INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
A cet effet, l’invention a pour objet une méthode de calibration d’un capteur de surveillance d’un bain de fusion appartenant à un système de surveillance d’un bain de fusion d’une machine de fabrication additive, la méthode comprenant au moins les étapes suivantes : - mesure et enregistrement de la valeur du signal transmis par le capteur de surveillance lorsqu’il n’est pas exposé à un rayonnement de référence, - exposition du capteur de surveillance au rayonnement de référence, - mesure et enregistrement de la valeur du signal transmis par ce capteur de surveillance lorsqu’il est exposé au rayonnement de référence, - calcul d’un coefficient de correction pour ce capteur de surveillance à partir d’une valeur de référence associée au rayonnement de référence et des valeurs du signal transmis par ce capteur de surveillance lorsqu’il n’est pas soumis au rayonnement de référence et lorsqu’il est soumis au rayonnement de référence, - enregistrement dans une table de correction du coefficient de correction propre à ce capteur de surveillance et de la valeur du signal transmis par le capteur de surveillance lorsqu’il n’est pas exposé à un rayonnement de référence.
Avantageusement mais non obligatoirement, l’invention peut aussi prévoir que : - la table de correction associée à un capteur de surveillance est enregistrée dans le système de surveillance d’un bain de fusion dont fait partie ce capteur de surveillance, - dans le cas où le gain électronique du capteur de surveillance est réglable, ce gain électronique est réglé à une valeur prédéfinie avant les étapes de mesure et d’enregistrement des valeurs du signal transmis par ce capteur, - le gain électronique du capteur de surveillance est fixé à son maximum avant les étapes de mesure et d’enregistrement des valeurs du signal transmis par ce capteur, - le rayonnement de référence auquel chaque capteur de surveillance est exposé est issu d’une source lumineuse calibrée en intensité lumineuse et en longueur d’onde, cette source lumineuse calibrée comprenant une lampe à filament équipée d’un dispositif, tel une carte, de régulation de sa puissance lumineuse de sortie.
Idéalement, la méthode selon l’invention est mise en œuvre avec au moins deux capteurs de surveillance différents, la méthode comprenant au moins les étapes suivantes : - mesure et enregistrement de la valeur du signal transmis par chaque capteur de surveillance lorsqu’il n’est pas exposé à un rayonnement de référence, - exposition de chaque capteur de surveillance au rayonnement de référence, - mesure et enregistrement de la valeur du signal transmis par chaque capteur de surveillance lorsqu’il est exposé au rayonnement de référence, - calcul d’un coefficient de correction pour chaque capteur de surveillance à partir d’une valeur de référence associée au rayonnement de référence et des valeurs du signal transmis par ce capteur de surveillance lorsqu’il n’est pas soumis au rayonnement de référence et lorsqu’il est soumis au rayonnement de référence, - enregistrement dans une table de correction du coefficient de correction propre à chaque capteur de surveillance et de la valeur du signal transmis par chaque capteur de surveillance lorsqu’il n’est pas exposé à un rayonnement de référence.
Dans le cas où la méthode selon l’invention est mise en œuvre avec au moins deux capteurs de surveillance différents, l’invention peut aussi prévoir que : - la méthode est mise en œuvre avec au moins deux capteurs de surveillance appartenant à une même machine de fabrication additive, - la méthode est mise en œuvre avec au moins deux capteurs de surveillance appartenant à des machines de fabrication additive distinctes.
En résumé, il a été décrit une technique de génération et de communication de la valeur de la base de temps de référence du microcontrôleur, dans un registre de compteur fonctionnant en permanence avec un accès à faible latence pour la lecture et la programmation en mode actif. La valeur de la base de temps de référence peut bénéficier de compensations de dérive et d’un mécanisme de transition de mode qui peut être automatique ou programmable. Dans des exemples de réalisation, le registre de compteur peut être obtenu au moyen d’un compteur dupliqué dans le domaine haute fréquence, ou d’un compteur dans le domaine haute fréquence basé sur une combinaison d’un compteur actualisé à haute fréquence dans le mode actif et d’un compteur toujours disponible actualisé à plus basse fréquence.
Procédé de contrôle d’un système et produit programme d’ordinateur associé La présente invention concerne un procédé de contrôle d’un système. La présente invention concerne aussi un produit programme d’ordinateur associé.
En industrie, les infrastructures sont de plus en plus complexes, de sorte que des événements anormaux, tels que des pannes ou des détériorations, sont susceptibles de se produire de manière récurrente, sans qu’il soit aisé de les expliquer. Cela engendre un impact économique et environnemental important.
Par exemple, le raffinage du pétrole est un procédé de transformation du pétrole brut en un produit fini utilisable, par exemple, en tant qu’essence, diesel ou d’autres produits utilisés dans l’industrie pétrochimique. L’étape de distillation est la première étape de ce procédé. Elle consiste à purifier différentes substances de liquides d’un mélange, par exemple, les différentes fractions d’hydrocarbures contenues dans le pétrole brut. Toutefois, régulièrement, un événement anormal, appelé engorgement, a lieu, ce qui requiert le ralentissement, voire l’arrêt du procédé de transformation pendant une durée relativement longue. En effet, de nombreuses heures de maintenance sont requises pour retrouver l’état normal de la colonne.
Différentes méthodes basées sur des équations théoriques et/ou des analyses de pression et de température ont été développées afin de prédire les engorgements des colonnes de distillation utilisées dans les raffineries. Néanmoins, de telles méthodes conduisent soit à de nombreuses prédictions erronées (faux positifs), soit à un nombre important d’engorgements non prédits (faux négatifs), et sont donc insatisfaisantes.
Il est également connu une méthode d’obtention d’un modèle visant à prédire le début d’un engorgement. Un tel modèle se base sur un algorithme de type forêt aléatoire (en anglais « Random Forest »). Néanmoins, un tel modèle engendre également un nombre conséquent de faux positifs tout en omettant de prédire certains engorgements. Cela entraîne une perte de temps, ainsi que des pertes économiques.
Il existe donc un besoin pour un procédé permettant une meilleure prédiction de la survenue d’un événement anormal affectant un système.
A cet effet, la présente description a pour objet un procédé de contrôle d’un système, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant :
une phase préparatoire comprenant les étapes suivantes : l’obtention de séries temporelles, pour au moins un système de même nature que le système à contrôler, chaque série temporelle décrivant l’évolution temporelle d’un ou plusieurs paramètres prédéterminés du système considéré entre un instant initial et un instant final, l’instant final étant déclenché par la survenue d’un événement anormal affectant le système considéré, pour chaque série temporelle, la définition d’une période temporelle anormale et d’une période temporelle normale, la fin de la période temporelle anormale coïncidant avec la survenue de l’événement anormal, la période temporelle normale étant une période antérieure et de même durée que la période temporelle anormale et telle que l’écart temporel entre la période temporelle normale et la période temporelle anormale soit supérieur à un écart prédéterminé, pour chaque série temporelle, la détermination d’une métrique de caractérisation de chaque paramètre de la série considérée, d’une part sur la période temporelle anormale, et d’autre part sur la période temporelle normale, pour un ensemble de séries temporelles, dites d’entraînement, la détermination de règles d’association en fonction des métriques de caractérisation obtenues pour chaque paramètre, chaque règle d’association prédisant la survenue ou non d’un événement anormal en associant une donnée relative à la métrique de caractérisation d’au moins un paramètre à la survenue ou non de l’évènement anormal, la validation des règles d’association obtenues sur au moins une série temporelle, dite test, distincte des séries temporelles d’entraînement, une phase d’exploitation comprenant les étapes suivantes : l’obtention de données relatives à l’évolution temporelle du ou des paramètres prédéterminés du système à contrôler, la prédiction de la survenue ou non d’un événement anormal susceptible d’affecter le système en fonction des données obtenues pour le système à contrôler et des règles d’association validées.
Suivant des modes de réalisation particuliers, le procédé comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles :
- pour chaque période temporelle normale et chaque période temporelle anormale, il est défini une première sous-période et une seconde sous-période, la seconde sous-période ayant la même durée que la première sous-période et étant espacée de la première sous-période d’une durée prédéterminée, la métrique de caractérisation étant un taux de changement, lors de l’étape de détermination de la métrique de caractérisation, il est calculé, pour chaque période temporelle normale et anormale, une donnée caractéristique pour chaque paramètre considéré sur la durée d’une part de la première sous-période et d’autre part de la seconde sous-période de la période temporelle considérée, la métrique de caractérisation de chaque période temporelle normale et anormale étant obtenue en fonction des données caractéristiques obtenues pour la première sous-période et la seconde sous-période de la période temporelle considérée ;
- lors de l’étape de détermination des règles d’association, les métriques de caractérisation sont classifiées en plusieurs classes en fonction de la valeur obtenue pour chaque métrique de caractérisation, lors de l’étape de détermination de règles d’association, la donnée relative à la métrique de caractérisation étant la classe à laquelle appartient la métrique de caractérisation de sorte que chaque règle d’association associe une classe d’une métrique de caractérisation d’au moins un paramètre à la survenue ou non d’un évènement anormal ;
- les règles d’association déterminées sont au plus un nombre prédéterminé de règles sélectionnées parmi un ensemble de règles établies en fonction des métriques de caractérisation des paramètres sur l’ensemble des séries temporelles d’entraînement, les règles sélectionnées étant des règles dont la fréquence d’apparition dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition,
de préférence les règles sélectionnées étant les règles ayant une métrique de confiance la plus élevée parmi les règles dont la fréquence d’apparition dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition, la métrique de confiance évaluant la fréquence de véracité de la règle sur les séries temporelles considérées,
de préférence les règles sélectionnées étant les règles ayant un taux d’indépendance le plus faible parmi les règles dont la fréquence d’apparition dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition et dont la métrique de confiance est la plus élevée, le taux d’indépendance quantifiant l’indépendance des associations effectuées par une règle,
de préférence les règles sélectionnées étant les règles ayant une métrique de conviction la plus élevée parmi les règles dont la fréquence d’apparition dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition, dont la métrique de confiance est la plus élevée et dont le taux d’indépendance est le plus faible, la métrique de conviction quantifiant la fréquence de non-véracité de la règle sur les séries temporelles considérées ;
Au cours ou à l’issue de cette comparaison S3, une ou plusieurs données DAT2 de transaction complémentaires sont déterminées ou identifiées en S4 à l’aide du module DET de la . Une telle détermination peut être réalisée en local par l’objet communicant OC ou de manière déportée.
Dans le contexte d’utilisation de la , les données/informations INF1 représentatives d’un environnement dans lequel se trouve la voiture électrique connectée OC 1 sont reçues par la voiture OC 1 , via le module de réception REC de la . Elles sont véhiculées par exemple dans un message MSG diffusé par exemple par le serveur DC 1 ou par la borne de recherche DF 1 , selon le contexte de communication envisagé. Le message MSG peut également être diffusé par toute infrastructure adaptée telle que la station de recharge qui gère l’ensemble des bornes de recharge, un restaurant, un centre routier, une collectivité territoriale, etc…
Un tel message MSG est par exemple de type beacon, V2X, UWB (« Ultra wideband » en anglais), WiFi multicast, ou encore LiFi (« Light Fidelity » en anglais), etc...
Typiquement, cette information INF1 désigne par exemple :
- le nom de la station de recharge où se trouve la borne de recharge DF 1 , le numéro de cette borne, etc…
- le type de carburant, par exemple « électricité », associé à la borne de recharge DF 1 ,
Les données/informations INF1 peuvent également correspondre à une interprétation faite par la voiture électrique connectée OC 1 des données issues de ses différents capteurs CAP 1 à CAP S , typiquement le niveau de la recharge en électricité de sa batterie, les dimensions ou le type de la voiture OC 1, le ou les occupants de la voiture OC 1 (biométrie), etc. Les données/informations INF1 peuvent également correspondre par exemple à une enseigne ou un logo de la station de recharge qui ont été reconnus après analyse d’une image ou d’une vidéo capturée par un des capteurs CAP 1 , CAP 2 ,…, CAP S de la voiture OC 1 , typiquement un appareil photo ou une caméra. Il peut s’agir également des métadonnées associées à cette image, telles que par exemple la position géographique de la station de recharge, la date et/ou l’heure de capture de l’image ou de la vidéo. Les données/informations INF1 correspondent également dans ce contexte d’utilisation aux coordonnées géographiques (cartésiennes, polaires, sphériques, etc.) de la voiture OC 1 qui sont mesurées par un des capteurs CAP 1 , CAP 2 ,…, CAP S de la voiture OC 1 , typiquement un dispositif GPS.
Dans le contexte d’utilisation de la , les données/informations INF2 de fonctionnement de la voiture connectée OC 1 correspondent aux paramètres liés à l’infrastructure de la voiture OC 1 et remontés via un multiplex ou un bus de données installé dans la voiture. Il s’agit par exemple de la vitesse courante, de l’ouverture/fermeture de la trappe à carburant/recharge électrique, de la diminution/élévation du niveau de carburant/de la batterie, de l’ouverture/fermeture d’une portière, etc…
Dans le contexte d’utilisation de la , l’élément INF3 d’un historique des transactions déjà effectuées par la voiture OC 1 est typiquement une information relative à des paiements précédemment effectués par la voiture OC 1 .
Dans le contexte d’utilisation de la , les données complémentaires de transaction DAT2 sont par exemple l’identité de la personne qui conduit la voiture OC 1 , le kilométrage effectué, la localisation de la voiture OC 1 au moment du paiement. Dans le cas où la voiture connectée OC 1 est partagée par plusieurs personnes ou plusieurs sociétés et contient de ce fait plusieurs modules de transaction MT, ici modules de paiement, les données complémentaires DAT2 correspondent à un identifiant du module de paiement associé à la personne identifiée au préalable par un capteur biométrique de la voiture OC 1 . Ainsi, l’étape de détermination S4 permet avantageusement de sélectionner automatiquement le module de transaction MT associé à l’utilisateur UT effectif de l’objet communicant OC lorsque plusieurs utilisateurs sont potentiellement aptes à utiliser cet objet.
Dans le contexte d’utilisation de la , les données/informations INF1 représentatives d’un environnement dans lequel se trouve la montre connectée OC 2 sont reçues via le module de réception REC de la . Elles sont véhiculées par exemple dans un message MSG diffusé par exemple par le serveur DC 2 ou par le portillon DF 2 selon le contexte de communication envisagé. Le message MSG peut également être diffusé par un émetteur placé en gare ou en station, dans le métro, dans le bus, etc. Typiquement les données/informations INF1 désignent par exemple le nom d’une station ou d’un arrêt de bus/tramway, l’identifiant d’une ligne de transport, des informations de géolocalisation de la montre connectée OC 2 dans la gare ou la station, le type de moyen de transport emprunté, par exemple « métro», associé au portillon DF2, etc. Un tel message MSG est par exemple de type beacon, UWB (« Ultra wideband » en anglais), WiFi multicast, ou encore LiFi (« Light Fidelity » en anglais), etc...
Les données/informations INF1 peuvent également correspondre à une interprétation faite par la montre connectée OC 2 des données issues de ses différents capteurs CAP 1 à CAP S . Elles correspondent par exemple au nom de la station ou de la gare, à un identifiant de la ligne de transport empruntée par l’utilisateur UT, etc. qui ont été reconnus après analyse d’une image ou d’une vidéo capturée par un des capteurs CAP 1 , CAP 2 ,…, CAP S de la montre OC 2 , typiquement un appareil photo ou une caméra. Il peut s’agir également des métadonnées associées à cette image, telles que la position géographique de la station ou de la gare, la date et/ou l’heure de capture de l’image ou de la vidéo. Les données/informations INF1 peuvent également correspondre, dans ce contexte d’utilisation :
- à une vitesse mesurée par un des capteurs CAP 1 , CAP 2 ,…, CAP S de la montre OC 2 , typiquement un accéléromètre,
- aux coordonnées géographiques (cartésiennes, polaires, sphériques, etc.) de la montre OC 2 qui sont mesurées par un des capteurs CAP 1 , CAP 2 ,…, CAP S de la montre OC 2 , typiquement un dispositif GPS.
Dans le contexte d’utilisation de la , les données/informations INF2 de fonctionnement de la montre connectée OC 2 correspondent par exemple à la date et l’heure courante.
Le dispositif électronique de contrôle 110 est par exemple configuré pour calculer une estimation de la température ambiante extérieure T ext à partir de la température T et du courant de court-circuit I sc du module photovoltaïque, par la relation suivante : où A et B sont des coefficients variant en fonction de la température T du module photovoltaïque.
Les inventeurs ont déterminé que le coefficient directeur A de l'équation Math 6 ci-dessus peut être approximé à partir du courant de la température T du module photovoltaïque, par la relation polynomiale d'ordre 2 suivante : où A cd , B cd et B cd sont des coefficients fixes dépendants uniquement des caractéristiques du module photovoltaïque 104 et de son intégration dans le système considéré (notamment de son couplage thermique avec d'autres éléments du système).
De façon similaire, l'ordonnée à l'origine B de l'équation Math 6 ci-dessus peut être approximée à partir du courant de court-circuit I sc du module, par la relation polynomiale d'ordre 2 suivante :
où A oo , B oo et B oo sont des coefficients fixes dépendants uniquement des caractéristiques du module photovoltaïque 104 et de son intégration dans le système considéré.
Ainsi, la température ambiante T ext peut être calculée par le dispositif de contrôle 110, selon la relation suivante :
La température T peut être estimée par la méthode décrite ci-dessus, à partir d'une mesure du courant de court-circuit I sc et d'une mesure de la tension de circuit ouvert V oc du module photovoltaïque (équation Math 1). Dans ce cas, on utilise de préférence la même valeur mesurée du courant I sc pour l'estimation de la température T du module (équation Math 1) et pour le calcul de la température ambiante (équation Math 6), de façon à éviter d'éventuelles imprécisions liées à une variation de l'irradiation.
A titre de variante, la température T peut être mesurée par une sonde de température du système. En effet, l'intégration d'une sonde adaptée à mesurer la température du module photovoltaïque est généralement plus simple que l'intégration d'une sonde de température ambiante extérieure.
Les coefficients A cd , B cd , C cd , A oo , B oo et C oo peuvent être déterminés lors d'une phase de calibration, à la conception du système, puis stockés dans une mémoire du dispositif de contrôle 110. Pour déterminer les coefficients A cd , B cd , C cd , A oo , B oo et C oo , le système peut être installé dans une chambre de calibration permettant de faire varier la température ambiante T ext et l'irradiation. On vient alors balayer la plage des valeurs de température ambiante T ext auxquelles le module est susceptible d'être soumis en conditions réelles d'utilisation. Pour chaque valeur de température ambiante T ext , on fait varier l'irradiation de façon à balayer la plage d'irradiations auxquelles le module est susceptible d'être soumis en conditions réelles d'utilisation. Pour chaque valeur d'irradiation et pour chaque valeur de température ambiante T ext , on mesure la température T du module photovoltaïque et on détermine le courant de court-circuit I sc du module. Les coefficients A cd , B cd , C cd , A oo , B oo et C oo sont ensuite déterminés par régression polynomiale d'ordre 2 à partir des mesures réalisées.
Le procédé décrit ci-dessus permet d'estimer la température ambiante T ext de façon précise, à partir de la température T, estimée ou mesurée, du module photovoltaïque, et d'une mesure du courant de court-circuit I sc du module, et ce par un calcul simple nécessitant des ressources calculatoires limitées et pouvant aisément être mise en oeuvre par un circuit électronique de contrôle embarqué du système intégrant le module photovoltaïque.
A titre de variante, les équations Math 7 et Math 8 ci-dessus, définissant respectivement les coefficients A et B en fonction de la température T, peuvent être adaptées en fonction de l'application et de la précision requise. Ainsi, par exemple, pour accroitre la précision de l'estimation de la température T du module, les coefficients A et B de l'équation Math 6 pourront être exprimés et calculés par une relation polynomiale d'ordre supérieur à 2. A l'inverse, si une précision élevée n'est pas nécessaire et pour simplifier les calculs à mettre en oeuvre par le dispositif électronique de contrôle 110, les coefficients A et B peuvent être exprimés par une relation polynomiale d'ordre 1 (relation linéaire).
Les inventeurs ont constaté que l'évolution réelle du coefficient A en fonction de la température T a, en première approche, dans une plage de température T allant de 0 à 40°C, la forme d'une sinusoïde amortie, telle que représentée, à titre d'exemple, en trait plein, sur les figures 5, 6, 7, 8 et 9.
Les inventeurs ont en outre constaté que l'évolution réelle du coefficient B en fonction de la température T a, en première approche, dans la plage de température T allant de 0 à 40°C, une forme sensiblement linéaire, telle que représentée, à titre d'exemple, en trait plein, sur les figures 10 et 11.
Les figures 5, 6, 7, 8 et 9 illustrent chacune, par une courbe en pointillés, une approximation polynomiale de l'évolution réelle du coefficient A en fonction de la température T. Plus particulièrement, les figures 5, 6, 7, 8 et 9 représentent respectivement une approximation polynomiale d'ordre 1, une approximation polynomiale d'ordre 2, une approximation polynomiale d'ordre 3, une approximation polynomiale d'ordre 4 et une approximation polynomiale d'ordre 5 de l'évolution du coefficient A en fonction de la température T.
De façon similaire, les figures 10 et 11 illustrent chacune, par une courbe en pointillés, une approximation polynomiale de l'évolution réelle du coefficient B en fonction de la température T. Plus particulièrement, les figures 10 et 11 représentent respectivement une approximation polynomiale d'ordre 1 et une approximation polynomiale d'ordre 2 de l'évolution du coefficient B en fonction de la température T.