INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Lorsque le dispositif de sécurité personnalisé comporte une pluralité de paramètres d'unicité et de micro-motifs associés, il peut être possible de détecter si une partie seulement du dispositif de sécurité a été falsifiée.
Dans le cas où un coefficient de la fonction mathématique comporte une clé cryptographique, il est possible de retrouver cette clé cryptographique en itérant à partir de l’emplacement de l’au moins un paramètre d’unicité et de la fonction mathématique jusqu’à trouver une correspondance avec un micro-motif.
La clé cryptographique trouvée ou le code de sécurité peuvent être vérifiés avec une information pouvant être stockée sur le dispositif de sécurité, par exemple sur une puce ou encodée avec code barre ou un QR code dans le dispositif de sécurité.
Il est ainsi possible de vérifier l’intégrité de la fonction mathématique en comparant la clé cryptographique (ou le code de sécurité) avec l’information stockée et/ou encodée sur le dispositif de sécurité.
Procédé de détection d’un défaut de roulement d’un système rotatif et système de surveillance mettant en œuvre ce procédé DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION La présente invention concerne un procédé de détection d’un défaut d’un roulement d’un système rotatif, comme un roulement de palier de turbomachine aéronautique.
L’invention trouve des applications dans le domaine de la surveillance de l’usure de roulements comme des roulements d’éoliennes ou de moteurs de voitures. Elle trouve, en particulier, des applications dans le domaine de l’aéronautique pour la surveillance des roulements des systèmes rotatifs des turbomachines.
ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Dans l’industrie, et notamment en aéronautique, les roulements, comme les roulements à billes ou à rouleaux, font souvent l’objet d’une surveillance spécifique afin de détecter précocement tout éventuel endommagement ou usure. En effet, les roulements font partie des organes mécaniques les plus sollicités et les plus critiques sur de nombreux équipements, comme par exemple les turboréacteurs, les compresseurs, les inverseurs de poussée, etc. Une usure prématurée ou une défaillance imprévue sur un roulement peut attenter à la sureté de fonctionnement des équipements voire, dans certains cas, à la sécurité des usagers. Il est donc nécessaire de surveiller l’état de santé des équipements complexes comprenant plusieurs éléments tournants (bielles de combustion, roulements, engrenages, fans, etc.) et en particulier l’état de santé des roulements afin de détecter au plus tôt l’apparition d’un défaut ou endommagement.
De manière générale, le fonctionnement d’un roulement défectueux, notamment dans les moteurs et les boites de transmission des aéronefs, est caractérisé par un signal d’impulsion. Cependant, ce signal d’impulsion est bien souvent masqué par la présence d’une multitude de sources génératrices de bruits, ce qui entraîne un rapport signal-sur-bruit très faible. Dans l’exemple d’un aéronef, les signaux vibratoires sont fortement dominés par les bruits aérodynamiques ainsi que par des interférences générées par d’autres organes rotatifs de l’aéronef tels que les compresseurs, les fans, les turbines, les engrenages, etc. Ces interférences rendent difficile la détection d’un défaut de roulement à partir de ses signaux vibratoires.
La détection des défauts de roulements étant un point critique, de nombreux procédés ont été envisagés ou conçus pour tenter de détecter au mieux les éventuels défauts ou endommagements de roulements. Plusieurs documents de brevet proposent différentes techniques de détection. En particulier, le document de brevet EP1970691 A1 propose un procédé de détection d'endommagement d'un palier supportant au moins un arbre rotatif d'un moteur dans lequel une période de mesure correspondant à une plage de vitesses de rotation de l'arbre lors d'une activité renouvelable à bas régime de fonctionnement du moteur est définie. Le procédé consiste ensuite à acquérir, sur toute la période de mesure, un signal d'accélération vibratoire, puis à échantillonner le signal vibratoire en fonction de la vitesse de rotation du moteur pendant la période de mesure, puis à transformer le signal vibratoire échantillonné en un signal de fréquence pour obtenir des raies spectrales de fréquence ordonnées en fonction de la vitesse de rotation du arbre, puis à calculer la moyenne des amplitudes des raies spectrales, déterminer des pics d'amplitude autour des multiples de la fréquence théorique d’un rouleau endommagé, calculer le rapport entre chaque pic d'amplitude et le niveau d'amplitude achevé pour un roulement sain, et comparer le rapport obtenu à au moins un seuil d'endommagement prédéterminé. Ce procédé présente l’inconvénient d’être basé sur une analyse du spectre du signal. Or, il est bien connu dans la littérature qu’une simple analyse du spectre du signal n’est pas une approche adéquate pour détecter un défaut de roulement, en particulier lorsque le rapport signal-sur-bruit est très faible, comme c’est le cas dans le domaine aéronautique.
Le document de brevet CN 106771598 A décrit un procédé de détection de défauts de roulements dans lequel un signal vibratoire d'une vibration mécanique des composants du moteur est acquis sur une période de mesure P de variation du régime N de l'arbre. Le procédé consiste ensuite à échantillonner le signal pendant la période P, puis à synchroniser le signal avec les changements du régime N, à convertir le signal en un signal de fréquence pour obtenir des raies spectrales de fréquence ordonnées selon le régime N, à calculer la moyenne des amplitudes des raies spectrales afin d'obtenir une signature vibratoire courante du moteur, à calculer un taux d'écart entre la signature et une signature vibratoire sonore de référence et à comparer le taux de déviation avec des pointeurs de défaut d'une base de données préétablie, listant les dommages théoriques des roulements du moteur afin de déterminer les dommages potentiels desdits roulements. Cependant, comme pour le procédé précédent, ce procédé est basé sur une analyse du spectre du signal qui est vouée à l’échec notamment pour des environnements fortement bruités.
Le document de brevet EP 2693176 A1 décrit un procédé de détection de défauts d’un roulement par analyse vibratoire. Ce procédé repose sur un prétraitement du signal suivi d’une analyse d’enveloppe. Le but de ce prétraitement est de séparer la partie déterministe de la partie aléatoire et d’améliorer l’impulsivité du signal. Une fois que le spectre d’enveloppe est calculé, une approche probabiliste est utilisée pour résoudre le problème de déviation de la fréquence du défaut. Ainsi, des indicateurs basés sur la somme des amplitudes des harmoniques de la fréquence du défaut dans l’enveloppe sont proposés comme indicateurs de diagnostic. Cependant, les techniques de prétraitement ont un coût de calcul élevé et dépendent significativement des paramètres définis comme paramètres d’entrées.
Le document de brevet CN 104236908 B décrit un procédé de détection de défauts d’un roulement par analyse vibratoire. Ce procédé repose sur une analyse cyclostationnaire du signal vibratoire à partir de la distribution d’intensité de modulation. Ce procédé a l’inconvénient de requérir le calcul d’une matrice avant l’extraction de descripteurs de défaut. Il présente également l’inconvénient de ne pas traiter le problème de déviation de fréquence du défaut.
Le document de brevet EP 1970691 A1 décrit également un procédé de détection de défauts d’un roulement par analyse vibratoire. Ce procédé consiste à calculer le spectrogramme édité. Il consiste, en particulier, à remplacer la variable fréquence du spectrogramme par l’ordre de l’arbre tournant porté par le roulement surveillé. La moyenne par rapport au temps est ensuite calculée puis les fréquences de défaut (ainsi que leur multiple) sont comparées avec des cas références dans lesquels les roulements sont sains. L’information de diagnostic étant obtenue par une analyse spectrale à l’ordre 1, l’efficacité est donc limitée à des applications bien définies.
Le document de brevet CN 105092249 A décrit un procédé de détection de défauts de roulements par analyse vibratoire. Ce procédé consiste à concevoir un filtre de Gabor dont les paramètres (la fréquence centrale et la bande passante) sont optimisés de façon à maximiser l’indice des normes du signal filtré. Le spectre de l’autocorrélation de l’enveloppe est ensuite calculé sur le signal filtré. L’information de diagnostic se trouve dans cette distribution. Ce procédé, basé sur une analyse d’enveloppe après un prétraitement du signal vibratoire, présente l’inconvénient d’être couteux du fait notamment du prétraitement. Il présente en outre l’inconvénient de ne pas traiter le problème de déviation de la fréquence caractéristique.
Le document de brevet CN 104655423 A décrit un procédé de détection de défauts de roulements par analyse vibratoire. Ce procédé est basé sur une fusion des descripteurs de défauts dans le domaine temps-fréquence. Il consiste à calculer la distribution temps-fréquence pour des cas sains et des cas comprenant différents types de défauts. La redondance entre les distributions est supprimée et seuls les descripteurs distinctifs qui permettent un jugement par un opérateur sont conservés. Cependant, ce procédé requiert une base de données comprenant tous les types de défauts ce qui est rarement disponible dans le cadre aéronautique. En outre, ce procédé entraîne un coût de calcul élevé.
Le document de brevet CN 106771598 A décrit un procédé de détection de défauts de roulements par analyse cyclostationnaire. Ce procédé utilise la cohérence cyclique et sa version intégrée pour extraire des indicateurs qui consistent en la somme des harmoniques du défaut. Ce procédé présente l’inconvénient d’une détectabilité relativement faible des défauts dans un rapport signal-sur-bruit très bas dans le cas de signaux vibratoires en aéronautique.
Plusieurs difficultés pratiques mettent en cause l’efficacité des procédés de surveillance du marché. Les procédés classiques basés sur l’analyse spectrale ou l’analyse d’enveloppe, ne sont souvent pas capables de détecter les défauts ayant des signatures faibles, c'est-à-dire des rapports signal-sur-bruit bas. Cela entraîne un échec de détection du défaut ou, au mieux, une détection tardive du défaut. D’autres procédés, plus efficaces, reposent sur des techniques de séparation de sources. Cependant, ces procédés présentent des temps de calcul particulièrement élevés, ce qui génère des coûts de calcul élevés et irréalisables en temps réel. D’autres procédés utilisent des méthodes cyclostationnaires sophistiquées pour effectuer une détection dans le cas où la signature du défaut est faible. Cependant, ces procédés ne prennent pas en compte les éventuels glissements des roulements et le fait qu’un endommagement est souvent accompagné d’un phénomène de frottement ayant tendance à ralentir la rotation de l’élément endommagé ; ils ne prennent donc pas en compte le fait que les fréquences réelles des défauts peuvent différer des valeurs théoriques calculées.
Il existe donc un réel besoin d’un procédé permettant de détecter des défauts de roulements lorsque le rapport signal-sur-bruit est faible et qui tienne compte des potentiels phénomènes de glissements et de frottements des roulements.
Pour répondre aux problèmes évoqués ci-dessus de détection des défauts de roulements lorsque le rapport signal-sur-bruit est faible, le demandeur propose un procédé de détection d’un défaut de roulement dans un environnement très bruité, basé sur une analyse cyclostationnaire avancée du signal vibratoire capturé par un ou plusieurs accéléromètres. Ce procédé propose de dé-bruiter le signal, d’estimer les fréquences réelles du défaut du roulement, d’analyser le signal par une analyse cyclostationnaire conçue pour obtenir la signature du défaut même lorsque le rapport signal-sur-bruit est petit et de calculer des indicateurs de diagnostic informant de l’état de santé du roulement.
Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de détection d’un défaut d’un roulement d’un système rotatif, comportant les étapes suivantes : Acquisition d’un signal de position du roulement, d’un signal vibratoire du roulement et d’un vecteur caractéristique théorique du roulement ; Détermination d’une partie déterministe du signal vibratoire et élimination de ladite partie déterministe pour obtenir un signal résiduel fonction du signal de position ; Calcul, à partir du vecteur caractéristique théorique, de bornes inférieure et supérieure de fréquences de défauts ; Calcul, à partir du signal vibratoire, d’une cohérence spectrale et du carré de l’amplitude de la cohérence spectrale ; Calcul, à partir du carré de l’amplitude de la cohérence spectrale et des bornes inférieure et supérieure des fréquences de défauts, d’un vecteur caractéristique actuel du roulement ; Détermination d’un contraste cyclique spectral du défaut ; Identification fine de signatures d’intérêt par calcul d’une cohérence cyclique pondérée et intégrée associée au défaut ; Détermination d’indicateurs de diagnostic facilement interprétables par un opérateur.
En référence à la , le lecteur appréciera que le faisceau hertzien traverse des couches atmosphériques d’épaisseur variable.
Or, l’indice de réfraction auquel sont soumises les ondes électromagnétiques dépend en particulier de l’altitude de la couche atmosphérique.
Cette variabilité de l’indice de réfraction induit une courbure de la « trajectoire » du faisceau hertzien, soit en rapprochant le faisceau de la surface terrestre, soit en l’éloignant, en fonction des caractéristiques atmosphériques.
Afin d’intégrer de prendre en compte ce phénomène dans les calculs de dégagement entre les obstacles et la ligne de visée ou l’ellipsoïde de Fresnel, la ligne de visée est ramenée à une ligne droite, et la déformation de la trajectoire est ramenée au niveau de la courbure de la surface terrestre, qui est modifiée.
Le phénomène de réfraction est alors pris en compte en remplaçant le rayon de la surface terrestre par un rayon équivalent : Req = K * R, où K est un facteur qui dépend des conditions atmosphériques ; sa valeur peut être prédéfinie de façon à conduire l’étude selon plusieurs scénarios atmosphériques.
Les études statistiques donnent des valeurs extrêmes (valeurs maximales ou minimales atteintes moins de x% du temps), et des valeurs moyennes.
La recommandation de valeur moyenne pour le facteur K aux latitudes de la France est de 4/3 (Recommandation de l’UIT-R (Union Internationale des Télécommunications) P.834-4, Annexe 1, paragraphe 2 « Rayon équivalent de la Terre » ).
5. Conclusions
Le calcul du modèle numérique de surface géoréférencé et la superposition de la coupe de ce modèle selon la ligne de visée sur le profil de terrain permettent d’obtenir, sans phase de collecte d’informations et de mesures sur le terrain, des données fiables et exhaustives pour statuer sur le faisabilité d’une liaison hertzienne : la hauteur des éléments de sursol sur l’ensemble du parcours de la ligne de visée est déterminé (par calcul photogrammétrique), et permet ainsi de déterminer le dégagement réel entre les éléments du sursol et le premier ellipsoïde de Fresnel en tout point de la ligne de visée.
Le lecteur aura compris que de nombreuses modifications peuvent être apportées à l’invention décrite précédemment sans sortir matériellement des nouveaux enseignements et des avantages décrits ici.
Procédé de correction d’un champ de vecteurs de flux optique DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention se rapporte à un Procédé de correction d’un champ de vecteurs de flux optique.
ETAT DE LA TECHNIQUE L’automatisation de la conduite va de paire avec l’équipement des véhicules avec des systèmes de capteur toujours plus compliqué et puissant pour la saisie de l’environnement. Les données des capteurs sont assemblées pour représenter l’environnement du véhicule selon un modèle d’environnement sécurisé. Les exigences concernant l’importance et la qualité du modèle d’environnement dépendent des fonctions de conduite qu’elles doivent permettre de faire. Dans le cas d’un véhicule sans conducteur, en s’appuyant sur le modèle de l’environnement (champ environnant), on peut, par exemple, prendre des décisions complètes de conduite et commander, de façon correspondante, les actionneurs. De façon caractéristique, à l’aide de séquences d’images fournies par des systèmes de capteurs optiques on obtient un flux optique pour déterminer une représentation de l’environnement du système de capteurs optiques. Les distorsions optiques produites par les systèmes optiques utilisés peuvent être corrigées dans les systèmes de traitement d’images d’assistance de conduite (système ADAS (anglais : Advanced Driver Assistance Systems) pour les algorithmes de flux optique et de structures à partir de mouvements, pour répondre aux exigences de précision spatiale et à des requêtes spécifiques concernant le champ de vision et la résolution des applications d’assistance de conduite. Un algorithme de flux optique, permet de déterminer un modèle d’un mouvement apparent d’objets entre les images d’une séquence d’images.
A partir du mouvement l’algorithme de structure détermine une troisième dimension dans l’espace, à savoir la profondeur à partir des évaluations du flux optique.
Evalue le flux optique pour toutes les positions d’une image d’une paire d’images, correspond à une évolution de la densité du flux optique. Le résultat de la détermination d’une structure à partir d’un mouvement, effectuée à partir des densités des données de flux optique donne ce qui est appelé une "carte en profondeur".
Les exigences rigoureuses de la précision dans l’espace sont liées aux évaluations de structures 3D reposant sur le flux optique ("structure à partir du mouvement") utilisées de façon caractéristique dans les systèmes d’assistance de conduite car elles nécessitent des images qui copient l’environnement, par exemple, à un modèle de projection à chambre noire puisque les techniques de reconstruction 3D, par exemple, le procédé "Stixel" utilisent une géométrie équipolaire.
Les exigences concernant le champ de vision optique et la résolution angulaire nécessaire impliquent que les systèmes de capteurs optiques utilisés se servent d’objectifs ayant un champ de vision horizontal étendu. Pour pouvoir copier des scènes de conduite sur les côtés et en même temps avoir une forte résolution, mesurer en pixels par degré, conservés au milieu, pour avoir l’image d’objets très éloignés dans la direction de conduite, on utilise, de manière caractéristique des objectifs de type œil de poisson (fisheye). Une caractéristique de tels systèmes optiques est que leur résolution angulaire mesurée en pixels par degré, diminue à partir du milieu de l’image vers les côtés.
En première hypothèse, on suppose que, selon le système pour prévoir la perte de fonction causée par des variants génétiques de la présente invention, le variant génétique cible dont la probabilité de la perte de fonction du gène par le variant génétique est calculable, est limitée à un variant de protéine tronquée (en anglais «Protein Truncated Variant», ci-après nommé, PTV).
PTV peut signifier une mutation génétique dans laquelle la longueur de protéine exprimée par une mutation génétique soit plus courte que celle d’une protéine normale. Ladite protéine "normale" est une protéine de référence par rapport à la version tronquée de la protéine, c’est-à-dire une protéine non-tronquée.
Plus précisément, PTV peut signifier une mutation génétique de forme de rétrécissement de la longueure de protéine (par exemple, la longueur de séquence d’acide aminés) exprimée des gènes par au moins un parmi les mutations décalantes (en anglais «frameshift variant»), les mutations non sens (en anglais «nonsense variant»), mutation de perte d’initiation( en anglais « start lost variant ») et mutation par épissage (en anglais « splicing variant »).
En cas de limitation du variant génétique cible au PTV, on évalue que la probabilité du gain de fonction entrainé par PTV est faible et étant donné la probabilité que le gain de fonction soit pathogène est également faible par rapport à la perte de fonction, on suppose que P(intolerant | GoF) * P(GoF |variant) converge au 0.
Puis, en deuxième hypothèse, comme il est décrit ci-dessus, la probabilité d’intolérance du gène cible à la perte de fonction (la première probabilité) peut être formulé en une fonction monôme suivante utilisant un premier score caractéristique quantifié correspondant au degré d'intolérance du gène cible à la perte de fonction.
Ici, est le premier score caractéristique, les a et b sont respectivement des constantes prédéterminées.
De plus, la probabilité d’intolérance du variant génétique (la deuxième probabilité) pouvant être proportionnelle à la probabilité du variant génétique soit un variant pathogène, la deuxième probabilité peut être formulée en une fonction monôme suivante utilisant un deuxième score caractéristique quantifié correspondant au degré la pathogénicité du variant génétique:
Ici, est le deuxième score caractéristique, les c et d présentent respectivement des constantes prédéterminées.
Suite à la première hypothèse, la première fonction peut être formulée selon la formule suivante :
Suite à la deuxième hypothèse, la première formule peut être formulée selon la formule suivante :
Ici, est la probabilité de perte de fonction du gène cible causée par le variant génétique cible.
Ensuite, afin de calculer la probabilité de la perte de fonction du gène cible causée par le variant génétique cible par une régression logistique au moyen de la première formule, le modèle log-linéaire (220) de la première fonction par l'intermédiaire de la log linéarisation peut être formulé comme suit :
Ici, est une valeur log du deuxième score caractéristique (c’est-à-dire ).
est une valeur log du première score caractéristique (c’est-à-dire ).
, et sont respectivement des constantes prédéterminées.
Par exemple, peut comprendre le constant d utilisé dans la deuxième hypothèse.
Le mode de réalisation de la permet d’avoir une longue liaison de câble supraconducteur 1 entre deux points distants et intégrant directement un dispositif supraconducteur 8 tel qu’un limiteur de courant de défaut.
S’il est prévu une ligne de transmission longue de plusieurs kilomètres, la portion de câble supraconducteur 1 considérée peut être divisée en plusieurs segments reliés entre eux par des jonctions intermédiaires.
Néanmoins, grâce à ce mode de réalisation, les deux longueurs de câble supraconducteur 1 connectées au dispositif supraconducteur 8 peuvent également être extrêmement courtes : dans ce cas, le système peut être vu comme un dispositif supraconducteur autonome, prêt à être connecté à un réseau électrique ou à toute autre alimentation électrique.
La montre un autre mode particulier de réalisation, dans lequel la seconde enveloppe cryogénique 7 fusionne directement avec la première terminaison 3 et/ou la seconde terminaison 3. Ainsi, la terminaison 3 est connectée directement au dispositif supraconducteur 8.
La liaison électrique entre le dispositif supraconducteur 8 et la terminaison 3 et au travers de celle-ci peut être résistive ou partiellement supraconductrice.
Comme le montre la , si le courant à transporter est très important, typiquement pour une transmission haute puissance, plusieurs terminaisons 3 peuvent être incluses dans la seconde enveloppe cryogénique 7. A titre d’exemple nullement limitatif, un système à 6 kA peut inclure deux terminaisons à 3 kA pour injecter le courant dans le dispositif supraconducteur 8.
La montre encore un autre mode particulier de réalisation, dans lequel la seconde enveloppe cryogénique 7 comporte une pluralité d’entrées, par exemple quatre entrées 11, 12, 13 et 14 dans la réalisation illustrée.
Un câble supraconducteur similaire au câble 1, équipé d’un composant de gestion de champ électrique similaire au composant 6, peut être connecté à chacune de ces entrées 11, 12, 13 et 14.