INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Exceptée pour la dernière, les couches de convolutions Conv1D sont suivies d’une couche de regroupement MaxPool. Les six couches de convolutions de l’encodeur comportent respectivement des filtres de dimension 64, 64, 96, 96, 128 et 128.
Le décodeur de AE2 présente deux couches de déconvolution, deux couches multiples de convolution dilatée et une couche de convolution, chacune suivie d’une couche BatchNorm. Les couches de déconvolution de l’encodeur ont respectivement des filtres de dimension 128 et 96 tandis que ses couches de convolution ont respectivement des filtres de dimension 128, et 96. Les deux couches multiples de convolution dilatée de l’encodeur comportent chacune 4 et 5 couches, respectivement.
La dernière couche OutConv du décodeur est une couche de convolution avec un filtre de dimension 10. La couche OutConv fournit en sortie la séquence Seq2*.
L’invention n’est pas limitée aux architectures de réseaux auto-encodeurs telles qu’illustrées sur les figures 5A et 5B. Dans d’autres modes de réalisation, des réseaux auto-encodeurs peuvent avoir un nombre de couches et des paramètres différents des réseaux décrits ci-dessus. Dans des modes de réalisations, les réseaux auto-encodeurs comportent des couches de réseaux récurrents, des couches de transformeurs de type encodeur et/ou décodeur, ou toute autre architecture permettant d’analyser des séquences temporelles.
Par ailleurs, l’invention ne limite pas les modules d’approximations à des réseaux auto-encodeurs. Dans d’autres modes de réalisations, les modules d’approximations effectuent des régressions comme mentionné précédemment. Ces régressions peuvent être produites par des modèles d’apprentissage machine tel que des réseaux de neurones artificiels. Dans des modes de réalisation, les modules d’approximation effectuent des régressions telles que mentionnées en appliquant un modèle analytique de l’évolution des états des composants surveillés. Un tel modèle analytique est par exemple un filtre de Kalman.
(2.2) Si la température ambiante T nʼest pas supérieure à la température prédéfinie T3, le mode de refroidissement du système de refroidissement par air de batterie est désactivé. Si la température de batterie T0 nʼest pas supérieure à la température prédéfinie T1, le mode de refroidissement du système de refroidissement par eau de batterie est désactivé.
(3) Il est déterminé d’activer ou non un mode de chauffage du système de refroidissement par eau de batterie et du système de refroidissement par air de batterie en déterminant si la température de batterie T0 est inférieure à une température prédéfinie T2 et si la température ambiante T est inférieure à une température prédéfinie T4.
(3.1) Il est déterminé si la température de batterie T0 est inférieure à la température prédéfinie T2, et si oui, le mode de chauffage du système de refroidissement par eau de batterie est activé, de manière à chauffer les modules de batterie. Il est déterminé si la température ambiante T est inférieure à la température prédéfinie T4 et si un mode de chauffage du composant de climatisation a été activé, et si oui, le mode de chauffage du système de refroidissement par air de batterie est activé, de manière à chauffer l’environnement dans le compartiment de batterie.
(3.2) Si la température ambiante T n’est pas inférieure à la température prédéfinie T4, le mode de chauffage du système de refroidissement par air de batterie est désactivé. Si la température de batterie T0 n’est pas inférieure à la température prédéfinie T2, le mode de chauffage du système de refroidissement par eau de batterie est désactivé.
En référence aux FIGS 1 à 3, dans les étapes (2) et (3), lorsque le système de refroidissement par air de batterie n’est pas allumé, si l’humidité ambiante Y dans le compartiment de batterie est supérieure à l’humidité définie Y1, le système de ventilation de compartiment de batterie est allumé pour échanger de l’air pour le compartiment de batterie séparément. Lorsque le système de ventilation de compartiment de batterie fonctionne en continu pendant plus d’un temps prédéfini Z1, si l’humidité du premier capteur d’humidité Y0 dépasse l’humidité prédéfinie Y2, un instrument de véhicule rappelle des anomalies au séchoir, et le système de ventilation de compartiment de batterie est éteint, sinon, si l’humidité ambiante Y n’est pas supérieure à l’humidité définie Y1, le système de ventilation de compartiment de batterie est éteint.
En référence aux FIGS. 1 à 3, dans les étapes (2.2) et (3.2), l’humidité ambiante Y est surveillée en temps réel, et si l’humidité ambiante Y n’est pas supérieure à l’humidité définie Y1, il est déterminé s’il faut éteindre le système de refroidissement par air de batterie.
En référence aux FIGS 1 à 3, dans les étapes (2.2) et (3.2), lorsque le système de refroidissement par air de batterie fonctionne en continu pendant plus d’un temps prédéfini Z1, si l’humidité du premier capteur d’humidité Y0 dépasse l’humidité prédéfinie Y2, un instrument de véhicule rappelle des anomalies au séchoir, et il est déterminé s’il faut éteindre le système de refroidissement par air de batterie, sinon, si l’humidité ambiante Y n’est pas supérieure à l’humidité définie Y1, il est déterminé s’il faut éteindre le système de refroidissement par air de batterie.
En conclusion, lorsque la température de la batterie d’alimentation du véhicule est élevée ou faible du fait de la charge et de la décharge à plus grand rythme, le système de refroidissement par eau de batterie et le système de refroidissement par air de batterie peuvent être commandés pour activer conjointement le mode de refroidissement ou de chauffage, améliorant ainsi l’effet de gestion thermique. Lorsque le véhicule est à faible vitesse ou dans un autre état de charge et de décharge de batterie d’alimentation à faible rythme, le système de refroidissement par air de batterie, le système de refroidissement par eau de batterie ou le système de changement d’alimentation de compartiment de batterie peuvent être commandés pour fonctionner indépendamment, de manière à répondre aux exigences de gestion thermique de batterie.
En référence à la , le flux de fonctionnement spécifique du système de gestion thermique double de batterie ci-dessus est décrit comme suit.
Étape S1 : Au début, le véhicule est démarré pour l’auto-test. Le module de commande du véhicule obtient la température de batterie T0, et la température ambiante T et l’humidité ambiante Y du compartiment de batterie.
Étape S2 : Le module de commande de véhicule détermine si la température de batterie T0 est supérieure à la température prédéfinie T1. Si tel est le cas, l’étape S3 est effectuée. Sinon, l’étape S13 est effectuée.
Étape S3 : Le mode de refroidissement du système de refroidissement par eau de batterie est activé pour refroidir les modules de batterie dans le compartiment de batterie, et l’étape S4 est effectuée.
Étape S4 : Le module de commande de véhicule détermine si la température ambiante T dans le compartiment de batterie est supérieure à T3 et si le mode de réfrigération du composant de climatisation est activé. Si oui, l’étape S5 est effectuée. Sinon, l’étape S24 est effectuée.
Étape S5 : Le module de commande du véhicule commande le fonctionnement du ventilateur d’échappement, de manière à activer le mode de refroidissement du système de refroidissement par air de batterie. Le module de commande de véhicule enregistre alors le temps de fonctionnement du ventilateur d’échappement, et l’étape S6 est effectuée.
Étape S6 : Après le fonctionnement du ventilateur d’échappement pendant plus du temps défini Z1, le module de commande de véhicule détermine si l’humidité du premier capteur d’humidité Y0 n’est pas supérieure à l’humidité prédéfinie Y2. Si oui, l’étape S8 est effectuée. Sinon, l’étape S7 est effectuée.
Étape S7 : L’instrument de véhicule rappelle à l’utilisateur le dysfonctionnement de la fonction de dessiccateur et rappelle à l’utilisateur de le remplacer et l’étape S9 est effectuée.
De la même façon, les paramètres et sont des paramètres de moyenne et de covariance déterminés à partir de l’auto-encodeur AE2 entraîné.
L’invention n’est pas limitée au choix d’une distance de Mahalanobis. Par exemple, dans un autre mode de réalisation, un score d’anormalité instantanée correspondant à un instant t est une moyenne des valeurs absolues des valeurs de différence r1 t ou r2 t .
Au cours d’une sous-étape E33 sont déterminés les scores d’anormalité globale A1 et A2, à partir des séquences de scores d’anormalité instantanée a1 t et a2 t .
Dans le mode de réalisation illustré sur la figure 4, un score d’anormalité globale A1 (A2) est une somme ( ) sur des scores d’anormalité instantanée a1 t (a2 t ).
Dans un mode de réalisation, un score d’anormalité A1 (A2) est la somme des scores d’anormalité instantanée a1 t (a2 t ) qui sont supérieurs à un seuil S2 fixé. Ce seuil S2 peut être déterminé comme un quantile d’un ensemble de scores d’anormalité instantanée calculés à partir d’un ensemble de séquences de référence avec le module AE1 (AE2). Par exemple, ce seuil S2 peut être égal au 99 ème quantile de cet ensemble de scores d’anormalité instantanée.
Il est à souligner que dans des modes de réalisations, des valeurs de seuil S2 et S2’ différentes peuvent être choisies pour les scores a1 t déterminés à partir de l’auto-encodeur AE1 et pour les scores a2 t déterminés à partir de l’auto-encodeur AE2.
Dans un mode de réalisation, seul les intervalles de plus de N scores d’anormalité instantanée supérieurs au seuil S2 sont pris en compte dans la somme qui détermine le score d’anormalité globale A1 (A2), où N est un nombre fixé.
Dans des modes de réalisation, seul les intervalles de plus de N scores d’anormalité instantanée supérieurs au seuil S2 sont pris en compte dans la somme qui détermine le score d’anormalité globale A1, et seul les intervalles de plus de N’ scores d’anormalité instantanée supérieurs au seuil S2’ sont pris en compte dans la somme qui détermine le score d’anormalité globale A2, N et N’ étant des nombres fixés indépendamment pour chaque auto-encodeur AE1 et AE2. Par exemple N peut être choisi égal à 1 afin de détecter des anomalies ponctuelles, et N’ égal à 2 pour pouvoir détecter des anomalies non ponctuelles.
Au cours d’une étape E40, chaque score d’anormalité globale A1 et A2 est comparé avec un seuil S1. Ce seuil est par exemple égal au 98 ème quantile d’un ensemble de scores d’anormalité globale déterminés à partir d’un ensemble de séquences de référence avec les modules AE1 et AE2.
Dans des modes de réalisation, les scores d’anormalité globale A1 et A2 sont comparés respectivement avec des seuils S1 et S1’ distincts. Par exemple, S1 est égal au 98 ème quantile d’un ensemble de scores d’anormalité globale déterminés à partir d’un ensemble de séquences de référence avec le module AE1, et S1’ est égal au 98 ème quantile d’un ensemble de scores d’anormalité globale déterminés à partir d’un ensemble de séquences de référence avec le module AE2.
Dans un mode de réalisation, si le score d’anormalité A1 est supérieur au seuil S1, ou si le score A2 est supérieur au seuil S1’, alors l’anomalie est détectée.
Il est à noter que les seuils S1 et S2 ainsi que le nombre N (ainsi que S1’, S2’ et N’), mentionnés ci-avant, sont des paramètres pouvant être choisis de façon à optimiser la détection d’anomalie sur un ensemble de séquence de références.
Par exemple, ces séquences de références peuvent comporter des séquences correspondant à des vols sans dysfonctionnement détecté, et des vols sur lesquels ont été détectés des dysfonctionnements, par exemple avec des méthodes conventionnelles. Dans ce cas, les paramètres S1, S2 et N peuvent être choisis de sorte à minimiser conjointement le nombre de faux positifs et le nombre de faux négatifs dans la détection d’anomalie à partir de ces séquences de référence. Dans cet exemple, un faux positif correspond à la détection d’une anomalie (un score d’anormalité globale est supérieur au seuil S1) sur une séquence de référence alors que cette séquence correspond à un vol sans dysfonctionnement. A l’inverse, un faux négatif correspond à la non détection d’anomalie (le score d’anormalité globale est inférieur au seuil S1) sur une séquence de référence correspondant à un vol présentant un dysfonctionnement.
Au cours d’une étape E50, les indicateurs d’états causant une anomalie qui a été détecté au cours de l’étape E40 sont identifiés.
Par exemple, au cours de cette étape, les instants auxquels les scores d’anormalité instantanée sont supérieurs au seuil S2 sont identifiés. Pour ces instants ainsi identifiés, sont ensuite identifiés les indicateurs d’états pour lesquels les différences r1 t et r2 t entre les valeurs acquises et les valeurs approximées sont les plus grandes. Ainsi, le ou les indicateurs d’états dont les valeurs approximées s’écartent le plus des valeurs acquises représentent l’état responsable de l’anomalie.
Les figures 6A et 6B illustrent un exemple où des variations anormales du niveau d’huile est la cause de l’anomalie.
Les excroissances 12 ont pour fonction de comprimer localement les tissus mous 52 de la sole plantaire, assez profondément dans un premier temps, comme on le ferait au cours d’un massage par une pression du doigt sur une zone à masser. Dans un deuxième temps, leur faible dureté, qui est de préférence adaptée à la dureté des tissus mous, leur permet de s’aplatir et de s’étaler sous l’action prolongée du poids du corps et de « chasser » des tissus mous le sang situé entre les excroissances 12, comme on le ferait au cours d’un massage par un déplacement du doigt.
Ainsi, après la phase de pré-appui de la , le dispositif 10 met en œuvre les phases suivantes :
- une première phase d'éjection du sang par pression localisée de chaque excroissance 12 sur la zone du pied en regard de laquelle elle se trouve, illustrée sur la , puis
- une deuxième phase d'éjection du sang après déformation des excroissances 12 sous l’effet de la pression exercée par le pied, illustrée sur la . Au cours de cette deuxième phase, les excroissances 12 s’aplatissent et s’étalent en comblant tout ou partie de l'espace entre chacune d'elles. Cet étalement augmente de manière significative la surface du dispositif 10 au contact du pied, de telle sorte que les excroissances comprimées forment ensemble une surface augmentée qui exerce une pression de retour veineux sur des zones du pied non sollicitées lors de la première phase d’éjection du sang, comme cela est montré par des flèches.
Grâce au dispositif 10, on comprime plus efficacement chaque portion de surface de la sole plantaire 51 au cours de la deuxième phase, pour éjecter le sang qui y réside. Un tel effet technique ne peut être obtenu avec une semelle ayant une surface plane ou qui, au contraire, ne comporte que des excroissances dures. En effet des excroissances dures génèrent une pression statique localisée à laquelle il manque une déformation pour chasser le sang situé entre de telles excroissances. L’action de « massage » que réalise chaque excroissance 12 selon l’invention en regard de la zone du pied qui lui fait face, s’analyse donc comme la combinaison d’une pression localisée suivie d’un déplacement. Un tel déplacement permet de mieux « chasser » le sang des tissus mous et des veines, et améliore significativement l’efficacité de la pompe plantaire par rapport aux dispositif connus.
Divers paramètres pouvant être pris en compte par l’homme du métier pour la mise en œuvre du dispositif 10 seront maintenant discutés, notamment :
- la souplesse du matériau formant les excroissances,
- la compressibilité du matériau formant les excroissances,
- la nature du matériau formant les excroissances,
- la forme des excroissances, leur disposition et l’espacement entre les excroissances, et
- la hauteur des excroissances
Souplesse du matériau formant les excroissances L’homme de l’art comprendra que pour l’obtention de l’effet de massage profond qui vient d’être décrit en relation avec les figures 9 et 10, le matériau formant la couche 11 ne doit être ni trop dur, ni trop souple. Un matériau souple s’écraserait trop vite et ne pénétrerait pas dans les tissus mous 52 de la sole plantaire. Inversement, un matériau trop dur pénétrerait facilement dans les tissus mous 52 mais ne s’étalerait pas pour former la surface augmentée susmentionnée, qui exerce une pression de retour veineux sur des zones du pied non sollicitées lors de la première phase d’éjection du sang. Ainsi, pour la mise en œuvre de l’invention, un matériau souple mais ayant une dureté supérieure à celle des tissus mous sera de préférence retenu. Selon des essais et calculs réalisés par le demandeur, un matériau présentant une dureté Shore A comprise entre 5 et 60, mesurée conformément à la norme ISO 48-4, permet d’appliquer une déformation efficace à la sole plantaire lors de la première phase d'éjection du sang, tout en étant capable de s’étaler au cours de la deuxième phase d'éjection du sang.
Compressibilité du matériau formant les excroissance
L’homme de l’art comprendra également que pour l’obtention de la surface augmentée susmentionnée exerçant une pression de retour veineux sur des zones du pied non sollicitées lors de la première phase d’éjection du sang, le matériau formant la couche 11 ne doit pas être trop compressible, sans quoi les excroissances 12 ne s’étaleraient pas pour combler tout ou partie de l'espace entre chacune d'elles. Ainsi, idéalement, pour un étalement maximal, le matériau formant la couche doit être parfaitement incompressible, et donc présenter un coefficient de Poisson égal à 0,5. Un tel matériau n’existe pas en pratique, bien que certains polymères idéalement isotropes se rapprochent de cette valeur. Selon des essais et calculs réalisés par le demandeur, un matériau présentant un coefficient de Poisson supérieur à 0,25 (soit un taux de compression inférieur à 50%) permet de mettre en œuvre le dispositif de l’invention, en conjonction avec un choix judicieux de la forme des excroissances. Par exemple, si le coefficient de Poisson du matériau utilisé est plus proche de 0,25 que de 0,5, il peut être avantageux de conférer aux excroissances une forme leur permettant d’occuper le plus grand volume possible pour une hauteur h donnée et une largeur l de leur base donnée, afin de tenir compte de leur compressibilité partielle. Il pourrait par exemple s’agir d’une forme cylindrique. Dans un mode de réalisation, un matériau ayant un coefficient de Poisson supérieur à 0,4 sera toutefois retenu. Dans un autre mode de réalisation, un matériau ayant un coefficient de Poisson supérieur à 0,35 sera retenu.
Nature du matériau formant les excroissances Divers nombreux matériaux sont susceptibles de répondre aux exigences de mise en œuvre du dispositif 10 selon l’invention en termes de souplesse et de faible compressibilité. Dans un mode de réalisation, la couche 11 est réalisée avec un matériau en élastomère. Plus généralement, et selon des études réalisées par le demandeur, un matériau sélectionné dans la liste de matériaux suivants pourra être retenu :
- le Styrène Ethylène Butylène Styrène, ou « SEBS »
L’arbre de décision selon la présente invention, construit comme détaillé ci-dessus et appliqué sur un panel indépendant de 41 locaux, permet quant à lui de détecter à 93% qu’un local est infesté. De même, un diagnostic négatif par l’arbre de décision s’avère vrai à 95%. Avec un impact intrusif minime, un coût de mise en œuvre simple, puisque l’arbre de décision n’est construit qu’une fois pour toutes et peut par la suite être utilisé sur tous les prélèvements effectués dans des locaux, on obtient donc de manière surprenante une excellente prédiction, par l’opération préalable de choix des COV utilisés pour construire l’arbre de décision.
Procédé de localisation de défaut dans un réseau de distribution électrique Le domaine de l’invention est celui des réseaux électriques de distribution d'électricité et plus précisément les réseaux HTA (pour « Haute Tension A », typiquement entre 1kV et 50kV). L’invention concerne plus particulièrement la localisation de défauts monophasés dans de tels réseaux.
Les réseaux HTA sont des réseaux intermédiaires entre les réseaux de Transport HTB (Haute Tension niveau B) et les réseaux BT (Basse Tension) qui arrivent chez les particuliers.
Contrairement aux réseaux HTB qui sont des réseaux maillés, les réseaux HTA sont des réseaux exploités de manière arborescente. Chaque "départ" (partie du réseau constituant un arbre) est alimenté depuis un seul point d'alimentation situé dans un poste de transformation HTB/HTA dit "poste source". Il comporte des transformateurs HTA/BT qui sont les points de livraison au réseau BT.
Ces réseaux deviennent de plus en plus souterrains. Or la localisation d’un défaut affectant un câble enterré nécessite une précision élevée (au mètre près) pour pouvoir creuser le sol au bon endroit et effectuer la réparation du câble.
Ces câbles sont alimentés par des postes sources HTB/HTA dont le neutre est mis à la terre soit par une résistance constante (neutre impédant) soit par une bobine réglable en parallèle avec une résistance (neutre compensé).
Sur les réseaux français principalement souterrains (fortement câblés), le neutre impédant est utilisé. Les paramètres de ces câbles sont généralement mal estimés ou bien négligés, ce qui conduit à des erreurs de localisation de défaut.
Sur les réseaux à neutre compensé (constitués généralement d’une partie aérienne et d’une partie souterraine), cette localisation devient encore plus difficile à cause de la faible amplitude du courant de défaut à la fréquence industrielle (50 Hz). De plus, ces réseaux comportent de nombreuses ramifications (spécifiquement pour les réseaux ruraux) et il faut donc déterminer dans quelle ramification se situe le défaut. Une solution adoptée par le gestionnaire du réseau est de déployer des indicateurs de passage de défauts en différents endroits du réseau afin d’identifier une zone restreinte dans laquelle se situe le défaut. Cependant, certains indicateurs ne fonctionnent pas correctement (contraintes environnementales, paramétrage) et restent trop coûteux pour envisager de les déployer/remplacer massivement en différents endroits du réseau.
Il est donc nécessaire de disposer d’une technique permettant de localiser très finement un défaut souterrain pour les deux types de réseau (neutre impédant et neutre compensé). De plus, pour les réseaux compensés et fortement ramifiés, il est nécessaire de pouvoir identifier la bonne ramification en défaut sans devoir installer de nouveaux indicateurs de passage de défaut ni ajouter des mesures dispersées dans différents endroits du réseau.
Certaines études portant sur des réseaux à neutre impédant considèrent des hypothèses simplificatrices ce qui rend l’estimation des paramètres du réseau et la localisation du défaut imparfaites. De plus, afin d’estimer le courant de défaut, ces études nécessitent de réaliser des mesures en tête de chaque départ du poste source ainsi qu’au niveau du point neutre du poste source, ou bien d’appliquer des approximations permettant de simplifier le modèle du réseau. On pourra à cet égard se référer à : R. Marguet and B. Raison, "Fault distance localization method for heterogeneous distribution networks," 2014 IEEE PES General Meeting | Conference & Exposition, 2014, pp. 1-5, doi: 10.1109/PESGM.2014.6939025; T. D. Le and M. Petit, "Earth fault location based on a Modified Takagi Method for MV distribution networks," 2016 IEEE International Energy Conference (ENERGYCON), 2016, pp. 1-6, doi: 10.1109/ENERGYCON.2016.7513910.
Le brevet FR 3 028 620 B1 expose quant à lui une technique de localisation dans un réseau à neutre compensé qui utilise un seul point de mesure et une fréquence d’échantillonnage de 10 MHz. Mais, d’une part, la valeur de cette fréquence exige des équipements de mesure assez puissants indisponibles dans les postes sources actuels. Et, d’autre part, cette technique fournit plusieurs solutions pour un même défaut et les erreurs de localisation, qui dépassent la précision d’un mètre, sont non négligeables.
L’invention a pour objectif de proposer une technique qui, au moyen de mesures réalisées uniquement en tête du départ en défaut, puisse permettre de localiser très finement le défaut et ce pour les différents régimes de neutre.