INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
A titre d'exemple particulier d'épaississant d’huile à base d'acrylate lipophile utilisable dans la composition phytoprotectrice selon l'invention, on peut citer les polymères de nom INCI « Poly C10-C30 alkyl acrylate », tels que les produits Intelimer (TM) de la société Air Products, par exemple le produit Intelimer H4. D'autres exemples incluent le produit Intelimer (TM) IPA 13-1, ou le produit Intelimer (TM) IPA 13-6. Plus généralement, l'épaississant d'huile à base d'acrylate lipophile peut être un polymère tel que divulgué selon la publication de la demande de brevet américain N°US20070264204, qui divulgue une large gamme de polymères cristallins à chaîne latérale fonctionnalisés (SCC) pouvant être utilisés pour épaissir les huiles, sous réserve que le polymère SCC se dissoudra dans l'huile à une température supérieure au point de fusion cristallin du polymère (appelé ici Tp) et peut cristalliser lorsque la solution du polymère dans l'huile est refroidie à une température inférieure à Tp et à laquelle la composition d'huile doit être utilisée.
Un premier aspect de l’invention concerne un procédé de diagnostic automatique d'une pièce d'une machine tournante réalisé à partir d'un signal temporel non stationnaire généré par la machine tournante lors d’au moins une phase pendant laquelle une vitesse de rotation de la machine tournante varie en fonction du temps, le procédé comportant les étapes suivantes : Construction d'un diagramme à partir du signal, comprenant les sous-étapes suivantes : Découpage du signal en une pluralité de sous-signaux, chaque sous-signal correspondant à un intervalle temporel associé à au moins une vitesse de rotation de la machine tournante et étant quasi-stationnaire sur l’intervalle temporel ; Pour chaque sous-signal, calcul de la transformée de Fourier du sous-signal afin d'obtenir une énergie vibratoire pour chaque fréquence de la transformée de Fourier du sous-signal ; Construction du diagramme, le diagramme étant une matrice présentant une pluralité de lignes correspondant chacune à une vitesse de rotation de la machine tournante, ordonnées par ordre croissant, et une pluralité de colonnes correspondant chacune à une fréquence de la transformée de Fourier divisée par une vitesse de rotation de la machine tournante, ordonnées par ordre croissant, la matrice comprenant pour chaque ligne et chaque colonne, l’énergie vibratoire du sous-signal correspondant à la vitesse de rotation de la machine tournante de la ligne pour la fréquence de la transformée de Fourier de la colonne ; Entraînement supervisé d’un réseau de neurones artificiels pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable de fournir à partir d'un diagramme, une classe de fonctionnement comprise dans un ensemble de classes de fonctionnement comportant au moins une classe de fonctionnement nominal et une classe de fonctionnement défectueux, le réseau de neurones artificiels étant entraîné sur une base de données d'entraînement comportant une pluralité de diagrammes d’entraînement, chaque diagramme d’entraînement étant construit à partir d’un signal temporel non stationnaire généré par une machine tournante d’entraînement et étant associé à une classe de fonctionnement parmi l’ensemble de classes de fonctionnement ; Utilisation sur le diagramme construit, du réseau de neurones artificiels entraîné pour fournir une classe de fonctionnement de la machine tournante.
Grâce à l’invention, le diagnostic d'une pièce d’une machine tournante est automatisé, puisqu’une fois les classes de fonctionnement de la base de données d’entraînement obtenues, aucune intervention humaine n’est nécessaire. Pour cela, la construction d'un diagramme représentant l’énergie vibratoire du signal temporel en fonction de la fréquence et de la vitesse de rotation de la machine tournante permet d'obtenir une image qui peut être fournie à un réseau de neurones artificiels spécialisé dans le traitement d'images, pour détecter dans le diagramme, des signatures synonymes d'endommagements et ainsi de déterminer une classe de fonctionnement pour la pièce, c'est-à-dire de déterminer si la pièce est défectueuse ou non. Le signal temporel est traité pour différentes vitesses de rotation car la manifestation d’un endommagement peut se faire sur une partie seulement des vitesses de rotation prises par la machine tournante.
Dans le cadre des expérimentations décrites plus loin pour le diagnostic d’un roulement de moteur d’aéronef, le réseau de neurones artificiels entraîné fournit des résultats précis à 96.25% avec un taux de détection des moteurs défectueux de 95% et un taux de fausses alarmes de 2.5% et base sa décision sur les zones du diagramme correspondant aux signatures classiquement utilisées par les experts pour poser leur diagnostic. Le diagnostic fourni par le procédé selon l’invention peut donc être considéré comme fiable.
Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : le signal est un signal vibratoire. la pièce est un roulement compris dans la machine tournante. la machine tournante est un moteur. l'étape de construction du diagramme comporte une sous-étape d’application d'une échelle logarithmique au diagramme construit ; L'application d'une échelle logarithmique au diagramme permet d'améliorer le contraste du diagramme. l'étape de construction du diagramme comporte une sous-étape d’application de réduction de la taille du diagramme construit d'un facteur prédéterminé. La réduction de la taille du diagramme permet de réduire le temps de calcul nécessaire au réseau de neurones artificiels pour traiter le diagramme. le procédé selon l’invention comporte une étape de construction de la base de données d'entraînement, comportant les sous-étapes suivantes : Pour chaque signal temporel non stationnaire généré par une machine tournante d’entraînement, construction d’un diagramme initial à partir du signal ; Pour chaque diagramme initial construit, normalisation standard du diagramme initial construit pour obtenir un diagramme d’entraînement. La normalisation standard permet d'homogénéiser la base de données d’entraînement. le réseau de neurones artificiels est un réseau de neurones artificiels convolutif.
Un deuxième aspect de l'invention concerne un calculateur configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention.
Un quatrième aspect de l'invention concerne un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention.
Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La montre un graphe d'un signal temporel non stationnaire en fonction du temps. La montre un schéma synoptique d'un procédé selon l'invention. La est un diagramme obtenu à l'issue d'une première étape du procédé selon l'invention. La montre une matrice de confusion des résultats fournis par un réseau de neurones artificiels entraîné lors d’une troisième étape du procédé selon l'invention. La montre un diagramme obtenu à l'issue de la première étape du procédé selon l'invention, sur lequel a été représentée via une carte thermique, l'importance des zones dans la prise de décision du réseau de neurones artificiels entraîné.
Système et procédé d’auto-détection de défaut de palier Domaine technique de l’invention Dans un train dont tous les essieux sont équipés de la même structure de boîte d’essieu, peuvent être installés des paliers de différents fabricants, qui, même s’ils présentent la même enveloppe spatiale et la même « capacité », ont souvent des fréquences de défaut de palier différentes du fait de légers changements de géométrie interne. La gestion du choix du palier qui doit être installé sur boîte d’essieu donnée, par exemple à l’aide d’@ptitude Observer (@O) fabriqué par Aktiebolaget SKF, dont le principal lieu d’activité se situe à 41550 Göteborg, Suède, et la mise à jour d’une base de données dans les meilleurs délais sont coûteuses en termes d’heures de main d'œuvre et sont sources d’erreurs.
Etat de la technique antérieur Un type de système, fabriqué par Aktiebolaget SKF, dont le principal lieu d’activité se situe à 41550 Göteborg, Suède, intitulé « Insight Rail System » utilise une vitesse linéaire GPS et un diamètre de roue pour déterminer les valeurs de tr/min d’arbre pour chaque mesure, cependant, pendant la vie d’un essieu monté de véhicule ferroviaire, les profils de roue subissent une usure, des bosses, des aplatissements et des affaissements (squats) de fatigue (écaillages) et doivent donc être reprofilés sous certaines conditions ou à des intervalles réguliers. Le reprofilage est effectué par tournage ou rectification et diminue à chaque fois le diamètre de la roue (les deux roues sur le même essieu sont toujours maintenues au même diamètre), et donc, pendant la vie d’un essieu monté, son diamètre est généralement réduit de plus de 10 % par rapport à l’état neuf. La gestion des diamètres de roues d’essieu individuel, initialement (lorsque Insight est installé) et après chaque reprofilage, puis la mise à jour de la base de données @ptitude Observer (@O) dans les meilleurs délais sont coûteuses en termes d’heures de main d'œuvre et sont sources d’erreurs.
Fréquemment, un système Insight Rail, fabriqué par Aktiebolaget SKF, est installé sur un train dont les paliers sont en cours de période de service et il est donc possible qu’un ou plusieurs paliers se soient déjà écaillés dans une certaine mesure, donc il doit détecter des écaillages de palier sans nécessiter de période d’apprentissage. Contrairement aux systèmes @O Protean fabriqués par Aktiebolaget SKF, dont le principal lieu d’activité se situe à 41550 Göteborg, Suède, qui nécessitent tous deux une période « d’apprentissage » avec un palier « sain » pour établir des caractéristiques de tendance et/ou des seuils d’alerte.
Selon un ou plusieurs modes de réalisation non limitatifs, un procédé permet d’effectuer une auto-détection de défaut de palier. Le procédé comprend les étapes de réception de données de surveillance d’état par un processeur, en provenance d’un ou plusieurs capteurs, les données de surveillance d’état comportant des harmoniques de vibration d’au moins un palier accouplé à un arbre rotatif, le palier ayant une bague intérieure et une bague extérieure, le procédé comportant en outre : a) la réception des données de vibration préalablement ou séquentiellement transformées dans le domaine fréquentiel et finalement fournies en tant que tableaux d’ampleurs et de fréquences, ainsi qu’une vitesse d’arbre approximative en tr/min ou tr/sec, b) l’application d'un procédé de détermination de pics qui détermine des pics individuels à partir du bruit de fond, et les amplitudes réelles de pic et leurs fréquences de centre de pic exactes, la fréquence et l’amplitude exactes de chaque pic possible étant stockées dans un tableau, c) l’identification de tous les sous-ordres de nombre entier plausibles de chaque pic jusqu’à un nombre d’ordre prédéfini comportant le pic lui-même qui se trouvent dans une plage spécifique de plages de fréquences fondamentales cibles, un pour chaque type de défaut défini et le stockage de ces pics ainsi que de leur numéro d’harmonique et leur fondamental théorique comme tableaux d’ordres, d) le regroupement des fréquences fondamentales théoriques qui se trouvent dans chaque plage cible spécifique et sont mises en groupes par un ou plusieurs parmi de nombreux procédés, les fréquences fondamentales théoriques présentant une limite de dimension de groupe prédéfinie et les groupes ayant des caractéristiques de regroupement acceptables par nombre de pics dans ceux-ci et/ou les plus étroites dimensions de groupe étant organisés en groupes et tous les autres comme valeurs aberrantes, et les groupes stockés dans des tableaux d’ordres, et e) l’identification de tous les pics de la liste d’origine qui peuvent être des composantes de bande latérales plausibles des pics identifiés à l’étape d), qui ont des fréquences fondamentales théoriques qui se trouvent dans chaque plage cible spécifique et sont mis en groupes par un ou plusieurs parmi de nombreux procédés, les fréquences fondamentales théoriques présentant une limite ou tolérance de dimension de groupe prédéfinie et les clusters ayant plus qu’un nombre de pics prédéfini dans ceux-ci étant organisés en groupes et tous les autres étant des valeurs aberrantes, et f) l’application d'un procédé de regroupement à leurs fréquences delta de base présentant une limite ou tolérance de dimension de groupe prédéfinie et les clusters ayant des caractéristiques de regroupement acceptables par nombre de pics dans ceux-ci et/ou les plus étroites dimensions de groupe étant organisés en groupes de bande latérale et tous les autres comme valeurs aberrantes, les bandes latérales étant des groupes stockés dans des tableaux en référence à leur pic de fréquence central à partir des tableaux d’ordres.
Selon un deuxième aspect, le procédé fournit des formes de groupement pour chaque défaut de bague intérieure ou bague extérieure (ou d’autres types de défauts).
Selon un troisième aspect, le procédé permet de déterminer des indicateurs d’état. Ici, le groupe le plus plausible peut alors être sélectionné par (a) corrélation avec des composantes de forme pondérées, (b) présence ou non de composantes (c) RSS de composantes de groupe (d) procédé de reconnaissance de formes sur chaque groupe.
La tranche de réseau peut enfin être configurée par l’opérateur pour regrouper les flux de données émis par les applications logicielles de plusieurs clients distincts, qui ont par exemple des exigences communes en termes de disponibilité ou d’isolation des flux de données, etc. Dans ce cas, l’opérateur peut définir plusieurs types de flux de données et des valeurs d’indicateurs de priorité associés de façon commune à tous les clients qui partagent la tranche de réseau.
Un autre avantage de l’invention est qu’elle permet de sélectionner la tranche de réseau à utiliser pour un flux de données au niveau de l’équipement terminal, plutôt qu’au niveau d’un équipement du réseau de communications proprement dit. La charge est ainsi déplacée du réseau vers le terminal. En outre, du fait que l’équipement terminal n’a que ses propres flux de données à gérer, cette sélection est plus simple à mettre en œuvre et répond mieux aux contraintes de passage à l’échelle (de l’anglais, « scalability »). En effet, grâce à la mise en œuvre de tranches de réseau sur les terminaux, il est possible d’associer des flux de données du terminal à des tranches distinctes, ce qui est plus difficile à mettre en œuvre lorsque la tranche de réseau est instanciée sur un équipement du réseau d’opérateur où les flux sont plus nombreux et en outre potentiellement chiffrés, rendant impossible l’exploitation de données d’en-tête. En outre, le client possédant le terminal peut lui-même gérer les tranches alors qu’il n’aura pas la possibilité lors d’une instanciation sur un équipement du réseau, comme cela peut être le cas lors de mise en œuvre du réseau privé virtuel (en anglais VPN – Virtual Private Network), l’architecture en tranche de réseau proposant en outre des capacités d’isolation des flux plus importante que les réseaux privés virtuels notamment.
Selon un aspect de l’invention, le procédé comprend en outre : - la réception préalable d’au moins une règle d’acheminement d’un flux de données émis par ladite application logicielle, ladite règle comprenant au moins un identifiant de ladite application logicielle, ledit type de flux, ledit indicateur de priorité associé audit type de flux et un identifiant d’une dite tranche de réseau; - le stockage en mémoire de ladite au moins une règle d’acheminement et - l’application de ladite au moins une règle d’acheminement lors de la mise en œuvre de ladite sélection et de ladite insertion .
Avantageusement, cette priorisation des flux de données émis par l’application logicielle est mise en œuvre par l’installation préalable de règles définissant la valeur de l’indicateur de priorité à insérer dans le flux de données en plus de la tranche de réseau à utiliser.
Par exemple, dans une architecture 5G, la tranche de réseau est identifiée par un paramètre S-NSSAI. On note que le réseau d’accès mobile 5G garde un contexte des tranches de réseau pour lesquelles le terminal s’est préalablement enregistré et qu’il n’est pas nécessaire d’insérer ce champ d’informations dans un en-tête du flux de données.
Si l’application logicielle est une application d’un client, c’est le client qui peut définir ses propres types de flux et les valeurs d’indicateur de priorité qu’il associe à chacun d’eux. Si l’application logicielle met en œuvre un service de l’opérateur, comme par exemple un service de voix sur IP, alors c’est l’opérateur qui définit les types de flux de données, par exemple par type de client ou de niveau d’abonnement et leur associe une valeur d’indicateur de priorité.
Selon un autre aspect de l’invention, le procédé comprend en outre l’obtention d’un mode opératoire de ladite application logicielle, ledit mode opératoire appartenant à un groupe comprenant au moins un premier mode opératoire et un deuxième mode opératoire, et ladite au moins une règle d’acheminement est associée audit mode opératoire.
Un avantage est que les règles de priorisation des flux de données les uns par rapport aux autres peuvent être modifiés en fonction d’un mode opératoire courant de l’application.
Par exemple, lorsque l’application logicielle est celle d’un client, ces modes opératoires sont préalablement définis par le client et comprennent au moins un premier mode dit « nominal » et un deuxième mode dit « alarme » et des règles de traitement spécifiques des flux de données sont associées à chacun de ces modes. Ils peuvent comprendre en outre un troisième mode de type « Reporting Priorisé » qui, contrairement au mode alarme, peut être planifié, voir récurrent sur une plage horaire donnée. Un tel mode opératoire peut être avantageusement mis en œuvre dans tous les secteurs d’activité pour le suivi de performance opérationnelle.
Par exemple, pour une application de « jumeau numérique », un flux de données de type « données de capteur » est associé à une valeur minimale à moyenne de l’indicateur de priorité en mode opératoire « nominal », mais à une valeur maximale de l’indicateur de priorité en mode opératoire « alarme ». En effet, ces données de capteur sont utiles pour gérer une crise et doivent être reçues en temps réel avec une priorité maximale dans le mode « alarme ».
On comprend donc qu’un mode opératoire courant, par exemple correspondant à une situation nominale peut être défini de façon préalable au niveau du terminal de l’utilisateur qui va appliquer les règles d’acheminement associées à ce mode opératoire, mais qu’il peut être modifié au cours du temps par notification d’une entité du client connectée au réseau. Sur réception d’une notification de changement du mode opératoire, par exemple de passage à un mode opératoire de type alarme, le terminal de l’utilisateur va mettre en application les règles d’acheminement associées à ce nouveau mode opératoire pour les futurs flux de données émis par l’application logicielle dans la tranche de réseau.
L’invention concerne également un dispositif d’émission d’un flux de données par une application logicielle s’exécutant sur un équipement terminal, dans un réseau de communications auquel est connecté ledit terminal, ledit réseau étant découpé en une pluralité de tranches de réseau. Ledit dispositif est configuré pour mettre en œuvre au niveau de l’équipement terminal : - la sélection d’une tranche de réseau de ladite pluralité au moins en fonction d’une information comprise dans un en-tête du flux de données ; - l’obtention d’un type dudit flux, ledit type appartenant à un groupe comprenant au moins un premier type et un deuxième type de flux), et - l’insertion d’un indicateur de priorité associé au type de flux dans le flux de données, l’indicateur de priorité appartenant à un groupe comprenant au moins un premier indicateur associé au premier type de flux et un deuxième indicateur associé au deuxième type de flux, le premier indicateur et le deuxième indicateur de priorité ayant des valeurs distinctes ; et -l’émission du flux de données comprenant ledit indicateur de priorité, dans la tranche de réseau sélectionnée.
Avantageusement, ledit dispositif configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé d’émission tel que décrit précédemment.
Avantageusement, ledit dispositif est intégré dans un équipement terminal connecté au réseau de communications, tel qu’un terminal utilisateur ou un objet connecté.
Avantageusement, ledit équipement terminal est compris dans un système de contrôle de flux de données acheminés dans un réseau de communications.
Le système, l’équipement terminal et le dispositif d’émission présentent au moins les mêmes avantages que ceux conférés par le procédé d’émission précité.
(i) des huiles hydrocarbonées d’origine végétale telles que des triesters de glycéride, qui sont généralement des triesters d’acides gras et de glycérol, dont les acides gras peuvent avoir des longueurs de chaîne variées de C 4 à C 24 , étant entendu que ces chaînes peuvent être saturées ou insaturées et linéaires ou ramifiées ; ces huiles sont en particulier de l’huile de germe de blé, de l’huile de tournesol, de l’huile de pépin de raisin, de l’huile de sésame, de l’huile de maïs, de l’huile d’abricot, de l’huile de karité, de l’huile d’avocat, de l’huile d’olive, de l’huile de soja, de l’huile d’amande douce, de l’huile de palme, de l’huile de colza, de l’huile de graine de coton, de l’huile de noisette, de l’huile de macadamia, de l’huile de jojoba, de l’huile de luzerne, de l’huile de pavot, de l’huile de graine de citrouille, de l’huile de moelle, de l’huile de cassis, de l’huile d’onagre, de l’huile de millet, de l’huile d’orge, de l’huile de quinoa, de l’huile de seigle, de l’huile de carthame, de l’huile de noix de bancoule, de l’huile de passiflore et de l’huile de rose musquée.
(ii) des éthers synthétiques contenant de 10 à 40 atomes de carbone ;
(iii) des hydrocarbures linéaires ou ramifiés d'origine minérale ou synthétique tels que la vaseline, les polydécènes, le polyisobutène hydrogéné tel que le Parleam et le 40 squalane ;
(iv) des esters synthétiques tels que les huiles de formule RCOOR' dans laquelle R représente un résidu d'acide gras linéaire ou ramifié contenant de 1 à 40 atomes de carbone et R' représente une chaîne hydrocarbonée notamment ramifiée, contenant de 1 à 40 atomes de carbone à condition que R+R' soit ÿ 10 comme par exemple l'huile de Purcellin (octanoate de cétéaryle), le myristate d'isopropyle, le palmitate d'isopropyle, le benzoate d'alkyle en C12-C15, tel que le produit commercialisé sous la dénomination Finsolv TN® ou Witconol TN® par Witco ou Tegosoft TN® par Evonik Goldschmidt, le benzoate de 2-éthylphényle, tel que le produit commercial vendu sous la dénomination X-Tend 226 par la société ISP, le lanolate d'isopropyle, le laurate d'hexyle, l'adipate de diisopropyle, l’isononanoate d'isononyle, l'érucate d'oléyle, le palmitate de 2-éthylhexyle, l'isostéarate d'isostéaryle, le sébaçate de diisopropyle, tel que le produit commercialisé sous le nom de « Dub Dis » par Stéarinerie Dubois, les octanoates, décanoates ou ricinoléates d'alcools ou de polyalcools, tels que le dioctanoate de propylène glycol ; les esters hydroxylés tels que le lactate d'isostéaryle ou le malate de diisostéaryle et les esters de pentaérythritol ; les citrates ou tartrates, tels que les di(alkyl linéaires en C12-C13) tartrates, tels que ceux commercialisés sous la dénomination Cosmacol ETI® par la société Enichem Augusta Industriale, ainsi que les di(alkyl linéaires en C14-C15) tartrates, tels que ceux commercialisés sous la dénomination Cosmacol ETL® de la même société ou des acétates ;