Brevet FR3066844A1 — publié le 20181130

PROCEDE DE PREVISION DE LA SURVENUE D'UNE DÉFAILLANCE SUR UN APPAREIL DANS LE TEMPS DOMAINE TECHNIQUE DE L'INVENTION L'invention concerne le domaine de la prévision de la survenue d'une défaillance sur un appareil au sein d'un système complexe, dans le temps et un dispositif de mesures de grandeurs de fonctionnement permettant la mise en oeuvre du procédé selon l'invention. Par systèmes complexes, on entend des systèmes dans lesquels une multitude d'appareils de différentes natures, coopèrent pour concourir à un objectif commun, ces appareils pouvant être de type informatiques, électriques, électroniques, des machines tournantes alimentées par une source d'énergie, ou une combinaison de ceux-ci. Ces systèmes complexes peuvent ainsi consister en un groupe d'appareils constitutifs d'un véhicule (par exemple automobile, aéronef...) ou en un sous- groupe de ces appareils intervenant uniquement sur une fonctionnalité particulière de ce véhicule (motorisation, climatisation, lubrification, réseau résistif de distribution d'énergie...), ou en un groupe d'appareils constitutifs d'une unité de production d'une usine, telle que l'unité de production d'électricité d'une centrale électrique, nucléaire... L'invention concerne plus particulièrement la prévision de la survenue d'une défaillance d'au moins un appareil d'un système complexe, et la quantification de la durée restante avant sa survenue. ETAT DE LA TECHNIQUE Classiquement, on trouve ce genre de systèmes complexes dans divers secteurs économiques et en particulier dans l'aviation, l'industrie ou dans l'automatisme. Des problèmes se posent souvent lors d'opérations de maintenance, dans la mesure où il peut s'avérer très difficile de localiser un élément défectueux du système, qui est à l'origine d'une défaillance. La mise en 3066844 2 oeuvre de procédés de détection de défaillances avec des équipements de détection additionnels n'est par ailleurs pas toujours efficace, conduisant alors, pour des raisons de sécurité au remplacement d'un ensemble d'éléments. Dans tous les cas, les opérations de maintenance qui ne permettent pas de localiser 5 de façon précise une défaillance ou qui font intervenir des équipements de détection additionnels, génèrent une augmentation des coûts de maintenance. On connaît déjà des procédés de diagnostic pour localiser une défaillance dans un système complexe, consistant à vérifier les performances du système complexe en se basant sur des informations de fonctionnement issues de 10 moyens de détection, à déterminer à partir des informations de fonctionnement un statut de fonctionnement dit opérationnel, non opérationnel ou dégradé du système, à comparer, lorsque le statut de fonctionnement non opérationnel ou dégradé a été déterminé, les informations de fonctionnement à des données prédéterminées et à générer au moins une hypothèse quant à la localisation de 15 la défaillance dans le système complexe. Ces procédés de diagnostics présentent cependant un certain nombre d'inconvénients. En effet, les procédés de diagnostic connus se basent entre autres sur une analyse probabiliste des défaillances. 20 Cette analyse permet en général d'indiquer à l'opérateur de maintenance, un ou plusieurs éléments susceptibles d'être à l'origine d'une défaillance, avec un degré de certitude donné. Ce dernier est exprimé grâce à un calcul de probabilité correspondant. Les procédés de diagnostic connus utilisent un algorithme de calcul dans lequel interviennent le plus souvent des 25 approximations et des pondérations quasi arbitraires pour des messages de défaillance issus de différents tests. En outre, les procédés de diagnostic définissent des fenêtres temporelles arbitraires par exemple d'une durée de dix secondes, durant lesquelles les messages de défaillance se rapportant à des défaillances distinctes sont pris en compte. Les résultats ainsi obtenus par de tels algorithmes destinés à localiser une défaillance dans le système complexe, ne sont donc pas exploitables en l'état. 3066844 3 Pour pallier ces inconvénients, le document FR 2 933 512 décrit un procédé qui consiste à détecter les occurrences de défaillance et générer des messages de défaillance correspondants, filtrer les messages de défaillance, déterminer une fenêtre temporelle dans laquelle des occurrences de défaillance successives, 5 doivent se produire pour être retenues, effectuer une analyse de corrélation contextuelle des messages de défaillance, effectuer une analyse dynamique sur les occurrences de défaillance, et comparer les résultats de l'analyse dynamique et de l'analyse de corrélation contextuelle aux données prédéterminées pour localiser la défaillance dans le système complexe. 10 Cependant, dans ce procédé, la localisation de la panne repose toujours sur une analyse probabiliste et aucune information ne permet d'estimer dans quel délai surviendra la défaillance. Le document US 7 254 514 concerne un procédé d'estimation de la durée restante de fonctionnement d'un appareil avant la survenue d'une défaillance, 15 mais y parvient par une analyse probabiliste qui n'est ainsi pas totalement satisfaisante en terme d'efficacité et de précision sur la date annoncée de survenue d'une défaillance. Afin de pallier ces inconvénients, l'invention propose un procédé de détermination de la date de survenue d'une panne, non probabiliste, 20 permettant de gérer au mieux les phases de maintenance préventive des appareils d'un système complexe. OBJET DE L'INVENTION A cet effet, et selon un premier aspect, l'invention propose un procédé de prédiction d'anomalies de fonctionnement, de défaillance, et/ ou de pannes 25 d'une machine tournante à partir du suivi de différentes grandeurs de fonctionnement de la machine telles que ses vibrations, sa température, ses ultrasons, ses paramètres électromagnétiques, physiques ou chimiques ..., mesurées par une pluralité de capteurs de mesures comprenant : A. une phase d'apprentissage initial durant laquelle : 3066844 4 a. on enregistre les valeurs des grandeurs brutes caractéristiques du fonctionnement de la machine fournies par les capteurs sous la forme de données historisées jusqu'à un moment « tp » identifié comme celui de la survenue d'au moins une anomalie, défaillance 5 et/ ou panne b. on identifie la grandeur ou un traitement mathématique d'une grandeur, comme un Marqueur pertinent de la survenue de la défaillance, dit Marqueur Antérieur, si son évolution en fonction du temps est progressive avec une rupture significative intervenant 10 dans un intervalle de temps situé autour du moment « tp » de la survenue de l'anomalie, défaillance et/ ou panne, différents Marqueurs ainsi identifiés pour la même défaillance, formant un jeu de Marqueurs de référence, dont l'évolution des valeurs dans le temps est connue jusqu'au moment de la survenue de l'anomalie, 15 défaillance et/ ou panne à l'issue de la phase d'apprentissage, B. une phase de prédiction de la date de survenue de la défaillance pour la machine considérée durant laquelle : a. on observe l'évolution courante du jeu de Marqueurs Antérieurs tels que déterminés à l'étape précédente, et 20 s'il existe une adéquation entre les valeurs courantes des Marqueurs Antérieurs observés et celle des valeurs des Marqueurs Antérieurs du jeu de Marqueurs de référence considérées à un instant « tp-x », on émet une alarme indiquant une date « x » de survenue possible de la défaillance. 25 Par « adéquation entre les valeurs courantes des Marqueurs du jeu de Marqueurs et celles des valeurs des Marqueurs du jeu de Marqueurs de référence », on entend qu'au moins une moitié des Marqueurs du jeu de Marqueurs couramment observé atteint les valeurs des Marqueurs correspondants dans le jeu de Marqueurs de référence. 30 Par « Marqueur pertinent », on entend un Marqueur qui pour différentes occurrences de la même panne, présente dans au moins 80% des cas, une rupture significative intervenant au même moment « tp » de la survenue de la défaillance 3066844 5 (taux de corrélation supérieur à 0,8 en valeur absolue). Avantageusement, l'invention peut présenter l'une et/ ou l'autre des caractéristiques suivantes : 5 - il comprend une étape d'identification du moment de survenue de la défaillance consistant à partir des données historisées délivrées par lesdits capteurs, à caractériser : 10 ^ des périodes de fonctionnement normal de ladite machine électrique, ^ des périodes d'interruption volontaire de service de ladite machine électrique ^ - des périodes d'interruption anormales de ladite machine 15 électrique, le moment de survenue d'une défaillance étant déterminé à partir de la détection de la fin de période d'une séquence de fonctionnement normal de ladite machine électrique suivie par une période d'interruption anormale de la dite machine électrique. 20 - la caractérisation des périodes de fonctionnement normal et des périodes d'interruption volontaire de service s'effectue : ^ à partir de l'identification dans les données historisées de 25 données cycliques de fonctionnement ^ à partir d'un planning de fonctionnement et/ ou ^ à partir de la comparaison avec le fonctionnement d'autres machines d'un même ensemble. 30 - il comprend une étape d'identification du moment de survenue de la défaillance consistant à intégrer des données extérieures telles que les données d'un logiciel GMAO ou une donnée saisie par un opérateur 3066844 6 - les capteurs sont commandés pour effectuer des mesures des grandeurs de fonctionnement avec une fréquence d'échantillonnage initiale élevée, telle que 10000 données par seconde, et s'il n'est détecté aucune variation entre deux acquisitions, la fréquence d'échantillonnage pour la donnée concernée 5 est réduite, et/ ou s'il est détecté une variation importante entre deux acquisitions, la fréquence d'échantillonnage pour la donnée concernée est augmentée - si durant la phase d'apprentissage, différents jeux de Marqueurs Antérieurs 10 sont identifiés comme pertinents pour caractériser une même défaillance, on calcule une probabilité de survenue de la défaillance pour chaque jeu de marqueurs pertinents - durant la phase de prédiction, on continue à enregistrer les évolutions dans 15 le temps des différents Marqueurs Antérieurs identifiés durant la phase d'apprentissage et on modifie en fonction l'évolution des jeux de Marqueurs Antérieurs de référence caractérisant une défaillance - durant la phase de prédiction, on continue à enregistrer les valeurs des 20 grandeurs caractéristiques du fonctionnement de la machine par les capteurs sous la forme de données historisées jusqu'à la survenue d'au moins une défaillance et on modifie en fonction la nature des Marqueurs Antérieurs du jeu de Marqueurs de référence caractérisant la défaillance 25 - durant la phase d'apprentissage et/ ou durant la phase de prédiction : o on enregistre les grandeurs caractéristiques du fonctionnement de la machine par les capteurs sous la forme de données historisées en outre au delà de la survenue d'au moins une défaillance et au delà de la 30 survenue d'une réparation de celle-ci, o on observe l'évolution des Marqueurs pertinents après la survenue d'une réparation sur la machine, dits Marqueurs Postérieurs, 3066844 7 o et si la signature caractéristique de l'anomalie a disparu dans les Marqueurs Postérieurs on indique une information qualifiant positivement la réparation effectuée ou 5 o si la date de survenue possible d'une défaillance déterminée à partir des Marqueurs Postérieurs, est : ^ supérieure à la date de survenue possible d'une défaillance déterminée à partir des Marqueurs Antérieurs on indique une information qualifiant 10 positivement la réparation effectuée ^ égale ou inférieure à la date de survenue possible d'une défaillance déterminée à partir des Marqueurs Antérieurs on indique une information qualifiant négativement la réparation effectuée 15 L'invention concerne également un système de prédiction de défaillances d'une machine tournante à partir du suivi de différentes grandeurs de fonctionnement de la machine telles que ses vibrations, sa température, ses ultrasons, ses paramètres électromagnétiques, physiques ou chimiques ..., 20 mesurées par une pluralité de capteurs de mesures, mettant en oeuvre le procédé de l'une quelconque des revendications précédentes, et comprenant : - un serveur pourvu d'un processeur informatique apte à recueillir en temps réel des données issues de différentes sources parmi des capteurs, apte à réaliser des traitements mathématiques de ces 25 données, apte à comparer ces données ou des traitements mathématiques de celles ci à des évolutions de référence enregistrées, et pourvu d'une mémoire de stockage de ces données, de leur traitement mathématique, et de leur évolution dans le temps 30 - un groupement de capteurs pourvu d'un moyen de communication à distance avec le serveur et d'une mémoire locale de stockage provisoire de valeurs mesurées par les capteurs, la donnée mesurée étant stockée jusqu'à sa transmission au serveur, puis supprimée 3066844 8 - un terminal pour l'utilisateur en communication avec le serveur pourvu d'une interface d'affichage de l'alarme de la date possible de survenue d'une défaillance sur une machine. 5 Idéalement, le processeur intègre en outre les données fournies par des capteurs intrinsèques à la machine et/ ou les données d'un logiciel GMAO. De préférence, le groupement de capteurs est réuni au sein d'un même boîtier à fixation magnétique sur la machine, et intègre au minimum un capteur à 10 ultrasons, un capteur de vibrations réalisant des spectres de vibrations, une sonde de température Selon une autre caractéristique intéressante, l'interface d'affichage de l'alarme est l'interface du logiciel GMAO. 15 L'invention concerne également un procédé de détection automatique de la survenue d'une défaillance à partir du suivi des données historisées fournies par une multitude de capteurs de suivi du fonctionnement d'un appareil, consitant à caractériser : 20 - des périodes de fonctionnement normal de ladite machine électrique, - des périodes d'interruption volontaire de service de ladite machine électrique - des périodes d'interruption anormales de ladite machine électrique, le moment de survenue d'une défaillance étant déterminé à partir de la détection de la fin de période d'une séquence fonctionnement normal de ladite 25 machine électrique suivie par une période d'interruption anormale de la dite machine électrique. Selon une caractéristique intéressante de ce procédé, la caractérisation des périodes de fonctionnement normal et des périodes d'interruption volontaire 30 de service s'effectue : - à partir de l'identification dans les données historisées de données cycliques de fonctionnement - à partir d'un planning de fonctionnement et/ ou 3066844 9 - à partir de la comparaison avec le fonctionnement d'autres machines d'un même ensemble. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES D'autres objets et avantages de l'invention apparaîtront au cours de la 5 description qui suit, faite en référence aux figures annexées, dans lesquelles : - la figure 1 représente schématiquement l'architecture du système mettant en oeuvre le procédé selon l'invention - la figure 2 représente une vue en perspective schématique d'un mode de réalisation d'un moniteur de captation des valeurs 10 courantes des grandeurs de fonctionnement pertinentes d'un appareil - la figure 3 représente une interface de signalisation de la prochaine survenue d'une défaillance sur un appareil telle que fournie par le procédé selon l'invention 15 - la figure 4a représente un graphique illustrant les vibrations mesurées en fonction du temps par un capteur positionné sur un appareil (broche d'un centre d'usinage) - la figure 4b représente un Marqueur Pertinent défini par le procédé selon l'invention à partir de la grandeur vibrations 20 illustrée sur la figure 4a, représentant l'évolution de moyennes de vibrations mesurées sur une courte période (par exemple une semaine) - la figure 5a représente un graphique illustrant sur une première courbe (cercles) la température T, et sur une deuxième courbe les 25 vibrations ou une moyenne de celles ci sur une courte période (par exemple une semaine), obtenues pour un roulement d'un groupe hydroélectrique 3066844 10 - la figure 5b représente un graphique illustrant les courbes de la figure 5a avec une mise au même niveau des paliers qu'elles définissent chacune - la figure 5c représente un graphique illustrant un Marqueur 5 Pertinent pouvant être défini à partir des grandeurs vibration et température représentées sur les figures 5a et 5b qui est constitué par une somme artificielle des valeurs numériques « température » et « vibration » telles mesurées aux mêmes instants, où telles que moyennées aux mêmes intervalles de 10 temps. DESCRIPTION DETAILLEE DES FIGURES En relation avec la figure 1, il est décrit un procédé de prédiction/ prévision de défaillances, anomalies ou pannes d'une machine motorisée électrique, pneumatique, à entraînement par courroie, à entraînement hydraulique ou 15 mécanique à l'aide d'une pluralité de capteurs comprenant des capteurs sonores, ou vibrationnels, ou électromagnétiques ou physiques ou chimiques. Il est avantageusement mis en oeuvre au sein de groupements d'appareils fonctionnant en synergie ou non, au sein d'une même unité, en conditions réelles, comme les appareils d'une usine, d'une centrale électrique ou 20 nucléaire, d'un laboratoire de recherche, de fabrication, de production, comme en conditions de laboratoire pour les différents appareils d'un pilote, ou tout autre groupement d'appareils. Et ce, dans différents secteurs de l'industrie parmi l'énergie (production, distribution), le transport (suivi en temps réel de véhicules, analyse de 25 fonctionnement, usage optimal), et différents types d'infrastructures (ascenseurs, ossature de bâtiment, système de ventilation). Ce procédé permet principalement la détection d'anomalies survenant sur une machine, à partir du suivi de différents paramètres de fonctionnement de cette machine (vibrations, température de fonctionnement, ultrasons générés, 30 niveaux de fluides (carburant, huile). 3066844 11 Grâce au procédé selon l'invention, peuvent être obtenus : - une photographie des anomalies existant à un instant t dans un groupement d'appareils - une photographie des anomalies qui interviendront dans un futur plus ou 5 moins proche, avec une pondération statistique de la date de survenue d'une anomalie - une définition d'une ou de plusieurs successions de situations (dites scenarii) pouvant conduire à la survenue d'une anomalie avec une pondération statistique pour chaque scénario identifié. 10 L'idée étant de mieux prédire pour chaque appareil, la date de survenue inévitable d'une défaillance, afin de planifier une maintenance de cet appareil : - au plus proche de la survenue de la défaillance mais avant celle ci, afin de profiter de la plus longue durée de fonctionnement sans réparation de l'appareil considéré, et 15 - idéalement dans des plages horaires dédiées à la maintenance du site considéré, afin de ne pas impacter le fonctionnement général du site par un arrêt de maintenance spécifique pour un appareil. L'invention peut être mise en oeuvre pour prévoir la survenue de pannes, défaillances ou anomalies dans des appareils de type machine tournante. 20 On donne dans ce qui suit un exemple de mise en oeuvre de l'invention pour ce type de machines, rencontrées principalement dans des centres d'usinage, à titre purement illustratif, sans donc que ces exemples n'aient un caractère limitatif sur le type d'appareils auxquels peut s'appliquer l'invention. Dans les machines tournantes, les défaillances types rencontrées surviennent 25 principalement au niveau des broches, des axes de rotation, de translation, d'inclinaison qui animent de mouvements des pièces diverses. Parmi les défaillances les plus fréquemment rencontrées, l'on peut citer : 3066844 12 1) les défauts liés au mouvement d'un axe de déplacement en translation d'une pièce, et provenant : - d'un mauvais positionnement de l'axe en fonction d'une consigne donnée (précision sur la position à atteindre) 5 - d'un mauvais courant d'alimentation du servomoteur commandant l'axe pour une consigne donnée (précision sur le courant) - d'une plage de valeurs de consigne pour laquelle apparaissent des défauts de positionnement ou de courant d'alimentation 10 (précision sur la consigne) - des défauts apparaissant dans la durée d'utilisation de l'axe (dérive naturelle due à l'usure ou à la déformation des matériaux due au fonctionnement) 2) les défauts liés au mouvement d'un axe tournant ou broche et provenant : 15 - de défauts d'alignements de l'axe tournant vis à vis d'une pièce complémentaire, telle qu'un palier - de défauts d'équilibrage de l'axe lui-même ou d'une pièce qui lui est solidaire en rotation (défaut mécanique) - de défauts de précision de positionnement angulaire de l'axe ou 20 d'une pièce qui lui est solidaire en rotation - des défauts apparaissant dans la durée d'utilisation de l'axe (dérive naturelle due à l'usure ou à la déformation des matériaux due au fonctionnement) Présentation générale de l'architecture (figure 1) 25 Tel que représenté sur la figure 1, le système de prédiction selon l'invention 1 3066844 13 comprend principalement : - un serveur 2 mettant en oeuvre un processeur informatique d'apprentissage automatique : o apte à recueillir en temps réel des données issues de 5 différentes sources telles que des capteurs 6 extrinsèques à la machine étudiée, des capteurs 4 intrinsèques à celle-ci, ou encore les données issues d'un logiciel GMAO 5 o apte à réaliser des traitements mathématiques de ces données, et choisir en fonction de critères prédéfinis les 10 traitements numériques ou mathématiques à retenir comme Marqueurs d'une défaillance donnée sur un appareil donné, o apte à enregistrer les évolutions des Marqueurs retenus en fonction du temps sous la forme d'évolutions de référence, 15 o apte à comparer des données acquises ou en cours d'acquisition, ou des traitements mathématiques de celles ci, à des évolutions de référence enregistrées, o et pourvu d'une mémoire de stockage de ces données, de leur traitement mathématique, et de leur évolution dans le 20 temps, - un groupement de capteurs externes 6 sous la forme d'un moniteur à fixation magnétique et antenne de communication à distance avec le serveur, renfermant différents capteurs (par exemple pour la surveillance d'un appareil de type machine tournante : un capteur à ultrasons, un 25 capteur de vibrations réalisant des spectres de vibrations, une sonde de température, et pour la surveillance d'un appareil de type arbre de transmission, un capteur de la vitesse de rotation de l'arbre, et un capteur de vibration réalisant des spectres de vibrations), pourvu d'une mémoire locale de stockage provisoire de valeurs mesurées par les 30 capteurs, la donnée mesurée étant stockée jusqu'à sa transmission au serveur, puis supprimée (mémoire flash) - un terminal 7 pour l'utilisateur en communication avec le serveur 2 pourvu d'une interface d'affichage de l'alarme de la date possible de survenue d'une défaillance sur une machine. 3066844 14 En outre, les données issues des différentes sources seront stockées et mises à disposition par le biais d'un nuage en interface à des systèmes tierces grâce à ses API. Les données acquises et l'analyse sont mises à disposition sur une plateforme 5 via les applications web et mobiles. Les capteurs sont commandés pour effectuer des mesures des grandeurs de fonctionnement avec une fréquence d'échantillonnage initiale élevée, telle que 10000 données par seconde, et s'il n'est détecté aucune variation entre deux acquisitions successives, la fréquence d'échantillonnage pour la donnée 10 concernée est réduite (par exemple de 50%, et/ ou s'il est détecté une variation importante entre deux acquisition, la fréquence d'échantillonnage pour la donnée concernée est augmentée (par exemple de 50%). La modification de la fréquence d'échantillonnage peut être également effectuée manuellement. 15 Les capteurs Le moniteur 6 tel que représenté sur la figure 2, est un système d'acquisition multi-mesures flexible dans la définition des capteurs qu'il intègre. Il embarque plusieurs capteurs sélectionnés dans une logique thématique: pour un appareil électromécanique, il serait par exemple pertinent de mesurer les 20 vibrations, les ultrasons, la température de contact tandis que pour de la supervision dite ambiante il serait plus utile de superviser une teneur en gaz spécifique (inflammable, toxique,...) ou des signaux ultrasoniques. De façon générale, ces capteurs sont sur des mesures non intrusives : Tribologie, pH, alignement, vibrations, température, vitesse, géolocalisation, 25 niveau de carburant, ultrason, facteur de puissance. Quelques exemples de capteurs embarqués au sein du moniteur : capteur de température, de vibrations (spectres), analyseur d'huile en temps réel, capteur de pression, capteur de courant)... 3066844 15 La flexibilité qu'offre ce moniteur permet donc de totalement le personnaliser (matériaux, capteurs, précisions), afin de collecter les données les plus pertinentes. Ces moniteurs sont choisis robustes, résilients et étanches. Le type de 5 matériaux les constituants peut s'adapter à l'usage auquel ils sont destinés (très hautes températures, locaux inondables, fortes pressions...). De plus, leur géolocalisation facilite leurs utilisations sur des actifs géographiquement dispersés et/ ou difficiles d'accès. Ce moniteur constitue un système d'acquisition sans fil, haute précision et 10 bidirectionnelle, communiquant sur un réseau haut débit, moyenne portée, basse consommation, mais aussi sur les réseaux longues portées (LoRaWAN) pour les actifs géographiquement distribués. Un moniteur 6 possède un espace interne et une mémoire de stockage de données lui permettant d'accueillir quatre capteurs distincts embarqués ou être 15 relié à trente-deux capteurs distincts externes en multiplexé (sondes). Autres caractéristiques : - Analyse de vibrations jusqu'à 10 kHz, données transmises par le moniteur sur la bande de 868 MHz, sur demande périodique du serveur (par exemple une demande de spectre de vibrations par jour) ou de 20 façon automatique lorsqu'un nombre prédéfini de spectre est enregistré ou une capacité de stockage particulière atteinte, - possibilité d'acquisition de mesures en même temps que ces mesures ou d'autres mesures sont transmises au serveur - acquisition de la donnée que l'on stocke dans une mémoire de stockage 25 locale optimisée (mémoire flash), puis suppression de la donnée transmise - ultrasons 40 à 400 kHz - capteur de température 3066844 16 - capteur multicanal : qui permet d'avoir plusieurs capteurs à la fois - gestion des batteries par le moniteur qui va administrer les capteurs - chaque moniteur porte une adresse (ID) unique et est administré par un bridge qui vérifie son ID et gère automatiquement la clé de cryptage 5 - lorsque le moniteur s'allume, s'ouvre une fenêtre temporelle de 30 ms de 300 ms durant laquelle il se met à l'écoute (d'une demande de spectre par le serveur, ou de la réception d'une clé de cryptage par le bridge). Phase d'apprentissage On enregistre sur une longue période (quelques mois, par exemple trois ou 10 quatre), une multitude de données provenant de différents capteurs. Ces données sont enregistrées dans une base de données localisée au niveau du capteur, stockées provisoirement dans cette base de données et supprimées dès qu'elles ont été transmises au serveur. Ces données sont analysées pour extraire des métadonnées ou Marqueurs qui 15 serviront à établir la prédiction de date de survenue de la défaillance. Marqueurs ou Métadonnées Les données brutes fournies par un même capteur sont constituées par une série temporelle de valeurs marquées par la date à laquelle chacune a été acquise (horodatées) représentant les mesures effectuées pour la grandeur 20 mesurée par le capteur. Un Marqueur ou une métadonnée au sens de l'invention sera constitué : - soit par les données brutes horodatées mesurant une même grandeur, qui sont alors organisées en nuages de points par la méthode des plus proches voisins, afin de définir une fonction 25 analytique représentant l'évolution de ces nuages de points en fonction du temps 3066844 17 - soit par un traitement numérique de données brutes provenant d'un même capteur ou de différents capteurs tel que : o un traitement mathématique apporté aux nuages de points issus des données brutes horodatées (par exemple 5 intégrale, dérivée, carré ou autre de la fonction analytique représentative de ces données brutes) suivi en fonction du temps o une combinaison « intelligente » de données brutes horodatées de différentes grandeurs (de préférence limitée 10 à une combinaison de trois grandeurs) (par exemple une somme des fonctions analytiques représentatives de deux grandeurs) suivie en fonction du temps o le suivi d'une première grandeur en fonction d'une autre grandeur 15 Une donnée brute représentative d'une grandeur ou tout traitement numérique de celle ci, sera en outre considéré comme un Marqueur ou une Métadonnée pertinente pour la caractérisation d'une défaillance si cette donnée brute (ou la fonction analytique la représentant) ou tout traitement numérique 20 de celle ci, évolue dans le temps avec une rupture (rupture de pente, apparition d'un pic, comportement différent, apparition d'un palier...) intervenant au même moment que celui de la détection de la défaillance et présente une intéraction conséquente avec la défaillance considérée. Par interaction conséquente entre un Marqueur et une défaillance donnée, on 25 entend un Marqueur qui pour différentes occurrences de la même panne, présente dans au moins 80% des cas, une rupture significative intervenant au même moment « tp » de la survenue de la défaillance (taux de corrélation supérieur à 0,8 en valeur absolue). 30 Identification de la date « tp » de survenue de la défaillance sur l'évolution des marqueurs Une étape importante du dispositif selon l'invention consiste à identifier le 3066844 18 moment de survenue de la défaillance à partir des données historisées délivrées par lesdits capteurs. Cette identification s'effectue en analysant les données brutes fournies par les capteurs pour identifier : 5 - des périodes de fonctionnement normal de ladite machine électrique, - des périodes d'interruption volontaire de service de ladite machine électrique (le week end, de nuit, les jours fériés, durant des périodes de maintenance programmées...) - des périodes d'interruption anormales de ladite machine électrique dues à la 10 survenue d'une défaillance sur l'appareil. Le moment de survenue d'une défaillance est déterminé selon l'invention à partir de la détection de la fin de période d'une séquence de fonctionnement normal de ladite machine suivie par une période d'interruption anormale de la dite machine électrique. 15 Le procédé selon l'invention peut prévoir une caractérisation des périodes de fonctionnement normal et des périodes d'interruption volontaires de service : - à partir de la comparaison des données cycliques de fonctionnement d'une machine telles que déduites de l'enregistrement des données issues des capteurs durant la période d'apprentissage et/ ou 20 - à partir d'un planning de fonctionnement de l'appareil ou du groupement d'appareils, et/ ou - à partir de la comparaison avec les données issues d'autres machines d'un même ensemble. 25 Evaluation de la pertinence du Marqueur ou Métadonnée A partir des mesures ou informations brutes pertinentes issues des capteurs et enregistrées en fonction du temps, on génère une ou plusieurs métadonnées de la façon suivante : 3066844 19 - on choisit des grandeurs pertinentes à mesurer par des capteurs du dispositif selon l'invention en fonction de l'appareil étudié o par exemple dans le cas précité d'un axe tournant commandant le déplacement en translation d'un bloc, ces 5 grandeurs seront la position courante Ai du bloc le long de l'axe X, le courant Bi fourni au moteur d'entraînement en rotation de la pièce tournante, la consigne Ci fournie au moteur) - grâce à une analyse des données de ces grandeurs mesurées par 10 les capteurs, et/ ou à une indication externe aux capteurs (rapport d'entretien, logiciel de Gestion de maintenance assistée par ordinateur GMAO), on identifie la date tp de survenue de la défaillance ou de l'anomalie et éventuellement la date subséquente tR de sa réparation 15 o exemple : déséquilibre soudain d'une pièce tournant autour d'un axe qui se traduit sur le suivi de la position angulaire de la pièce tournante en fonction du temps, par un écart entre la position courante de la pièce tournante (ou du bloc à déplacer) et la consigne dictée, écart qui 20 débute à l'instant tp et s'amplifie par la suite. La réparation si elle est correctement effectuée s'observera par la remise en adéquation entre la position courante de la pièce tournante ou du bloc, et la consigne dictée à partir d'un instant tr 25 - si l'une des grandeurs mesurées, ou un traitement mathématique de celle-ci (son intégrale ou sa dérivée, mise au carré...) ou une combinaison de deux grandeurs (somme, suivi de l'évolution d'une première grandeur horodatée, en fonction d'une deuxième grandeur avec le même horodatage) ou un traitement 30 mathématique d'une telle combinaison, présente une évolution en fonction du temps qui présente une « rupture » (pic, pente différente, comportement différent, apparition d'un palier...) au 3066844 20 même moment que celui de la survenue de la défaillance, cette grandeur, ou son traitement mathématique, pourra constituer un Marqueur pertinent : o Dans l'exemple précité, le courant fourni au moteur 5 d'entraînement de la pièce tournante pour la positionner à la consigne demandée, pourra présenter à partir de l'instant tp de survenue du déséquilibre, une pente ou une forme d'évolution différentes, de celles d'avant l'instant tp, et pourra pour ce motif être considéré comme une 10 Métadonnée o par exemple une combinaison de grandeurs, pourra consister au suivi de l'évolution des mesures horodatées d'une première grandeur en fonction des mesures horodatées correspondantes de la deuxième grandeur (par 15 exemple le suivi de la position courante du bloc en fonction du courant détecté du moteur actionnant l'axe de son déplacement), ou au carré des mesures de cette deuxième grandeur, ou tout autre traitement mathématique pertinent des mesures de cette deuxième 20 grandeur ; à la somme de ces grandeurs en fonction du temps... o une autre combinaison de grandeurs pourra consister au suivi de l'évolution en fonction du temps, du temps moyen pour un bloc ou un axe à parvenir à une position courante 25 respectant une position de consigne donnée pour détecter des dérives - Si des fonctions mathématiques telles que l'exponentielle, le logarithme de la grandeur brute, une combinaison de grandeurs ou des traitements mathématiques de ceux ci présentent en 30 fonction du temps une « rupture » au même moment que celui de la survenue de la défaillance, ces fonctions mathématiques pourront constituer un marqueur pertinent. 3066844 21 Pour garantir la sélection d'un jeu de Marqueurs réellement pertinent c'est à dire dont les différents marqueurs caractérisent chacun correctement l'anomalie particulière considérée, sans être redondants et en étant au contraire les moins corrélés possible les uns aux autres, on fixera un coefficient de corrélation 5 maximum à respecter entre deux Marqueurs d'un même jeu. Par exemple, ce coefficient de corrélation maximum pourra être fixé entre 0 et 0,5 en valeur absolue, de préférence 0,5. Une grandeur ou un traitement mathématique de celle ci pourra être considérée comme un Marqueur Pertinent si dans son évolution en fonction du temps la 10 rupture significative intervient non pas au même moment « tp » de la survenue de la défaillance, anomalie, panne mais dans un intervalle de sécurité situé autour de ce moment « tp ». Cet intervalle pourra inclure les différents moments de survenue de panne résultants de différents scénarii aboutissant à la même panne identifiés lors de la phase d'apprentissage. 15 Exploitation des Marqueurs ou Metadonnées Plusieurs Marqueurs ou Métadonnées différentes A, B, C, ... I, ..., N pourront être identifiées pour une même défaillance/ anomalie et leur évolution en fonction du temps A(t), B(t), C(t), ... I(t), ..., N(t) jusqu'à la survenue de la panne et au-delà, pourra être reconstituée à partir des données des grandeurs 20 brutes mesurées horodatées par les capteurs, et enregistrée comme une évolution de référence durant la phase d'apprentissage. Cette évolution de référence pourra mettre en évidence : - un jeu de valeurs de ces marqueurs au moment précis de la survenue de la défaillance à l'instant « tp » : A(tp), B(tp), C(tp), ... 25 I(tp), ..., N(tp), qui constituera un identifiant ou une Signature caractérisant la défaillance concernée sur cet appareil - tout jeu de valeurs antérieur ou jeu de Marqueurs antérieurs à la survenue de la panne aux instants « tp-x » : A(tp-x), B(tp-x), C(tpx), ... I(tp-x), ..., N(tp-x) , qui donnent à chaque instant précédent, 30 un état antérieur des Métadonnées pertinentes pour caractériser la défaillance considérée sur l'appareil considéré, parmi : 3066844 22 o l'instant d'avant la défaillance/ anomalie A,,,, B,,,, C', o plus tôt avant la défaillance A,,,' B',' C',' o un instant quelconque avant la défaillance A,,,, B,,,, C. o bien longtemps avant la défaillance/ anomalie A,,,'' B','' 5 C',', - des séquences temporelles de Marqueurs pertinents caractéristiques avant la défaillance, - tout jeu de valeurs postérieur à la survenue de la panne, y compris lorsqu'une réparation a été apportée à cette défaillance 10 par exemple à l'instant « tR » : A(tR), B(tR), C(tR), ... I(tR), ..., N(tR) - Et les états suivants cette réparation, qui donnent à chaque instant suivant la réparation, un état subséquent des Marqueurs pertinents pour caractériser la défaillance considérée sur 15 l'appareil considéré à l'instant « tR+y » : A(tR+y), B(tR+y), C(tR+y), ... I(tR+y), ..., N(tR+y) (Marqueurs Postérieurs) : o A,' B'' c',, o un certain temps après la réparation Ar',' B',' C,,,,, o longtemps après la réparation A''' B''' C,,,,,' 20 - et des séquences temporelles de Marqueurs pertinents après la Réparation. En analysant sur une longue période l'appareil considéré, il est possible qu'une même défaillance survienne avec des causes différentes et ainsi des groupes ou jeux de Métadonnées ou Marqueurs différents (premier jeu de Métadonnées 25 aboutissant à la défaillance p : A, B' C, ; deuxième jeu de Métadonnées aboutissant à la défaillance p : D' E' F,). 3066844 23 L'étude des données fournies sur cette longue période d'apprentissage pourra dans ce cas permettre de définir : - différents scenarii ou jeux de Métadonnées aboutissant au même type de défaillance et 5 - des statistiques de survenue d'une défaillance en fonction du scénario considéré. Phase de prédiction de la date de survenue d'une anomalie future 10 Une fois la phase d'apprentissage initial terminée, et que différents jeux de Marqueurs (au moins un) sont identifiés pour une même défaillance, différentes évolutions de référence de jeux de Marqueurs pertinents sont enregistrées et idéalement différents scenarii susceptibles d'aboutir à une même anomalie sont identifiés et pondérés par des coefficients statistiques de leur survenue, il est 15 possible de prédire la date de survenu d'une anomalie future à partir du suivi des données délivrées par les différents capteurs. A cet effet, selon l'invention : a. le processeur d'apprentissage analyse l'évolution courante des jeux 20 de Marqueurs pertinents déterminés à l'étape précédente, à partir des mesures transmises au serveur par les capteurs b. le microprocesseur compare : i. les valeurs courantes des différents marqueurs d'un même jeu de Marqueurs caractéristique d'une anomalie aux valeurs 25 enregistrées lors de l'étape d'apprentissage pour le même jeu de Marqueurs de référence ou ii. une séquence temporelle observée sur l'évolution courante des jeux de Marqueurs pertinents avec une séquence temporelle de l'évolution de référence enregistrée lors de la 30 phase d'apprentissage c. et transmets des instructions d'émission d'une alarme indiquant la survenue dans une durée « x » d'une défaillance si : 3066844 24 i. les valeurs courantes des différents marqueurs d'un même jeu de Marqueurs caractéristique d'une anomalie sont identiques au moins en partie (par exemple deux marqueurs sur quatre) aux valeurs de Marqueurs antérieurs d'une défaillance 5 donnée à un instant tp-x avant la survenue de la défaillance, ou si ii. la séquence temporelle observée sur l'évolution courante des jeux de Marqueurs pertinents reproduit l'évolution d'une séquence temporelle enregistrée lors de la phase 10 d'apprentissage iii. et si le jeu de marqueurs considéré caractérise un scénario de survenue de la défaillance présentant une probabilité de survenue supérieure à un seuil (par exemple 30%). d. dans le cas contraire, l'analyse des données brutes est poursuivie 15 avec le même jeu de marqueurs et/ ou on analyse un deuxième jeu de marqueurs caractéristiques de la même ou d'une autre défaillance. Apprentissage constant 20 Durant la phase de prédiction, on continue à enregistrer : - les évolutions dans le temps des différents marqueurs pertinents identifiés durant la phase d'apprentissage et on modifie en fonction les évolutions de référence caractérisant une défaillance, 25 - également, de façon idéale, on continue à enregistrer les grandeurs caractéristiques du fonctionnement de la machine par les capteurs sous la forme de données historisées jusqu'à la survenue d'au moins une défaillance et on modifie en fonction les marqueurs pertinents et évolutions de référence caractérisant une 30 défaillance Qualité d'une réparation apportée Durant la phase d'apprentissage et/ ou durant la phase de prédiction : - on enregistre les grandeurs caractéristiques du fonctionnement de la machine par les capteurs sous la forme de données historisées 3066844 25 en outre au delà de la survenue d'au moins une défaillance et au delà de la survenue d'une réparation de celle-ci, - on observe l'évolution des marqueurs pertinents après la survenue d'une réparation sur la machine, dits marqueurs 5 postérieurs, - et on émet une alarme indiquant la date y possible de survenue de la défaillance à partir de l'écart temporel existant entre le moment (tp-y) correspondant sur l'évolution de référence, au jeu de valeurs des marqueurs pertinents courant, et le moment (tp) 10 de la survenue de la défaillance sur l'évolution de référence pour déterminer la date de survenue de la prochaine défaillance après réparation. Si la réparation est correcte, la signature caractéristique de l'anomalie aura disparu dans les Marqueurs Postérieurs ou la durée restante « y » avant la 15 survenue de la prochaine anomalie devrait être plus importante que la durée restante prédite avant la réparation. La disparition de la signature caractéristique de l'anomalie ou l'indication d'une nouvelle durée restante supérieure à la durée restante initialement calculé, pourra permettre d'évaluer la qualité de la réparation effectuée. 20 Exemple Le procédé selon l'invention a notamment été mis en oeuvre au sein d'une presse à granules de l'industrie agroalimentaire. Dans le cas de cette presse, l'instrumentation en surveillance concerne les paliers et les tambours (moteur à 1500 tr/ min). Le moniteur 6 a été configuré spécifiquement pour la 25 surveillance de cette presse à granules (et de toute presse à granules du même type) et est fixé par sa base magnétique dans ce cas d'usage à proximité du moteur et de la courroie 8. Dès la mise en marche du moniteur, les mesures sont collectées et instantanément disponibles sur la plateforme. Sur chacun des sous-composants 30 instrumentés, des mesures pertinentes sont acquises afin d'avoir un suivi continu de la dégradation de la presse : vibration (niveau global et spectre), température infrarouge, ultrason, qui sont mesurées grâce à des capteurs intrinsèques au moniteur 6 et l'intensité du courant (grâce à un capteur 3066844 26 ampèremétrique externe au moniteur situé dans l'armoire électrique). Une fois acquises, les données sont analysées en intégrant les seuils définis par le technicien de maintenance depuis la plateforme ou celles définis par les normes existantes sur la machine concernée (maintenance conditionnelle) de la 5 façon indiquée précédemment pour définir des durées d'utilisation restante avant la survenue d'une panne, quantifiées en heures, jour, et éventuellement pondérées par un coefficient statistique représentatif de la probabilité d'exactitude de la durée annoncée. Les alertes portant sur ces durées de survenues de défaillance, sont ensuite 10 envoyées au nuage en fonction de la cadence choisie. La bidirectionnalité des moniteurs 6 permet sur des mesures telles que la vibration, d'acquérir des spectres qui sont analysés et interprétés automatiquement avec un suivi détaillé de l'évolution des anomalies détectées. Ces analyses ainsi que l'historique des données sont disponibles et peuvent 15 être exportées sous plusieurs formats (XML, CSV ou PDF). Le procédé selon l'invention, grâce à son processeur d'apprentissage automatique suit plusieurs signatures de défaillance sur les machines afin d'en extraire automatiquement des scénarios fiables de défaillances. L'analyse de ces marqueurs permet de détecter et de suivre la défaillance dès les premiers 20 signes avérés d'anomalie. Progressivement, la prédiction s'affine ; la caractérisation des défaillances correspondant à celle-ci devient de plus en plus formelle. Les mesures concernées ainsi que le type de défaillances caractérisé en amont permettent dès lors d'agir de manière ciblée et d'optimiser les actions et les ressources : 25 agir suffisamment tôt pour éviter les défaillances lourdes et coûteuses, mais jamais trop tôt pour éviter les dépenses et arrêts inutiles. Exemple de la figure 4 : Marqueur pertinent issu d'une unique grandeur (vibrations) La courbe de la figure 4a illustre les vibrations mesurées durant la phase 30 initiale d'apprentissage du procédé selon l'invention, par un capteur d'un 3066844 27 système selon l'invention, illustrant la dégradation d'une broche sur 10 semaines, et qui s'est soldé par une panne de la broche. Le seuil critique de vibration est atteint autour de la 13- semaine à partir de laquelle la fréquence d'observation de vibrations supérieures au seuil critique 5 (matérialisé par la ligne aux traits interrompus) augmente énormément. Un intervalle de sécurité x à ne pas atteindre peut être défini comme débutant à cette 13- semaine et se terminant à la 20- semaine, semaine de survenue de la panne. L'évolution de ces vibrations au cours du temps (valeurs moyennes en fonction 10 du temps) peut être modélisée par un modèle exponentiel d'équation : y = 20.879e0.1419x qui présente une rupture au début de l'intervalle de sécurité x prédéfini en ce sens que la courbe dépasse le seuil critique maximal existant au début de l'intervalle de sécurité. Ce modèle peut donc servir de Marqueur pertinent pour caractériser la panne 15 de cette broche. Durant la phase de prédiction, le suivi des valeurs numériques de l'évolution des vibrations au cours du temps, en ayant connaissance du modèle « y = 20.879e0.1419x e » que suit cette évolution tel que révélé par la phase d'apprentissage, permettra de déduire pour une valeur courante d'une 20 moyenne de vibrations yi, la durée restante xi avant d'atteindre l'intervalle de sécurité xs, à tout instant. Ce modèle permet d'anticiper la fin de vie d'une broche avec un délai de 15 semaines pour un taux de certitude de 90%. Exemple de la figure 5 : Marqueur pertinent issu de deux grandeurs (vibrations 25 et température) La figure 5a représente en unités arbitraires, les courbes représentant les évolutions en temps réel durant la phase d'apprentissage de la température (cercles) et des vibrations (croix) de roulements, jusqu'à un instant de survenue d'une panne, telle que qualifiée par un opérateur. Ces roulements peuvent être 30 ceux d'un groupe hydroélectrique d'un ensemble turbine alternateur par 3066844 28 exemple ceux intervenant dans la rotation de l'alternateur. On constate sur chacune des deux courbes la présence d'un palier respectivement en début de courbe pour les vibrations (durée d'environ 14 semaines, bornée par les deux traits obliques) et en fin de courbe pour la 5 température (durée d'environ 14 semaines, bornée par les deux doubles traits obliques), qui les rendent impropres à la définition d'un Marqueur pertinent puisque sur ces paliers, les valeurs numériques des grandeurs correspondantes sont pratiquement constantes en fonction du temps et ne permettent pas d'identifier un moment précis sur la courbe mais un intervalle de temps de 10 plusieurs mois, trop ample pour servir de prédiction de la date de survenue d'une panne/ défaillance/ anomalie. Ces grandeurs brutes sont identifiées par le processeur comme impropres à la définition de Marqueurs pertinents car elles impliqueraient des incertitudes en terme de durée de fonctionnement restante d'une dizaine de semaines, ce qui 15 est pour le moins insatisfaisant. Le processeur décide qu'il faut effectuer un traitement numérique de ces grandeurs afin de définir des Marqueurs Pertinents comme l'entend l'invention. L'analyse de la figure 5b sur laquelle les deux courbes sont rapprochées en 20 ordonnées pour faire coïncider leurs paliers, montrent que les premières dérives de fonctionnement sont détectées grâce à la température au moment où la vibration est encore en « phase plate » (palier pas de dégradation marquée observée). Lorsque la température arrive dans sa « phase plate » (palier) on commence à observer les dérives de fonctionnement au niveau de la courbe de 25 vibration jusqu'à atteindre la fin de vie des roulements. La combinaison des marqueurs « température » (modèle d'usure phase précoce) et « vibration » (modèle d'usure phase fin de vie) est identifiée par le processeur comme permettant de définir un modèle avec progression linéaire en fonction du temps sur une large période (28 mois) sans palier de plus de 30 une semaine voire de plus de 2 jours, et donc sans incertitude en terme de 3066844 29 durée de fonctionnement restante liées à la prise en compte des grandeurs brutes. La combinaison (en l'occurrence la somme) de ces deux marqueurs est illustrée sur la figure 5 et permet de situer le fonctionnement du roulement dans le 5 temps afin de déterminer avec précision la durée de vie restante car à n'importe quelle valeur yi de la somme artificielle « vibration + température » correspondra un temps précis (et non plus un intervalle de temps) y compris lorsque les grandeurs brutes isolées température ou vibration sont constantes, et donc une durée restante avant panne précise « xi » également précise . 10 La courbe résultant de la somme artificielle des données de température et de vibration suit une progression quasi-linéaire sur 3 intervalles de temps distincts phase 1: y = 0.2x phase 2: y = 0.1x + 0.1 15 phase 3: y = 1.2x - 4.8 Cette somme « vibration + température » permet donc de mettre en évidence un modèle de suivi du cycle de vie global des roulements formant un Marqueur Pertinent et ainsi de générer une prédiction dès la détection des premières dérives. 20 L'analyse prévisionnelle des défaillances du roulement et de son RUL (temps restant avant l'apparition d'une défaillance) sera donc effectué sur la base du marqueur constitué qui présente des phases quasi-linéaires de dégradation (3 phases sur l'exemple de la figure 5) pouvant être exprimé comme suit en fonction des phases : y= ax+b où x est le temps ou a et b sont des réels et a non 25 nul. 3066844 30 Exemple de présentation de prédiction L'interface à disposition d'un opérateur, telle que représentée sur la figure 3, le renseigne lors de la phase de prédiction, si l'observation de l'évolution 5 courante des Marqueurs Pertinents révèle un jeu de Marqueurs Antérieurs d'une panne identifiée lors de la phase d'apprentissage : a) le type de panne concerné « Panne "Défaut axe YL » tel qu'il résulte du jeu de Marqueurs Antérieurs concerné 10 b) à d) l'équipement concerné : b) : type d'équipement "XXXX" c) site d'implantation de l'équipement "XXXX XXXX" d) les mesures de Marqueurs Pertinents ayant permis l'identification de la possible survenue d'une panne « Mesures concernées : Température Moteur Axe YL, Température Codeur Axe YL » 15 e) la date d'intervention à planifier (information déduite de la durée restante avant panne x résultant de l'observation des Marqueurs Pertinents concernés « Intervention à planifier dans un délai inférieur à 6 heures » f) une plage d'intervention idéale à partir du calendrier de maintenance et 20 de la date d'intervention planifiée déduite « : 03/ 05/ 2017 13:00:00 - 03/ 05/ 2017 14:00:00» g) une ou plusieurs prescription(s) de réparation utile si la phase d'apprentissage ou la phase de test précédente, a permis d'en identifier, avec une indication sur le taux de réussite escompté : 25 i. Attente baisse de la température : 100% disparition des marqueurs ii. Nettoyage / Remise origine : 100% disparition des marqueurs 30 REVENDICATIONS1. Procédé de prédiction d'anomalies de fonctionnement, de défaillance, et/ou de pannes d'une machine tournante à partir du suivi de différentes grandeurs de fonctionnement de la machine telles que ses vibrations, sa température, ses ultrasons, ses paramètres électromagnétiques, physiques ou chimiques, mesurées par une pluralité de capteurs de mesures comprenant : A. une phase d'apprentissage initial durant laquelle : a. on enregistre les valeurs des grandeurs brutes caractéristiques du fonctionnement de la machine fournies par les capteurs sous la forme de données historisées jusqu'à un moment « tp » identifié comme celui de la survenue d'au moins une anomalie, défaillance et / ou panne b. on identifie la grandeur ou un traitement mathématique d'une grandeur, comme un Marqueur pertinent de la survenue de la défaillance, dit Marqueur Antérieur, si son évolution en fonction du temps est progressive avec une rupture significative intervenant dans un intervalle de temps situé autour du moment « fp » de la survenue de l'anomalie, défaillance et/ou panne, différents Marqueurs ainsi identifiés pour la même défaillance, formant un jeu de Marqueurs de référence, dont l'évolution des valeurs dans le temps est connue jusqu'au moment de la survenue de l'anomalie, défaillance et/ou panne à l'issue de la phase d'apprentissage, B. une phase de prédiction de la date de survenue de la défaillance pour la machine considérée durant laquelle : a. on observe l'évolution courante du jeu de Marqueurs Antérieurs tels que déterminés à l'étape précédente, et b. s'il existe une adéquation entre les valeurs courantes des Marqueurs Antérieurs observés et celle des valeurs des Marqueurs Antérieurs 3066844 32 du jeu de Marqueurs de référence considérées à un instant « tp-x », on émet une alarme indiquant une date « x » de survenue possible de la défaillance. 5 2. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend une étape d'identification du moment « tp » de survenue de la défaillance consistant à partir des données historisées délivrées par lesdits capteurs, à caractériser : des périodes de fonctionnement normal de ladite machine 10 électrique, des périodes d'interruption volontaire de service de ladite machine électrique des périodes d'interruption anormales de ladite machine électrique, 15 le moment de survenue d'une défaillance étant déterminé à partir de la détection de la fin de période d'une séquence fonctionnement normal de ladite machine électrique suivie par une période d'interruption anormale de la dite machine électrique. 20 3. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la caractérisation des périodes de fonctionnement normal et des périodes d'interruption volontaire de service s'effectue : à partir de l'identification dans les données historisées de données cycliques de fonctionnement 25 à partir d'un planning de fonctionnement et/ou à partir de la comparaison avec le fonctionnement d'autres machines d'un même ensemble. 4. Procédé selon la revendication 2 ou 3, caractérisé en ce qu'il comprend une 30 étape d'identification du moment de survenue de la défaillance consistant à intégrer des données extérieures telles que les données d'un logiciel GMAO ou une donnée saisie par un opérateur. 3066844 5 5. 10 6. 15 7. 20 8. 25 9. 30 33 Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les capteurs sont commandés pour effectuer des mesures des grandeurs de fonctionnement avec une fréquence d'échantillonnage initiale élevée, telle que 10000 données par seconde, et s'il n'est détecté aucune variation entre deux acquisitions successives, la fréquence d'échantillonnage pour la donnée concernée est réduite, et / ou s'il est détecté une variation importante entre deux acquisition, la fréquence d'échantillonnage pour la donnée concernée est augmentée. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que si durant la phase d'apprentissage, différents jeux de Marqueurs Antérieurs sont identifiés comme pertinents pour caractériser une même défaillance, on calcule une probabilité de survenue de la défaillance pour chaque jeu de marqueurs pertinents. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que durant la phase de prédiction, on continue à enregistrer les évolutions dans le temps des différents Marqueurs Antérieurs identifiés durant la phase d'apprentissage et on modifie en fonction l'évolution des jeux de Marqueurs Antérieurs de référence caractérisant une défaillance Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que durant la phase de prédiction, on continue à enregistrer les valeurs des grandeurs caractéristiques du fonctionnement de la machine par les capteurs sous la forme de données historisées jusqu'à la survenue d'au moins une défaillance et on modifie en fonction la nature des Marqueurs Antérieurs du jeu de Marqueurs de référence caractérisant la défaillance Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que durant la phase d'apprentissage et/ ou durant la phase de prédiction, on enregistre les grandeurs caractéristiques du fonctionnement de la machine par les capteurs sous la forme de données historisées en outre au delà de la survenue d'au moins une défaillance et au delà de la survenue d'une réparation de celle-ci, 3066844 34 on observe l'évolution des Marqueurs pertinents après la survenue d'une réparation sur la machine, dits Marqueurs Postérieurs, et si la signature caractéristique de l'anomalie a disparu dans les 5 Marqueurs Postérieurs on indique une information qualifiant positivement la réparation effectuée ou si la date de survenue possible d'une défaillance déterminée à partir des Marqueurs Postérieurs, est : o supérieure à la date de survenue possible d'une défaillance 10 déterminée à partir des Marqueurs Antérieurs on indique une information qualifiant positivement la réparation effectuée o égale ou inférieure à la date de survenue possible d'une défaillance déterminée à partir des Marqueurs Antérieurs 15 on indique une information qualifiant négativement la réparation effectuée 10. Système de prédiction de défaillances d'une machine tournante à partir du suivi de différentes grandeurs de fonctionnement de la machine telles que 20 ses vibrations, sa température, ses ultrasons, ses paramètres électromagnétiques, physiques ou chimiques, mesurées par une pluralité de capteurs de mesures, mettant en oeuvre le procédé de l'une quelconque des revendications précédentes, et comprenant : un serveur pourvu d'un processeur informatique apte à recueillir 25 en temps réel des données issues de différentes sources parmi des capteurs, apte à réaliser des traitements mathématiques de ces données, apte à comparer ces données ou des traitements mathématiques de celles ci à des évolutions de référence enregistrées, et pourvu d'une mémoire de stockage de ces 30 données, de leur traitement mathématique, et de leur évolution dans le temps un groupement de capteurs pourvu d'un moyen de communication à distance avec le serveur et d'une mémoire locale de stockage provisoire de valeurs mesurées par les 3066844 capteurs, la donnée mesurée étant stockée jusqu'à sa transmission au serveur, puis supprimée un terminal pour l'utilisateur en communication avec le serveur pourvu d'une interface d'affichage de l'alarme de la date possible 5 de survenue d'une défaillance sur une machine.