INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Les éléments distribués comprennent aussi au moins une unité distante 3, de préférence plusieurs unités distantes 3, illustrée en . D’une part, chaque unité distante 3 reçoit de l’énergie de contrôleur 2. Pour cela la ou les unités distantes 3 comprennent un module de récupération d’énergie 22. Cette énergie récupérée est alors consommée au fur et à mesure et/ou stockée. Le stockage peut être très limité dans les condensateurs du module de récupération d’énergie, afin de pallier des défaillances dues à des microcoupures. D’autre part, la ou les unités distantes 3 sont amenées à recevoir et envoyer des données au contrôleur 2. Pour cela, les unités distantes comprennent au moins un module d’émission/réception de données 31.
Les modules d’émission/réception des données 31 du contrôleur 2 et de la ou des unités distantes 3 peuvent être identiques.
Le bus filaire 4 reliant tous les éléments distribués comprend trois fils.
En premier lieu, un fil de référence commune 10 relie tous les éléments distribués. Ce fil de référence commune 10 permet à tous les éléments distribués de fonctionner avec une même référence de tension et de s’assurer que les potentiels des éléments distribués ne dérivent pas les uns par rapport aux autres, ce qui entrainerait des courants de décharge entre les éléments distribués via le milieu intra corporel. Or, de tels courants doivent être évités. Dans chacune des unités distribuées, le fil de référence commune 10 est soit non connecté, soit relié à un contact milieu IC de l’unité distribuée.
On définit enfin la correction à apporter pour modéliser l’effet de compressibilité par les équations suivantes :
(38)
(39)
(40)
MNdd CL0 est le nombre de Mach de divergence correspondant au coefficient de portance nulle à partir duquel les effets de compressibilité sont pris en compte ;
kClMNdd est le coefficient de correction du nombre de Mach de divergence en fonction du coefficient de portance ;
k2compCd est le coefficient d’ordre 2 qui tient compte des effets de compressibilité et corrige le coefficient de trainée.
La formulation mathématique de la polaire (Cd120 vs Cl120) donnant le coefficient de trainée en fonction du coefficient de portance est définie par l’équation suivante :
(41)
L’équation (41) est utilisée par le FADEC 24 lors de l’étape de calcul 66 de la polaire exprimant le coefficient de trainée (Cd120) en fonction du coefficient de portance issu de la polaire (Cl120AoA).
Les coefficients de recalage de la formulation mathématique de la polaire Cl120 vs AoA122 et de la polaire Cd120 vs Cl120 sont précisés dans les tableaux des figures 16 et 17, respectivement.
On décrit dans ce qui suit l’organigramme de la qui résume l’architecture du code de calcul associé à un stator 80 et mis en œuvre par le FADEC 24 dans le cadre d’une architecture propulsive de type USF.
Les valeurs d’entrée 81 sont constituées par des paramètres géométriques connus pour un stator donné, des paramètres atmosphériques mesurés par des sondes, d’un paramètre mécanique mesuré par des capteurs présents sur le moteur et des paramètres calculés précisés ci-après.
Par exemple, la géométrie d’un stator donné est caractérisée par des paramètres géométriques tels que le diamètre, le rapport de moyeu, le nombre de pales, le facteur d’activité et une hauteur de référence au plan hélice. A partir de ces paramètres géométriques initiaux on calcule d’autres paramètres géométriques tels que le rayon externe (Rtip125), le rayon interne (Rhub125), la section de passage du stator (Area125), la corde moyenne du stator ou l’allongement du stator.
Dans une autre étape, le procédé permet d’appliquer un sous-algorithme OrdCIs pour déterminer une RSS des ordres de chaque groupe et des valeurs de présence de pic d’ordre et une fréquence fondamentale moyenne. Un sous-algorithme SideCIs est ensuite appliqué pour déterminer la RSS des bandes latérales de chaque groupe et aussi des valeurs de présence de pic de bandes latérales et une fréquence de bande latérale moyenne. Un sous-algorithme groupCIs est appliqué pour déterminer la RSS de groupe et la valeur CI relative de pourcentage de bande.
Dans une autre étape, le procédé permet que la plage de recherche pour la fréquence fondamentale soit, pour une première itération, centrée autour de la fréquence attendue d'une composante de vibration mécanique connue et utilisant un faible nombre d’harmoniques, puis par regroupement des résultats le groupe le plus plausible est utilisé pour calculer une plage de recherche considérablement plus étroite et le nombre d’harmoniques est augmenté pour une deuxième itération, à partir de laquelle, avec ou sans l’option de regroupement supplémentaire, les pics identifiés sont éliminés des tableaux de pics avant les étapes d’itération 510, 520, 530, 540, 550, 560 et 570 pour les fréquences de défauts.
Dans une autre étape, le procédé permet que le test pour ignorer les côtés comporte a) le groupe a au moins 2 « premières » composantes de bande latérale, et/ou b) le groupe a au moins 1 « première » composante de bande latérale et 2 « deuxièmes » composantes de bande latérale. Les sorties des fonctions ClusterSides et/ou IgnoreSides sont des tableaux de composantes de bande latérale individuelles triées en le(s) même(s) groupe(s) de la composante d’ordre que celle qui est leur « fréquence centrale ».
Dans une autre étape, le procédé permet d’utiliser un procédé d’indicateur d’état scalaire de groupe pour grouper des formes. Ici, chaque mesure 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 sont déterminés à partir de deux sources, premièrement une forme d’onde ; telle que, de manière non limitative, RMS, Crête Vraie, Crête-à-Crête Vraie, facteur de crête, aplatissement, asymétrie, % d’activité sinusoïdale/harmonique, et 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.
Dans une autre étape, le procédé permet d’utiliser un procédé d’indicateur d’état scalaire de bande de recherche pour grouper des formes. Ici, chaque mesure a de multiples bandes de recherche, pour rechercher des symptômes de défaut. 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. Un sous-algorithme BANDrss de bande est appliqué pour 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 une autre étape, le procédé permet d’utiliser un procédé de vecteur formant indicateurs d’état pour grouper des formes. Pour chaque groupe identifié dans une mesure, plusieurs CI sont extraits.
Dans une autre étape, le procédé permet d’utiliser les composantes de groupe le plus plausible pour produire les indicateurs d’état pertinents à la fois quantitatifs et qualitatifs qui, avec leurs fréquences fondamentales et de bande latérale, sont transmis à (1) une logique « post-balayage » avec des paramètres dérivés d’un plan d’expériences, (2) une « logique de décision » avec des paramètres conçus ou appris par IA/AA ou (3) IA ou AA avec des procédés de tendance ou de « reconnaissance de formes ».
Dans une autre étape, le procédé permet à l’étape 560 de sélectionner chaque pic qui peut être associé seulement à un et seulement un groupe, et appelé « groupe le plus plausible ». Ce groupe est sélectionné entre autres par a) la combinaison la plus probable d’harmoniques dans le groupe et/ou b) le fondamental qui est la fréquence de vitesse de rotation ou une autre fréquence mécanique c) une fréquence fondamentale inférieure. Après la sélection du groupe le plus plausible, des pics associés à ce groupe sont éliminés d’autres groupes.
Dans une autre étape, le procédé permet de garder les fréquences (c’est-à-dire en Hz ou rpm) dans l’ordre pour identifier des formes de groupe avec des fréquences fondamentales statiques (pas une fréquence de suivi de vitesse, par exemple électrique) et de les éliminer des tableaux de pics pour garder seulement la composante de suivi de vitesse, car lorsque sa fréquence est proche des fréquences de défaut de palier attendues cela peut porter à confusion. Lorsque l’on a de multiples mesures avec une vitesse de rotation variable, seulement les groupes qui sont proches des fréquences de bruit statiques attendues sont sélectionnés. Si de tels groupes ont été détectés dans M parmi N mesures, alors ces groupes sont considérés comme un bruit statique et pouvant être éliminés du traitement supplémentaire. Ensuite, le traitement normal est appliqué aux données filtrées.
Dans une autre étape, le procédé permet d’augmenter progressivement les plages de fréquences fondamentales pour l’identification de groupe qui commencent à une fréquence basse et sont augmentées progressivement par paliers, le maximum de plage ne dépassant pas deux fois le minimum de plage et le minimum de palier de plage suivant ne dépassant pas le maximum précédent, et les pics qui satisfont aux inclusions dans le groupe sont éliminés des tableaux de pics avant l’incrément de plage suivant de manière à éliminer des harmoniques de fréquences fondamentales inférieures afin d’empêcher qu’elles ne soient considérées par erreur comme appartenant à un groupe présentant une fréquence fondamentale plus élevée.
La présente invention peut être un système, un procédé et/ou un produit programme informatique à n’importe quel niveau d’intégration de détail technique possible. Le produit programme informatique peut comporter un support (ou des supports) de stockage lisible(s) par ordinateur sur le(s)quel(s) se trouvent des instruction de programme lisibles par ordinateur pour amener un processeur à mettre en œuvre des aspects de la présente invention.
Des aspects de la présente invention sont décrits ici en référence à des illustrations de diagramme de flux et/ou des schémas fonctionnels de procédés, un appareil (des systèmes) et des produits programmes informatiques selon des modes de réalisation de l’invention. On comprendra que chaque bloc des illustrations de diagramme de flux et/ou des schémas fonctionnels, et des combinaison de blocs dans les illustrations de diagramme de flux et/ou les schémas fonctionnels peuvent être implémentés par le biais d'instructions de programme lisibles par ordinateur.
Ces instructions de programme lisibles par ordinateur peuvent être fournies à un processeur d'un ordinateur à usage général, d’un ordinateur à usage spécial ou à un autre appareil de traitement de données programmable pour produire une machine, de telle sorte que les instructions, qui sont exécutées par le biais du processeur de l’ordinateur ou autre appareil de traitement de données programmable, créent des moyens d’implémentation des fonctions/actions spécifiées dans le ou les blocs de diagramme de flux et/ou de schéma fonctionnel. Ces instructions de programme lisibles par ordinateur peuvent aussi être stockées dans un support de stockage lisible par ordinateur qui peut amener un ordinateur, un appareil de traitement de données programmable et/ou d’autres dispositifs à fonctionner d’une manière particulière, de telle sorte que le support de stockage lisible par ordinateur sur lequel des instructions sont stockées comprenne un article fabriqué comportant des instructions qui implémentent des aspects de la fonction/de l’action spécifiée dans le ou les blocs de diagramme de flux et/ou de schéma fonctionnel.
Les instructions de programme lisibles par ordinateur peuvent aussi être chargées sur un ordinateur, un autre appareil de traitement de données programmable ou un autre dispositif pour amener une série d’étapes fonctionnelles à être effectuées sur l’ordinateur, l’autre appareil programmable ou l’autre dispositif pour produire un processus implémenté sur ordinateur, de sorte que les instructions qui sont exécutées sur l’ordinateur, l’autre appareil programmable ou l’autre dispositif implémentent les fonctions/actions spécifiées dans le ou les blocs de diagramme de flux et/ou de schéma fonctionnel.
Le diagramme de flux et les schémas fonctionnels dans les figures illustrent l’architecture, la fonctionnalité et le fonctionnement d’implémentations possibles de systèmes, procédés et produits programmes informatiques selon divers modes de réalisation de la présente invention. À cet égard, chaque bloc dans le diagramme de flux ou les schémas fonctionnels peut représenter un module, un segment ou une partie d'instructions, qui comprend une ou plusieurs fonctions pouvant être exécutées pour implémenter la/les fonction(s) logique(s) spécifiée(s). Dans certaines variantes d’implémentations, les fonctions figurant dans les blocs peuvent se produire dans un ordre différent de celui indiqué dans les figures. Par exemple, deux blocs représentés successivement peuvent, en fait, être exécutés sensiblement simultanément, ou les blocs peuvent parfois être exécutés en ordre inverse, en fonction de la fonctionnalité concernée.
On comprendra également que chaque bloc des schémas fonctionnels et/ou de l’illustration de diagramme de flux, et des combinaisons de blocs dans les schémas fonctionnels et/ou l’illustration de diagramme de flux peuvent être implémentés par des systèmes basés sur un matériel à usage spécial qui effectuent les fonctions ou actions spécifiées ou mettent en œuvre des combinaisons de matériel à usage spécial et d’instructions informatiques.
Avantageusement, ladite composition comprend en poids :
Plus avantageusement, ladite composition comprend en poids :
(a) de 30 à 64%, notamment de 30 à 60% d’au moins un polyamide aliphatique semi-cristallin,
Le terme « procédé » est utilisé pour décrire l’implémentation de diverses fonctions dans tout ce document. Un procédé peut fournir un nombre de façons différentes d’exécuter la fonction prévue et n’est pas censé être limitatif.
La représente un diagramme de flux illustrant un algorithme 100 qui formule la fonctionnalité pour un procédé proposé d’auto-détection de défauts d’écaillage de palier sur des paliers de boîte d’essieu de véhicule ferroviaire sans devoir connaître la désignation de palier exacte (ou les fréquences de défaut) ou avoir une vitesse d’arbre précise. L’algorithme d’auto-détection peut être exécuté sur un processeur 102 (voir la ) ou un autre cadre informatique comprenant et/ou utilisant n’importe quel nombre et combinaison de dispositifs et réseaux informatiques utilisant diverses technologies de communication, comme décrit ici. Le cadre informatique peut être facilement dimensionnable, extensible et modulaire, avec la capacité de passer à différents services ou reconfigurer certaines caractéristiques indépendamment d’autres. L’algorithme peut être un programme exécutable sur ordinateur ou un produit exécutable sur ordinateur.
La représente un diagramme schématique d'un système de base 200 servant à effectuer la fonction du procédé proposé qui comporte un processeur 102 et un ou plusieurs capteurs 104 connectés à au moins un palier 105 monté sur un essieu monté 108 de véhicule ferroviaire.
Dans un module de sous-algorithme 110, des données de surveillance d’état comportant des harmoniques de vibration de l’au moins un palier 105 accouplé à un arbre rotatif 109 sont reçues par le processeur 102. Les données de vibration, préalablement ou séquentiellement transformées dans le domaine fréquentiel, sont traitées de manière à obtenir des tableaux d’ampleurs et de fréquences. Ceci inclut une vitesse d’arbre approximative en tr/min ou tr/sec.
Dans un module de sous-algorithme 120, un sous-algorithme/module de détermination de pics est appliqué. Le sous-algorithme de détermination de pics 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 sont stockées dans un tableau. Ici, la fréquence de chaque pic identifiée est divisée par toutes les autres fréquences de pic tour à tour. La valeur absolue du résultat est divisée par 1 jusqu’au nombre de bandes latérales devant être recherchées afin d’identifier tous les pics de bande latérale plausibles.
Quel que soit le format dans lequel les données de surveillance d’état sont fournies, il est fréquemment converti en une accélération enveloppe, ce qui est normalement réalisé par un système d’acquisition puis en un spectre de préférence avec mise à l’échelle crête-à-crête et à l’aide de la fenêtre de Hanning avant une Transformation de Fourier Rapide (TFRapide). Les résultats de TFRapide sont convertis en « ampleur » et le spectre tronqué en segments de nombres avec un FMax spectral de (fréquence d’échantillonnage de forme d’onde échantillons par seconde)/2,56. Par exemple, une forme d’onde ayant 4096 échantillons acquis à 2560 échantillons par seconde produira un spectre de 1601 segments (y compris le segment zéro) avec une FMax de 1000 Hz (dernier segment).
Pour améliorer l’identification de pics spectraux, il est avantageux de mettre à zéro toutes les composantes spectrales considérées pour être dans le tapis de bruit ou près de celui-ci et de ne garder que celles qui sont nettement au-dessus du tapis pour la corrélation de balayage de formes. Un seuil de filtre de 10 dB et plus donne de bons résultats en termes d’élimination du bruit indésirable. Ici, il est prévu un module servant à calculer le niveau de tapis local et à éliminer les composantes de « bruit » pour le spectre à bruit filtré. Ceci est obtenu en traversant le spectre segment par segment, en calculant la valeur médiane à l’aide d’un nombre de segments de part et d’autre de ce segment spécifique correspondant à + et - 1/32 du nombre de segments spectraux. Si ce segment spécifique a une valeur supérieure ou égale à la valeur médiane plus 10 dB (ou valeur médiane*3,16), sa valeur est conservée, sinon sa valeur est zéro.
Pour chaque valeur de segment différente de zéro dans le spectre à bruit filtré, il est nécessaire de déterminer si elle ou l’intérieur d’un espacement de segment est représentatif d’un « pic » et de calculer sa fréquence et son amplitude exactes par le procédé d’identification/interpolation de pic quadratique à l’aide du spectre non filtré pour créer des tableaux de (a) fréquences de pic (PkHz) et (b) d’amplitudes de pic (PkMags).
Dans un module de sous-algorithme 130, 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 sont identifiés. Ici, la fréquence de chaque pic est divisée par un nombre de 1 jusqu’au nombre d’harmoniques devant être inclus tour à tour pour déterminer toutes les sous-fréquences fondamentales théoriques plausibles. Un pic est identifié pour chaque type de défaut défini. Les pics sont stockés ainsi que leurs numéro d’harmonique et leur fondamental théorique comme tableaux d’ordres.
Des paramètres concernant les caractéristiques de défauts 135 sont stockés dans une base de données distincte et sont accessibles par le biais du module de sous-algorithme 130. Les informations de défaut se rapportent à chaque type de défaut défini, tel que la fréquence BPFO Ball (roller) Pass Frequency Outer-race, fréquence de passage des billes (rouleaux) sur la bague extérieure, et la fréquence BPFI Ball (roller) Pass Frequency Inner-race, fréquence de passage des billes (rouleaux) sur la bague intérieure.
La fréquence fondamentale de défaut comme ordre de la vitesse de roulement est spécifique au défaut. Des exemples peuvent être 6,23 et 11,34, etc. Une plage fondamentale de défaut typique/par défaut en +/- % est de <1 % à 33 %. Une fréquence delta de base de bande latérale de défaut typique/par défaut comme ordre de la vitesse de roulement est 0,37, 1,0 etc. De plus, une plage de bande latérale de défaut typique/par défaut en +/- % est de <1 à 33. Par ailleurs, une plage d’ordres de fondamentaux (harmoniques) typique/par défaut devant être incluse est 3 à 100+. Enfin, un nombre de bandes latérales typique/par défaut devant être inclus (de chaque côté) est 0 à 10. De ce fait, toutes les informations de défaut divulguées dans ce paragraphe sont accessibles par le biais du module de sous-algorithme 130 afin d’identifier les défauts.
Dans un module de sous-algorithme 140, tous les pics de la liste d’origine qui peuvent être des composantes de bande latérale plausibles des pics identifiés dans le module de sous-algorithme 130 sont identifiés. Les pics qui peuvent être des composantes de bande latérale plausibles sont identifiés par ceux ayant une fréquence delta de base dans une plage spécifique des plages de fréquences de bande latérale cibles, une pour chaque type de défaut défini, et jusqu’à un ordre prédéfini de bande latérale +/- delta pour déterminer toutes les fréquences de bande latérale delta de base théoriques plausibles et stocker ces pics de bande latérale plausibles ainsi que le nombre de bande latérale. La fréquence de bande latérale delta théorique et l’indice ID de pic central qui se trouvent dans chacune des plages de bande latérale cibles sont stockés comme tableaux de bandes latérales. Toutes les caractéristiques concernant les défauts 135 divulguées dans ce paragraphe sont accessibles par le biais du module de sous-algorithme 140 afin d’identifier les pics plausibles.
Dans un module de sous-algorithme 145, une fonction d’élimination de fréquences mécaniques est effectuée pour éliminer le bruit mécanique. Cette option est utilisée pour éliminer les composantes de bruit de roue intercalées entre le module de tableaux de pics 120 et les modules de traitement de pics fondamentaux 130 et 140. Seulement le groupe ayant (a) le plus de pics et/ou (b) une (tolérance de) dimension de groupe la plus étroite et/ou (c) la meilleure forme de présence de pic harmonique est sélectionnée comme étant représentatif du symptôme le plus probable lié à ce type de défaut défini et est stocké comme tableaux de composantes de groupe. La fonction d’élimination de fréquences mécaniques peut être « activée » ou « désactivée » manuellement ou même rendue dépendante de la quantité d’activité de bruit de roue présente.
L’option de fonction d’élimination de fréquences mécaniques 145 obtient des entrées à partir de bases de données qui contiennent des paramètres et des caractéristiques qui sont communs à tout le bruit mécanique. Une première entrée est reçue en provenance d’un module de paramètres de regroupement mécaniques 147. Dans le module de paramètres de regroupement mécaniques 147, une plage par défaut/typique pour la plus petite taille de groupe acceptable dans le nombre de pics se situe dans une plage entre 2 et 5. Les limites de regroupement d’ordre mécanique comme ordres de vitesse de roulement pour une première itération sont d’approximativement 0,01. Remarque : Cette plage par défaut/typique peut varier en termes de valeur et de définition en fonction du procédé de regroupement utilisé puisque de nombreux types de procédés de regroupement peuvent être utilisés tels que DBSCAN, OPTICS, mélange de gaussiennes etc. Les limites de regroupement d’ordre mécanique comme ordres de vitesse de roulement pour une deuxième itération sont d’approximativement 0,006 pour la « distance entre points ». La plage par défaut/typique pour la deuxième itération peut également varier en termes de valeur et de définition en fonction du procédé de regroupement utilisé. Les limites de regroupement de bande latérale mécanique comme ordres de vitesse de roulement sont d’approximativement 0,01. La plage par défaut/typique peut varier en termes de valeur et de définition en fonction du procédé de regroupement utilisé.