant au moins un ventilateur ( Vent), caractérisé en ce que le procédé comporte des étapes de : obtention de plusieurs paramètres à un instant donné pour un point de fonctionnement de la machine, lesdits paramètres étant la température de condensation (7-tond) du condenseur à air (Cond), la température externe (T°ext) de la machine, la température (T`fc) du fluide caloporteur, la valeur de la surchauffe (VS) de la machine, la commande (CC) du compresseur et la commande (CV) du ventilateur, détermination d'un indicateur d'écart (Q) entre les paramètres obtenus et des valeurs estimées, lesdites valeurs estimées représentant le fonctionnement normal de la machine pour ledit point de fonctionnement, détermination de défauts par comparaison dudit indicateur d'écart (Q) par rapport à une valeur seuil (Ô) déterminée. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte une étape d'apprentissage consistant à : déterminer un domaine de fonctionnement de la machine comportant des points de fonctionnement, enregistrer lesdits paramètres pour plusieurs des points de fonctionnement du domaine de fonctionnement. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le domaine de fonctionnement est divisé en classes (C1-Cn) et en ce qu'une classe (C1-Cn) est considérée comme apprise si suffisamment de points de fonctionnement de la classe ont été observés. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que les valeurs estimées sont déterminées à partir d'un modèle statistique (MS). 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que le modèle statistique (MS) est calculé sur le domaine de fonctionnement, une fois que suffisamment de points de fonctionnement ont été observés lors de l'étape d'apprentissage. 6. Procédé selon la revendication 4 ou 5, caractérisé en ce que le modèle statistique (MS) est obtenu par une analyse en composantes principales. 7. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la valeur seuil (Ô) est déterminée par étude statistique de l'indicateur d'écart (Q). 8. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape de détermination du défaut consiste à analyser la commande de chaque ventilateur (Vent). 9. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la valeur de surchauffe est déterminée à partir de la température d'aspiration (T°suc) du compresseur et de la pression du fluide frigorigène en sortie de l'évaporateur. 10. Système de détection de défauts dans un condenseur à air employé dans une machine à cycle de compression de vapeur, ladite machine comportant au moins un compresseur (Comp) relié au condenseur à air (Cond) et destiné à assurer la circulation d'un fluide frigorigène (Ft), un évaporateur (Ev) relié au condenseur à air (Cond) via un détendeur (Det) et traversé par un fluide caloporteur (Fc), ledit condenseur à air comportant au moins un ventilateur ( Vent), caractérisé en ce que le système comporte : des moyens d'obtention de plusieurs paramètres à un instant donné pour un point de fonctionnement de la machine, lesdits paramètres étant la température de condensation (T°cond) du condenseur à air, la température externe (T°ext) de la machine, la température du fluide caloporteur (7-1c), la valeur de la surchauffe (VS) de la machine, la commande (CC) du compresseur et la commande (CV) du ventilateur, des moyens de détermination d'un indicateur d'écart (Q) entre les paramètres obtenus et des valeurs estimées, lesdites valeurs estimées représentant le fonctionnement normal de la machine pour ledit point de fonctionnement,- des moyens de détermination de défauts par comparaison dudit indicateur d'écart (Q) par rapport à une valeur seuil (b) déterminée. 11. Système selon la revendication 10, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens de détermination d'un modèle statistique (MS) permettant de calculer les valeurs estimées.