INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans un module de sous-algorithme 160, il est déterminé quelles bandes latérales des tableaux de bandes latérales se rapportent aux composantes de fréquences centrales qui sont présentes dans un tableau de composantes de groupe et ont des fréquences de bande latérale delta dans la plage de fréquences de bande latérale cible pour cette définition de défaut de groupe. Un sous-algorithme de regroupement est appliqué à leurs fréquences delta de base avec une limite de dimension de groupe prédéfinie. Les clusters ayant plus qu’un nombre prédéfini de pics de bande latérale en eux sont organisés en groupes de bande latérale et tous les autres comme valeurs aberrantes. Les groupes de bande latérale sont stockés dans des tableaux en référence à leur pic de fréquence centrale respectif à partir des tableaux d’ordres. Toutes les caractéristiques concernant les paramètres de regroupement de défauts 155 divulguées ci-dessus, qui sont stockées dans une base de données distincte, sont accessibles par le biais du module de sous-algorithme 160 afin d’identifier les pics plausibles.
Dans un module de sous-algorithme 167, une décision quant à l’acheminement des bandes latérales de groupes peut être optimisée ou non. Si les bandes latérales de groupes doivent être optimisées dans un module de sous-algorithme 169, seulement le groupe de bandes latérales ayant (a) le plus de pics et/ou (b) la (tolérance de) dimension de groupe la plus étroite et/ou (c) la meilleure forme de présence de pic de bande latérale est sélectionné comme étant représentatif des bandes latérales les plus probables liées à ce type de défaut défini spécifique et est stocké comme tableaux de composantes de bande latérale associées à ce groupe spécifique.
Pendant l’optimisation 169, il est déterminé si chaque pic de bande latérale est également un pic présent dans un autre groupe par le biais d’un(e) ou plusieurs règles ou modèles fondé(e)s sur des probabilités. Les règles comportent, de manière non limitative, (a) le pic est une composante de bande latérale dans un groupe et une composante d’ordre dans l’autre (b) le pic est positionné à un multiple de fréquence delta de bande latérale plus bas dans un groupe que dans l’autre, (c) la fréquence delta de base de pic de bande latérale est plus proche de la valeur médiane d’un groupe que de l’autre groupe, (d) le pic de bande latérale fait partie d'un plus grand groupe dans un groupe que dans l’autre.
En outre, pendant l’optimisation de bande latérale, on détermine si chaque pic de bande latérale dans un groupe est susceptible d’être véritablement lié à ce groupe par un(e) ou plusieurs règles ou modèles fondé(e)s sur des probabilités. Les règles comportent, de manière non limitative, (a) en cas de présence ou non de son pic central qui est un pic d’ordre dans le même groupe, (b) si les fréquences delta du groupe de bandes latérales sont toutes des multiples de la fréquence delta de base de n’importe lequel parmi 2, 3 ou plus, alors les bandes latérales appartiennent à une autre fréquence delta de base et s’ils se trouvent hors de la plage de bandes latérales définie ou sont jugés improbables, éliminer les pics de bande latérale du groupe.
Après que les ordres de groupes ont été optimisés 159 et que les bandes latérales de groupe ont été optimisées 169 (ou pas) dans leurs modules de sous-algorithmes respectifs, les deux sorties sont combinées en une sortie contenant les groupes combinés représentés dans un module de sous-algorithme 175. La sortie des groupes optimisés combinés fournit à l’homme de l’art les informations nécessaires afin de détecter automatiquement des défauts de palier. C’est-à-dire que l’algorithme de base permet de séparer le bon grain de l’ivraie pour ainsi dire en fournissant des formes de composantes spectrales liées à partir de chaque plage digne d’intérêt définie. À ce point de la divulgation, la fonction essentielle de la présente invention a été divulguée.
Certaines applications de l’algorithme de base 100 vont à présent être divulguées. La représente une application 300 de l’algorithme de base 100 dont les sorties sont fournies en entrée d’un bloc 310. Dans le bloc 310, des mesures d’indicateurs d’état (CI) scalaires de groupe sont tout d’abord identifiées. Chaque mesure de CI scalaire est attribuable à un nœud et/ou un palier spécifique(s) et à une estampille temporelle ainsi qu’à la vitesse d’arbre estimée (tr/min ou Hz). Des CI scalaires quantitatifs et qualitatifs dérivés de mesures non spécifiques peuvent être déterminés facilement à partir de deux sources.
Premièrement la forme d’onde, telle que, de manière non limitative, RMS (Moyenne Quadratique), Crête Vraie, Crête-à-Crête Vraie, facteur de crête, aplatissement, asymétrie, % d’activité sinusoïdale/harmonique. Deuxièmement, le spectre, tel que, de manière non limitative, RSS de diverses bandes fixes comme absolue et/ou normalisée par rapport à la RSS du spectre total, aplatissement spectral, asymétrie spectrale, indicateur d’harmonique spectral non spécifique. RSS est l’acronyme de l’anglais Root Sum Squared et correspond à un calcul de la Racine Carrée de la Somme des Carrés des Amplitudes de Spectres.
En outre, des mesures de CI scalaires de bande de recherche sont identifiées. Chaque mesure de CI scalaire de bande de recherche peut avoir de multiples bandes de recherche, bien qu’à l’heure actuelle seulement une est utilisée pour rechercher à la fois des symptômes de défauts BPFO et BPFI. Si des défauts de rouleaux devaient être ajoutés à la liste de surveillance, alors une bande de recherche pour des symptômes BSF (fréquence de défaut d’élément roulant) et une autre pour des symptômes FTF (fréquence de défaut de cage) devraient être inclus. Chaque bande de recherche fournit une valeur RSS absolue des composantes spectrales dans cette bande sur la base de la vitesse fournie, effectivement une bande de suivi de vitesse. Estampille date/heure de mesure, tr/min et bandRSS. Des CI de mesure basés sur des formes d’onde et des composantes spectrales peuvent également être inclus.
En outre, pour chaque groupe identifié dans une mesure, plusieurs CI sont extraits. La « bande spécifiée » est dérivée à partir de la composante de fréquence la plus basse théoriquement possible (c’est-à-dire, le 1er ordre moins 3 bandes latérales) jusqu’à la plus élevée (c’est-à-dire le dernier ordre plus 3 bandes latérales) sur toutes les plages de fréquences fondamentales et de bandes latérales comme dérivée dans une fonction BANDrss. La fonction BANDrss permet de calculer la RSS de la bande spectrale digne d’intérêt comme dérivée des plages de vitesse et de palier et des nombres d’ordres et de bandes latérales.
Dans un bloc 320, les CI de groupe sont calculés. Les CI de groupe sont calculés en trois étapes (fonctions). Une fonction OrdCIs détermine la RSS des ordres de chaque groupe (Orss) et des valeurs de présence de pic d’ordre (OPreT, Opre3) et la fréquence fondamentale moyenne (OFunF). Une fonction SideCIs détermine la RSS des bandes latérales de chaque groupe (Srss) et aussi des valeurs de présence de pic de bande latérale (SPreT, SPre2) et la fréquence delta de bande latérale moyenne (SbndF). Une fonction groupCIs détermine la valeur de RSS de groupe (Grss) et la valeur CI relative de pourcentage de bande (Gpob).
En outre, les CI de groupe peuvent alors être appliqués à des modèles d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. Premièrement, des modèles supervisés prédéterminés pour la classe d’application peuvent être appliqués de sorte que des défauts puissent être identifiés à l’aide des premières mesures. Des modèles apprenant et se développant en continu spécifiques à ce point de mesure ou une application spécifique (plusieurs points de mesure) à même de prendre en compte des facteurs de bruit changeant et de nouvelles conditions de fonctionnement peuvent être appliqués.
Une première approche utilise un processus d’apprentissage effectué sur des ensembles de données étiquetés classés couvrant une large gamme de parcs/applications puis une application des modèles préconfigurés à tous les parcs/applications utilisant des paliers qui satisfont aux critères. Cette approche IA/AA (Intelligence Artificielle/Apprentissage Automatique) est considérée comme étant à même de fournir une détection de défaut immédiate en quelques mesures même si le nœud est installé sur un palier qui est déjà défectueux.
Le fluide à chauffer (par exemple l’eau chaude sanitaire) pénètre dans la chaudière 1 par l’entrée 14, circule à l’intérieur de l’échangeur de chaleur principal 111 et en ressort réchauffé par la sortie 15 (trajet matérialisé par les flèches F1).
Une grande partie des chaudières utilisées pour la production d’eau chaude sanitaire sont des chaudières de type classique. Ces chaudières n’arrivent pas à refroidir les fumées de combustion suffisamment pour atteindre la température de rosée et faire condenser la vapeur d’eau dans les fumées. En effet, l’eau sanitaire à réchauffer circule dans l’échangeur 111 avec un débit élevé et le brûleur 110 est réglé pour chauffer fortement cette eau sanitaire. En conséquence, les fumées rejetées dans la cheminée 13 sont à température élevée et n’atteignent pas leur température de rosée.
En conséquence, ces chaudières classiques ont un rendement faible pour le chauffage, compris entre 80 % et 90 %, en fonction de leur température de fonctionnement. Pour la production d’eau chaude sanitaire (ECS), ces chaudières ont un rendement compris entre 50% et 75%.
Avantageusement, la plaque 150 ; 350 est montée libre en rotation par rapport à la paroi de fermeture 130 ; 230 ; 330 du socle 120 ; 220 ; 320 de sorte qu'en fonction de la position du socle 120 ; 220 ; 320, la plaque 150 ; 350 pivote sous son propre poids pour prendre une orientation comprise entre une première position dans laquelle la plaque 150 ; 350 est parallèle à la paroi de fermeture 130 ; 230 ; 330 (figures 2 et 10) et une deuxième position dans laquelle la plaque 150 ; 350 est perpendiculaire à la paroi de fermeture 130 ; 230 ; 330 (figures 3, 8, 9 et 13).
Cette figure représente, de façon simplifiée, un exemple de perturbation d’un lobe principal d’émission par rapport à un niveau de consigne ou de référence REF (Directivité de référence (REF)). En supposant l’arrivée d’une perturbation p (Perturbation (p)), par exemple le mouvement d’une main, dans l’environnement du système, cette perturbation p se traduit par une déformation du diagramme de rayonnement du réseau 1, ou de la direction du lobe, ou encore de la directivité (Directivité dans la direction d’usage (dBi)). La mise en œuvre des étapes de mesure (Détection) et d’analyse du rayonnement capté par les antennes en champ proche 32 corrige (Boucle de convergence) cette dérive en modifiant les paramètres du réseau reconfigurable (les charges 151, 153 et 155) d’antennes 1 jusqu’à retrouver la direction de référence REF.
Le nombre de points de mesure du rayonnement en champ proche, donc d’antennes 32, dépend de l’application et, notamment, de la résolution ou finesse souhaitée dans le nombre de situations de perturbations à caractériser.
Un avantage du système décrit tient au fait qu’il permet un asservissement en temps réel du réseau d’antennes d’émission. En effet, les mesures des signaux captés par les antennes 32 du dispositif 3 ainsi que l’analyse et l’interprétation effectuées par le circuit 34 ne requièrent aucune intervention spécifique du système d’émission. Il suffit que celui-ci émette.
Un autre avantage tient au fait qu’un asservissement en temps réel permet également de compenser d’éventuelles variations du diagramme de rayonnement dues à des évolutions de conditions de fonctionnement telles que la température.
Par rapport à un système à sondes optiques, un avantage du système décrit est qu’il ne requiert pas d’émission par une antenne spécifique.
Toutefois, bien que le système décrit soit particulièrement performant pour régler un réseau d’antennes d’émission, on peut alternativement le mettre en œuvre pour un réseau d’antennes de réception. Dans ce cas, on prévoit périodiquement une phase de fonctionnement pendant laquelle le système commute en émission d’un signal par le réseau d’antennes 1. De préférence, pour ne pas perturber la réception, on prévoit qu’une telle phase d’émission et de réglage soit effectuée avec un rapport cyclique (durée de la phase démission par rapport à sa périodicité) inférieur à 10 %, de préférence inférieure à 1 %, soit par exemple pendant 1 ms toutes les 100 ms.
Un système antennaire tel que décrit est particulièrement avantageux dans des applications telles que des applications de diagnostics de réseaux d’antennes, des applications de communications radiofréquences de type RFID utilisant des lecteurs miniatures multistandard, des applications d’équipements de mesure de compatibilité électromagnétique ou d’antennes pour chambres d’essai, des radars directifs miniatures, des antennes super directives compactes, etc.
La est un diagramme illustrant un mode de mise en œuvre d’un procédé d’apprentissage. À titre d’exemple, une région mémoire de stockage non volatil de la mémoire 20 ( ) stocke des instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par l’unité de traitement 1834, permettent la mise en œuvre de ce procédé.
À une première étape (bloc 81, Commander l’antenne pour obtenir un diagramme Di de rayonnement), on commande l’antenne 12 ( ) de sorte que le réseau 1 émette un champ électromagnétique présentant un diagramme Di de rayonnement. Le diagramme Di correspond par exemple à une situation dans laquelle l’émission de champ, par le réseau 1, n’est soumise à aucune perturbation.
À une deuxième étape (bloc 82, Provoquer une perturbation du champ émis par l’antenne), postérieure à la première étape 81, on provoque intentionnellement une perturbation du champ électromagnétique rayonné par le réseau 1. Cette perturbation est par exemple causée en plaçant un objet, une main, etc. à proximité, par exemple à une distance de quelques centimètres ou dizaines de centimètres, du réseau 1.
À une troisième étape (bloc 83, Évaluer un diagramme Dp de rayonnement de l’antenne soumise à la perturbation), postérieure à la deuxième étape 82, on évalue un diagramme Dp de rayonnement émis par le réseau 1. Le diagramme Dp, résultant d’une modification du diagramme Di causée par l’introduction de la perturbation à l’étape précédente, est par exemple évalué comme exposé précédemment en relation avec l’étape 74 du procédé de la . Des données représentatives du diagramme Dp sont notamment obtenues grâce aux antennes 32 du système 3. Ces données sont par exemple stockées de façon temporaire dans une région mémoire de stockage volatil de la mémoire 20.
À une quatrième étape (bloc 84, Ajuster les valeurs d’impédances des charges parasites afin de rétablir le diagramme Di), postérieure à la troisième étape 83, on commande, par l’intermédiaire du circuit 18, la reconfiguration des impédances de charge 151, 153 et 155 connectées aux éléments d’antenne 14 de sorte à rétablir, ou à se rapprocher le plus possible, du diagramme Di. En d’autres termes, on cherche à reconfigurer le réseau 1 de sorte qu’il émette, malgré la présence de la perturbation, un champ électromagnétique présentant un diagramme de rayonnement le plus proche possible du diagramme Di rayonné par le réseau 1 en l’absence de perturbations.
À une cinquième étape (bloc 85, Enregistrer les valeurs d’impédances permettant, à partir du diagramme Dp, de rétablir le diagramme Di), postérieure à la quatrième étape 84, on enregistre ou on stocke les paramètres permettant, lorsque le diagramme Dp de rayonnement est détecté par les antennes 32 du dispositif 3, de rétablir le diagramme Di de rayonnement. Le stockage des paramètres s’effectue par exemple dans une région mémoire de stockage non volatil de la mémoire 20.
À une sixième étape (bloc 86, Faire cesser la perturbation et appliquer les valeurs d’impédances permettant d’obtenir le diagramme Di en l’absence de perturbations), postérieure à la cinquième étape 85, on retire la perturbation (par exemple, on éloigne l’objet, la main, etc. par rapport au réseau 1) et on applique les paramètres permettant d’obtenir le diagramme Di de rayonnement en l’absence de perturbations. Pour ce faire, on applique par exemple des paramètres identiques à ceux de la première étape 81.
Les étapes 81 à 86 du procédé sont par exemple répétées en variant le type de perturbation, la position de l’élément perturbateur (objet, main, etc.) par rapport au réseau 1, le diagramme Di de rayonnement que l’on souhaite obtenir, etc. De façon générale, on cherche à appliquer des perturbations représentatives de situations susceptibles de se produire pendant l’utilisation du réseau 1. On constitue ainsi par exemple, dans la mémoire 20 du système, une table de correspondance entre d’une part des données de référence représentatives des diagrammes de rayonnement du réseau 1 lorsqu’il est soumis à différentes perturbations et, d’autre part, des paramètres, ou valeurs d’impédance de référence, permettant de rétablir ou de se rapprocher du diagramme Di en l’absence de perturbations.
À titre de variante, on peut prévoir que tout ou partie des données représentatives des diagrammes de rayonnement et des paramètres stockés dans la mémoire 20 du système soient obtenus par simulation, par exemple en simulant un impact de différentes perturbations sur le diagramme de rayonnement du réseau 1 puis en déterminant, par calcul, des paramètres de correction permettant de se ramener au diagramme Di pour chacune de ces perturbations.
On notera qu’on entend ici par « régime » les conditions de fonctionnement de l’organe considéré. Il s’agit du couple « vitesse de rotation / couple » pour les moteurs M1.1, M2.1, M3.1, M4.1, M1.2, M2.2, M3.2, M4.2, du couple « tension / courant batterie » pour les batteries BAT1, BAT2 et du couple « tension / courant du turbogénérateur » pour le turbogénérateur TG…
On comprendra que chacun des organes du système propulsif est testé à un régime de puissance maximale prédéterminé afin de s’assurer que l’ensemble des organes n’a pas de panne latente, lesdits organes étant testés les uns après les autres ou par lots lorsque le régime de puissance maximale est identique.
La puissance propulsive P prop nécessaire à l’aéronef 1 pendant la phase de vol est par exemple renseignée au dispositif de contrôle, notamment au calculateur CAL, par l’intermédiaire d’une interface utilisateur reliée au dispositif de contrôle. L’interface utilisateur peut en outre être configurée pour afficher des informations d’état de l’aéronef 1 à l’attention d’un pilote ou d’un opérateur.
Le dispositif de contrôle comprend en outre une mémoire dans laquelle est enregistrée, pour chacun des organes des deux chaînes propulsives, une puissance seuil P s prédéterminée correspondant à une puissance minimale à atteindre par l’organe mis au régime de puissance maximale PM en cas de panne de celui fonctionnant en synergie.
Le calculateur CAL compare alors la puissance Wm1.1, Wm1.2, Wm2.1, Wm2.2, We1.1, We2.1, We1.2, We2.2, We11, We10, We20, We21 fournie par l’organe mis au régime de puissance maximale PM à la puissance seuil P s de manière à s’assurer que la puissance fournie est supérieure ou égale à la puissance seuil P s (étape 40).
Plus précisément, si la puissance Wm1.1, Wm1.2, Wm2.1, Wm2.2, We1.1, We2.1, We1.2, We2.2, We11, We10, We20, We21 fournie par l’organe mis au régime de puissance maximale PM est supérieure ou égale à la puissance seuil P s , le calculateur CAL est configuré pour commander à l’interface utilisateur d’informer le pilote ou l’opérateur que l’organe mis au régime de puissance maximale PM peut fournir la puissance seuil P s . La puissance seuil P s correspond alors à la puissance minimale garantie en cas de panne de l’organe dont la puissance est ajustée. Dans le cas contraire, si la puissance fournie est inférieure à la puissance seuil P s , le calculateur CAL est configuré pour commander à l’interface utilisateur d’informer le pilote ou l’opérateur que l’organe mis au régime de puissance maximale PM ne peut pas fournir la puissance minimale garantie et qu’il est nécessaire de programmer une action de maintenance sur ledit organe.
Le calculateur CAL peut déterminer la puissance Wm1.1, Wm1.2, Wm2.1, Wm2.2 fournie par chacun des premiers et deuxièmes moteurs M1.1, M1.2, M2.1, M2.2 à partir des mesures mécaniques M M1.1 , M M1.2 , M M2.1 , M M2.2 et/ou à partir des mesures électriques M E1.1 , M E1.2 , M E2.1 , M E2.2 acquises par le calculateur CAL.
Le calculateur CAL peut déterminer la puissance We1.1, We1.2, We2.1, We2.2 fournie par chacun des distributeurs D10, D20 à partir des mesures électriques M 10 , M 20 acquises par le calculateur CAL.
Le calculateur CAL peut déterminer la puissance We10, We20 fournie par le turbogénérateur TG à partir des mesures électriques M E1 acquises par le calculateur CAL.
Le calculateur CAL peut également être configuré pour comparer la température T mesurée du moteur M1.1, M1.2, M2.1, M2.2 mis au régime de puissance maximale PM à une température seuil T s prédéterminée enregistrée dans la mémoire du dispositif de contrôle, de manière à s’assurer que la température mesurée est inférieure à la température seuil T s (étape 60).
Plus précisément, si la température T du moteur M1.1, M1.2, M2.1, M2.2 mis au régime de puissance maximale PM est inférieure à la température seuil T s , le calculateur CAL est configuré pour commander à l’interface utilisateur d’informer le pilote ou l’opérateur que la température du moteur M1.1, M1.2, M2.1, M2.2 mis au régime de puissance maximale PM ne dépasse pas la température seuil T s , c’est-à-dire qu’il n’y a pas de surchauffe dudit moteur M1.1, M1.2, M2.1, M2.2 lorsque ce dernier est à une vitesse de rotation maximale correspondant au régime de puissance maximale PM.
Dans le cas contraire, c’est-à-dire si la température T mesurée du moteur M1.1, M1.2, M2.1, M2.2 mis au régime de puissance maximale PM est supérieure ou égale à la température seuil T s , le calculateur CAL est configuré pour commander à l’interface utilisateur d’informer le pilote ou l’opérateur que le moteur M1.1, M1.2, M2.1, M2.2 mis au régime de puissance maximale PM surchauffe et qu’il est nécessaire de programmer une action de maintenance sur ledit moteur M1.1, M1.2, M2.1, M2.2.
Le calculateur CAL peut également être configuré pour comparer la vitesse de rotation V mesurée sur le moteur M1.1, M1.2, M2.1, M2.2 mis au régime de puissance maximale PM à une vitesse de rotation seuil V s enregistrée dans la mémoire du dispositif de contrôle, de manière à s’assurer que la vitesse de rotation V mesurée est supérieure ou égale à la vitesse de rotation seuil V s (étape 60).
Plus précisément, si la vitesse de rotation V du moteur M1.1, M1.2, M2.1, M2.2 mis au régime de puissance maximale PM est supérieure ou égale à la vitesse de rotation seuil V s , le calculateur CAL est configuré pour commander à l’interface utilisateur d’informer le pilote ou l’opérateur que le moteur M1.1, M1.2, M2.1, M2.2 mis au régime de puissance maximale PM peut atteindre la vitesse de rotation seuil V s lorsque ce dernier est à la température maximale correspondant au régime de puissance maximale PM.
Dans le cas contraire, c’est-à-dire si la vitesse de rotation V du moteur M1.1, M1.2, M2.1, M2.2 mis au régime de puissance maximale PM est inférieure à la vitesse de rotation seuil V s , le calculateur CAL est configuré pour commander à l’interface utilisateur d’informer le pilote ou l’opérateur que la vitesse de rotation du moteur M1.1, M1.2, M2.1, M2.2 mis au régime de puissance maximale PM est limitée par la température maximale correspondant au régime de puissance maximale PM et qu’il est nécessaire de faire programmer une action de maintenance sur ledit moteur M1.1, M1.2, M2.1, M2.2.
Le calculateur CAL peut également être configuré pour comparer la température Tg mesurée sur le turbogénérateur TG mis au régime de puissance maximale PM à une température seuil Tg s prédéterminée enregistrée dans la mémoire du dispositif de contrôle, de manière à s’assurer que la température Tg mesurée est inférieure à la température seuil Tg s (étape 60).