Brevet FR3049713A1 (20171006)
REVENDICATIONS1. Procédé assisté par ordinateur pour faire fonctionner un système de mise à la terre d'un arbre, le 5 procédé étant caractérisé en ce qu'il exécute sur un processeur les stades de : réception d'un signal associé à un arbre d'un équipement tournant, dans lequel le signal est sensible à une tension ou à un courant antagoniste appliqué à 10 l'arbre pour réduire une tension ou un courant de mise à la terre de l'arbre ; caractérisation d'une forme d'onde du signal en fonction du temps pour diagnostiquer un état de l'équipement tournant et 15 intervention sur l'équipement tournant en réaction au diagnostic.\n<CLM>\1\tProcédé suivant la revendication 1, caractérisé en ce que le processeur exécute, en outre, les stades de : 20 comparaison d'un aspect de forme de la forme d'onde du signal à un aspect de forme d'une forme d'onde de modèle dans une base de données de formes d'onde de ligne de base et de modèle de défaut et intervention sur l'équipement tournant sur la base 25 du stade de comparaison, lorsque la forme d'onde du signal indique un comportement de l'équipement tournant, qui dévie de son comportement escompté représenté par les formes d'onde de modèle. 3049713 30\n<CLM>\1\tProcédé suivant la revendication 1, caractérisé en ce que le processeur exécute, en outre, les stades de : identification d'un motif répétitif de défauts indiqué par la forme d'onde du signal ; comparaison du motif répétitif à un motif répétitif de défaut de prédiction mémorisé dans une base de données pour déterminer l'état de l'équipement tournant.\n<CLM>\1\tProcédé suivant la revendication 1, caractérisé 10 en ce que le processeur exécute, en outre, les stades de : auto-apprentissage de caractéristiques de la forme d'onde du signal, qui précèdent statistiquement une anomalie non-périodique de la forme d'onde du signal et diagnostic de l'état de l'équipement tournant en 15 réaction à une prédiction de l'anomalie non-périodique reposant sur le stade d'auto-apprentissage.\n<CLM>\1\tProcédé suivant la revendication 1, caractérisé en ce que le processeur exécute, en outre, les stades de : 20 recueil du signal sous la forme d'une série temporelle de tension ou de courant à une fréquence d'échantillonnage d'au moins 2 kHz ; caractérisation de la série temporelle par au moins une transformée d'ondelette, une transformée de Fourier, 25 une analyse de composant principal, un réseau neuronal et un algorithme d'assistance vectorielle de machine et corrélation de la série temporelle caractérisée à un modèle de forme d'onde de ligne de base et à un modèle de forme d'onde de défaut pour diagnostiquer l'état de 30 l'équipement tournant.\n<CLM>\1\tProcédé suivant la revendication 1, caractérisé en ce que le processeur exécute, en outre, les stades de : 3049713 31 création et mémorisation d'une pluralité de modèles de forme d'onde de ligne de base dans une base de données, qui caractérisent des états de ligne de base acceptables de l'équipement tournant ; 5 création et mémorisation d'une pluralité de modèles de forme d'onde de défaut dans la base de données, qui caractérisent des états dégradés ou défectueux de l'équipement tournant ; création d'un modèle de forme d'onde de signal, qui 10 caractérise la forme d'onde du signal ; intégration de paramètres opérationnels d'équipement tournant dans ces conditions de fonctionnement données, directement dans le modèle de forme d'onde du signal, les modèles de forme d'onde de ligne de base et les modèles 15 de forme d'onde de défaut et corrélation du modèle de forme d'onde du signal à au moins l'un d'un modèle de forme d'onde de ligne de base et d'un modèle de forme d'onde de défaut à partir de la base de données pour diagnostiquer l'état de 20 l'équipement tournant.\n<CLM>\1\tProcédé suivant la revendication 1, caractérisé en ce que le processeur exécute, en outre, les stades de : création et mémorisation de modèles de formes 25 d'onde escomptées du signal pendant des fonctionnements bien réglés de l'équipement tournant reposant sur la caractérisation de la forme d'onde du signal, après un réglage manuel et sa vérification ; incorporation de paramètres fonctionnels de 30 l'équipement tournant directement dans les modèles des formes d'onde escomptées, chaque modèle d'une forme d'onde escomptée procurant une enveloppe de spécification pour une forme d'onde acceptable dans un état de fonctionnement donné et 3049713 32 modélisation de formes d'onde du signal de l'équipement tournant et indication d'un défaut ou d'un problème prévu si une composante du modèle de forme d'onde du signal tombe en-dehors de l'enveloppe de 5 spécification d'un modèle de forme d'onde escomptée dans l'état de fonctionnement donné.\n<CLM>\1\tProcédé suivant la revendication 1, caractérisé en ce que le processeur exécute, en outre, les stades de : création et mémorisation de modèles spécifiques à l'installation de formes d'onde escomptées du signal reposant sur la caractérisation de la forme d'onde du signal, chaque modèle spécifique à une installation comprenant une enveloppe de spécification pour une forme d'onde dans une condition de fonctionnement donnée de l'équipement tournant à une installation donnée ; création d'un jeu de modèles modifiés en agrandissant les enveloppes de spécification des modèles spécifiques à une installation, dans lequel les enveloppes de spécification agrandies s'appliquent à un modèle de machine donnée de l'équipement tournant pour une gamme d'installations ; création d'un jeu de modèles modifiés davantage en agrandissant davantage les enveloppes de spécification des modèles spécifiques à une installation, les enveloppes de spécification agrandies davantage s'appliquant à un type de machine de l'équipement tournant, en incluant plusieurs modèles et comprenant, en outre, fournir les modèles modifiés 30 et les modèles modifiés davantage à une base de données accessible à des installations multiples de machines du type de machine de l'équipement tournant ; dans lequel au moins certaines des machines du type de machine comprennent un processeur qui exécute les 3049713 33 stades d'indication d'un défaut ou d'un problème prévu, si une caractéristique d'une forme d'onde de signal de la machine tombe à l'extérieur de l'une des enveloppes de spécification agrandies ou de l'une des enveloppes de 5 spécification agrandies davantage.\n<CLM>\1\tProcédé suivant la revendication 1, caractérisé en ce que le processeur exécute, en outre, les stades de : prévision d'une forme d'onde continue de la tension 10 ou du courant de la mise à la terre reposant sur ses aspects périodiques ; calcul d'une forme d'onde pour la tension ou le courant antagoniste, qui minimisera la forme d'onde continue prévue de la tension de la mise à la terre ; 15 application de la tension ou du courant antagoniste à l'arbre sous la forme d'une forme d'onde antagoniste et diagnostic de l'état de l'équipement tournant en analysant des formes d'onde caractérisées de la tension ou du courant antagoniste et de la tension ou du courant 20 de mise à la terre.\n<CLM>\1\tSystème de mise à la terre d'un arbre d'un équipement tournant comprenant : un dispositif qui produit une tension ou un courant 25 antagoniste, qui réduit une tension ou un courant de mise à la terre entre un arbre de l'équipement tournant et un châssis ou sa terre et un dispositif d'analyse d'une forme d'onde, qui caractérise une forme d'onde de la tension ou du courant antagoniste, compare la forme d'onde antagoniste à une famille d'auto-apprentissage de formes d'onde escomptées dans une base de données de formes d'onde de modèle et diagnostique ou prévoit un défaut ou une dégradation de l'équipement tournant, lorsque la forme d'onde 3049713 34 antagoniste indique un comportement qui dévie d'un comportement représenté par au moins l'une des formes d'onde escomptées ; dans lequel le dispositif d'analyse d'une forme 5 d'onde archive des modèles de formes d'onde antagonistes de l'équipement tournant en fonction du temps ; analyse des changements précoces dans les formes d'onde antagonistes archivées par rapport à des événements ultérieurs de défauts et de dégradations identifiés par 10 une logique expert, et met à jour la logique expert pour fournir une prévision de défauts et de dégradations à venir sur la base d'une reconnaissance de ces changements précoces, en donnant un système expert à auto-apprentissage.