INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La demande de brevet WO 2020260639, au nom du demandeur, propose un système de stockage et de déplacement compact, adaptable à de nombreux types d’environnements de stockage et permettant des cadences de distribution importantes. Ce système comprend d’une part une structure modulaire constituée d’une pluralité de modules de réception adjacents et d’autre part des casiers stockant les éléments et aptes à être déplacés dans la structure modulaire d’un module à un autre. Mais il existe un besoin d’amélioration de ce système comme par exemple la gestion de l’extraction du système des éléments stockés transportés par les casiers.
Le document US 2019/062058 A1 propose un système de stockage et de déplacement différent et plus complexe que celui précédemment présenté, mais qui comprend un moyen d’éjection d’un unique élément d’un casier. Cependant, ce système nécessite, pour la réalisation de l’extraction, la mise en place d’un robot auxiliaire externe au système modulaire. De plus, les cadences d’extraction de ce système sont très réduites du fait du fonctionnement global du système de stockage et de la complexité due à la présence externe du robot.
Il existe donc un besoin d’amélioration des performances des systèmes modulaires existants.
EXPOSE GENERAL Un but de la divulgation est de résoudre au moins l’un des problèmes précédemment cités.
Il est à cet effet proposé, selon un aspect de la présente divulgation, un système modulaire de stockage comprenant : une structure modulaire comprenant une pluralité de modules adjacents, chaque module de la pluralité de modules comprenant un châssis de forme parallélépipédique et présentant quatre faces latérales, une face supérieure et une face inférieure ; et un casier, apte à être déplacé dans la structure modulaire d’un module à un module adjacent, le casier étant configuré pour transporter des éléments stockés dont l’un des éléments stockés est un élément à extraire du système.
La structure modulaire comprend en outre un système d’éjection, lequel comprend lui-même un module d’éjection et un module éjecteur, parmi la pluralité de modules, le module d’éjection et le module éjecteur comprenant une face latérale commune, le module d’éjection comprenant une face d’éjection opposée à la face latérale commune, et le module éjecteur comprenant un pousseur positionné sur le châssis du module éjecteur, ledit pousseur comprenant une tige configurée pour se déplacer d’une position rentrée, dans laquelle la tige est comprise dans le module éjecteur, à une position d’éjection, dans laquelle la tige traverse perpendiculairement la face latérale commune et s’étend au moins partiellement dans le module d’éjection, la tige poussant l’élément à extraire posé sur le casier se trouvant dans le module d’éjection pour éjecter ledit élément à extraire de la structure modulaire, par la face d’éjection dudit module d’éjection.
Un tel système permet d’extraire les éléments stockés dans les casiers d’une structure modulaire rapidement et facilement. Le système d’éjection s’implémente directement dans la structure modulaire sans complexifier le déplacement des casiers dans la structure.
De plus l’éjection d’un casier des éléments à extraire se fait par un simple mouvement de translation axial de la tige du pousseur ce qui réduit le nombre de mouvements nécessaires. La compacité du système est ainsi augmentée.
Avantageusement, mais facultativement, le procédé exposé comprend l’une au moins des caractéristiques suivantes, prise seule ou dans une quelconque combinaison techniquement réalisable :
- le pousseur comprend, en outre, un chariot mobile en translation par rapport au châssis le long d’au moins une direction appartenant au plan de la face commune du module éjecteur, la tige étant mobile en translation axiale sur le chariot et le chariot étant configuré pour positionner la tige dans l’alignement de l’élément à extraire et de la face d’éjection ;
L’objectif d’une classification est de prédire une valeur discrète permettant d’attribuer à toute donnée une catégorie appelée classe. La fonction de décision obtenue par une méthode de classification sépare donc les classes existantes. L’objectif d’une régression est de prédire une quantité continue. La fonction de décision obtenue par une régression sera donc capable de représenter le comportement du système étudié en représentant de manière continue la grandeur d’intérêt (et non de manière discrète tel que le fait la classification).
Afin de détecter la formation d’arc de défaut, le document EP3695476 A1 propose une détection par apprentissage artificiel en utilisant un réseau de neurones récurrents. Il s’agit d’une méthode de détection utilisant uniquement l’information mathématique proposée par les outils d’apprentissage artificiel. En particulier, dans la méthode proposée, la phase d’apprentissage n’utilise pas d’équations physiques des arcs. Le document « Physics-Informed Learning for High Impedance Faults Detection , Wenting Li, Deepjyoti Deka , 2021 IEEE Madrid PowerTech » propose une méthode de détection dite physiquement informée des défauts à haute impédance dans les micro-réseaux (il ne s’agit donc pas du même type de décharge que celle produite par un arc électrique). Plus particulièrement, la détection repose sur une méthode issue de l’apprentissage artificiel ainsi que des connaissances issues de la physique du phénomène à détecter. Cependant, dans ce document, l’information physique ne vient pas d’un modèle complet de connaissance du comportement de la décharge. L’information physique concernant la décharge est en effet issue d’une mesure d’écart entre un diagramme de phase tension - courant dans un réseau, sans défaut et avec défaut.
Ainsi, les méthodes de l’état de la technique ne permettent pas, en général, d’obtenir la fiabilité et la robustesse requise pour une utilisation en aéronautique. Aussi, il existe un besoin pour une méthode de détection d’arcs électriques permettant d’améliorer de manière significative la capacité de détection des méthodes existantes, notamment pour des arcs électriques de type arc série.
L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en proposant un procédé de détection reposant sur une approche qui consiste à tirer parti aussi bien des données expérimentales que des connaissances physiques pour la conception par apprentissage d’un modèle semi-physique de détection d’arcs.
Pour cela, un premier aspect de l’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur de détection de la présence d’un arc électrique sur une ligne électrique à l’aide d’une méthode par apprentissage artificiel, l’apprentissage étant effectué à l’aide : d’une pluralité de mesures relatives à la formation d’un arc électrique, chaque mesure de la pluralité de mesures comprenant une mesure corrélée dans le temps de la tension d’arc , du courant et de la tension de source ; d’un modèle de connaissance reliant la tension d’arc et le courant à des constantes dépendant du modèle de connaissance.
Le procédé selon un premier aspect de l’invention est mis en œuvre à l’aide d’un modèle d’apprentissage issu d’une phase d’apprentissage au cours de laquelle, à l’aide des mesures de la pluralité de mesures et du modèle de connaissance, une étape d’ajustement du modèle d’apprentissage est mise en œuvre, le modèle d’apprentissage prenant en entrée le courant et la tension de source et fournissant en sortie la tension d’arc et les constantes du modèle de connaissance, l’apprentissage étant effectué à l’aide d’une fonction de coût donnée par la relation suivante où est une première sous-fonction de coût mesurant un premier écart entre la tension d’arc prédite par le modèle d’apprentissage et la tension d’arc mesurée :
et où est une deuxième sous-fonction de coût mesurant un deuxième écart entre la prédiction du modèle de connaissance et les valeurs mesurées.
Le procédé selon un premier aspect de l’invention comprend une phase de détection comportant : Une étape de mesure en continu du courant et de la tension de source sur la ligne électrique, de sorte à acquérir des données d’entrée relatives au courant et à la tension de source sur une fenêtre de mesure où est le nombre de points de mesure dans la fenêtre de mesure, est le courant au temps et est la tension de source au temps ; Une étape de détermination en continu de la présence d’un arc, à l’aide d’une fonction de décision permettant, en fonction des dernières données d’entrée relatives au courant et à la tension de source mesurées sur la ligne électrique lors de l’étape de mesure, de détecter la présence d’un arc, la fonction de décision étant une fonction de la deuxième sous-fonction de coût.
Grâce à l’invention, il est possible d’utiliser la physique des arcs (sur la base de modèles de connaissance d’arcs électriques) afin de prédire une partie du comportement d’un arc de défaut et ainsi contribuer à l’apprentissage du modèle. Cela permet de prendre une décision plus efficace que les solutions proposées par l’état de la technique, et de diminuer la quantité de données brutes nécessaires à l’apprentissage (par exemple, en limitant la quantité de signaux de charges issues de l’architecture avion), en comparaison d’un modèle d’apprentissage selon l’état de la technique. Ce résultat est notamment obtenu par l’association des informations expérimentales avec une loi physique. De plus, la variation de la longueur d’arc n’a pas besoin d’être connue a priori, car elle apparaît de manière implicite dans les variables du modèle de connaissance.
Dans un mode de réalisation, la fonction de décision est définie par l’expression suivante :
Où , est une valeur de seuil de détection, et est la valeur de la deuxième sous-fonction de coût déterminée à l’aide du modèle d’apprentissage et calculée au point .
Dans un mode de réalisation, le modèle de connaissance est le modèle de Mayr et la deuxième sous-fonction de coût prend la forme suivante :
où est la constante d’arc et est la puissance de refroidissement.
Dans un mode de réalisation, le modèle de connaissance est le modèle de Cassie et la deuxième sous-fonction de coût prend la forme suivante :
où est la constante d’arc. et est une constante correspondant à une tension minimale d’arc (c’est-à-dire à une valeur minimale de tension sur la ligne électrique où apparaît l’arc).
Pour la résine à base de styrène, il est possible d’utiliser un composé à base de styrène utilisé pour la production de compositions de résine. Il faut noter que le composé à base de styrène peut se présenter sous n’importe quel état de polymère, de monomère et d’oligomère.
Des exemples du composé à base de styrène comprennent, mais sans s’y limiter, des styrènes et/ou des dérivés correspondants, tels que le styrène, l’α-méthylstyrène, le vinyltoluène et le chlorostyrène. Parmi eux, le styrène est préférable.
Un seul de ces composés à base de styrène peut être utilisé seul ; une autre possibilité est d’utiliser deux d’entre eux ou plus utilisés en combinaison.
Le composé à base de styrène peut être un homopolymère du composé ou un copolymère de styrène et d’un composé copolymérisable avec un autre composé.
Des exemples du composé copolymérisable avec le composé à base de styrène comprennent les monomères vinyliques, notamment les composés nitrile insaturés tels que l’acrylonitrile et le méthacrylonitrile, les acrylates tels que l’acrylate de méthyle et les méthacrylates tels que le méthacrylate de méthyle, l’acrylonitrile étant particulièrement préférable.
La teneur en copolymère bloc de la composition de résine du présent mode de réalisation en ce qui concerne le copolymère bloc du présent mode de réalisation est de préférence de 5 à 18 parties en masse, et plus préférablement de 8 à 15 parties en masse.
La teneur en résine à base de styrène est de préférence de 95 à 82 parties en masse, et plus préférablement de 92 à 85 parties en masse.
La composition de résine du présent mode de réalisation peut être produite en polymérisant la résine à base de styrène et le copolymère bloc, et la polymérisation peut être effectuée en mélangeant des monomères de la résine à base de styrène et du copolymère bloc. En particulier, la composition de résine du présent mode de réalisation peut être produite par un procédé décrit ci-après dans les exemples.
Exemples Le présent mode de réalisation sera décrit plus en détail ci-après à l’aide d’exemples spécifiques et d’exemples comparatifs ; toutefois, la présente invention ne se limite nullement aux exemples et aux exemples comparatifs suivants.
La mesure des propriétés physiques et l’évaluation des caractéristiques des exemples et des exemples comparatifs ont été effectuées de la manière suivante.
((1) Teneur en unités de monomère de vinyle aromatique du copolymère bloc)
Pour déterminer la teneur en unités de monomère de vinyle aromatique d’un copolymère bloc, une solution de chloroforme d’un échantillon de copolymère bloc a été préparée en guise d’échantillon, et l’absorption UV par le groupe phényle du vinyle aromatique à 254 nm a été mesurée à l’aide d’un appareil de mesure (fabriqué par JASCO Corporation : V-550) pour déterminer la teneur en unités de monomère de vinyle aromatique (% en masse).
((2) Proportion entre la teneur en fragment bloc vinyle aromatique et la teneur totale en unités de monomère de vinyle aromatique dans le copolymère bloc)
Le rapport entre la teneur en fragment bloc vinyle aromatique et la teneur totale en unités de monomère de vinyle aromatique dans un copolymère bloc a été mesuré selon un procédé de décomposition à l’osmate décrit dans L. M. Kolthoff, et al., J. Polym. Sci., 1, 429 (1948).
En particulier, 0,05 g d’un copolymère bloc a été dissous dans 10 ml de chloroforme, 16 ml d’une solution aqueuse à 69 % d’hydroperoxyde de tert-butyle et 4 ml d’une solution de chloroforme à 0,05 % de tétroxyde d’osmium ont été ajoutés, et le résultat a été porté à reflux dans un bain à 90 ºC pendant 12 minutes pour une réaction de décomposition par oxydation. Une fois la réaction terminée, la solution de réaction a été refroidie et 200 ml de méthanol ont été ajoutés à la solution de réaction sous agitation pour précipiter un composant de fragment bloc vinyle aromatique, qui a été séparé par filtration à travers un filtre en verre de 5 µm, et la teneur en fragment bloc vinyle aromatique du copolymère bloc a été mesurée. Ensuite, la proportion entre le fragment bloc vinyle aromatique et le contenu total en unités de monomère de vinyle aromatique dans le copolymère bloc, dont la valeur a été obtenue lors de la mesure en (1), a été calculée.
((3) Poids moléculaire de sommet de pic du copolymère bloc)
Le procédé selon l’invention est notamment original en ce que, en plus d’un modèle par apprentissage, sa conception repose également sur l’utilisation d’un modèle de connaissance permettant de relier la tension d’arc et le courant à des constantes qui dépendent du choix du modèle de connaissance. Plus particulièrement, le principe de la présente invention repose sur la mise en œuvre d’une phase PA d’apprentissage qui utilise deux techniques : la modélisation par apprentissage artificiel et la modélisation de connaissance. Ceci permet de tirer parti de la capacité de la modélisation par apprentissage artificiel et de l’expertise apportée par la méthode issue de la physique du mécanisme d’arc de défaut.
Pour mémoire, la modélisation par apprentissage utilise un outil mathématique de régression issu des méthodes de l’apprentissage artificiel (« machine learning » en anglais). Par exemple, cet outil peut prendre la forme d’un réseau de neurones formels. Ce type d’approche, appelée parfois modélisation « boîte noire », où seules les mesures sont utilisées, présente cependant certaines limitations, notamment du fait que la base de données utilisée lors de l’apprentissage n’est pas exhaustive et ne dispose pas de tous les types d’arcs à détecter.
Pour mémoire également, la modélisation de connaissance permet de décrire, au moins partiellement, le comportement physique de l’arc que l’on cherche à détecter. Cependant, cette modélisation présente également certaines limitations. En particulier, la généralisation de cette méthode peut être remise en cause : son domaine de validité et ses performances peuvent être par exemple diminués par la grande variabilité des paramètres de l’arc et de son environnement.
L’approche de la présente invention propose un procédé 100 qui permet de corriger les limitations de chacune de ces méthodes en les combinant. Plus particulièrement, dans le procédé selon l’invention, le modèle de connaissance issu de la physique de l’arc permet de définir un cadre au comportement du défaut à détecter. Ainsi, dans le cas d’une rareté des données pour l’ajustement du modèle par apprentissage, le modèle de connaissance permet de guider la décision et de ne pas s’écarter du fonctionnement connu du mécanisme étudié, ici l’arc de défaut.
D’autre part, une imprécision du modèle de connaissance peut être ajustée grâce aux données qui contiennent toute l’information sur la variation des grandeurs d’intérêt. Plus précisément, l’apprentissage du modèle d’apprentissage se fait par la reconnaissance des signatures d’arcs au sein des données expérimentales. Dans le même temps, il s’agit de guider cette phase d’apprentissage par une expertise provenant d’une (ou des) loi(s) physique(s) issue(s) de la connaissance de la physique des arcs.
En résumé, dans la présente invention, la détection d’arc est conçue et ajustée grâce à des outils issus de l’apprentissage artificiel et de connaissances issues de la physique du système.
Le procédé selon l’invention comprend tout d’abord une phase d’apprentissage. Cette phase a pour but d’ajuster le modèle boîte noire à l’aide du modèle de connaissance et ainsi obtenir une fonction de décision qui, à partir de mesures réalisées sur la ligne électrique, donne un booléen (ou tout autre représentation équivalente) représentatif de la présence ou non d’un arc de défaut sur la ligne électrique.
Afin de pouvoir effectuer cet apprentissage, il est nécessaire de disposer d’une pluralité de mesures, chaque mesure de la pluralité de mesures comportant une mesure corrélée en temps du courant , de la tension de source et de la tension d’arc . On entend par « corrélée en temps » qu’une mesure de courant , une mesure de la tension de source et une mesure de tension d’arc ayant la même abscisse ont été mesurées au même instant .
Si ces mesures ne sont pas disponibles, il peut être nécessaire de recueillir ces dernières, par exemple lors de mesures en laboratoires. Pour cela, dans un mode de réalisation, la phase PA d’apprentissage comprend une étape d’acquisition d’une pluralité de mesures, chaque mesure comprenant une mesure corrélée en temps du courant , de la tension de source et de la tension d’arc . Comme déjà mentionné, cette étape est généralement mise en œuvre en laboratoire où des tests sont effectués afin de générer une base de données comprenant la pluralité de mesures brutes.
A l’issue de cette étape, une pluralité de mesure est obtenue, chaque mesure de cette pluralité de mesures pouvant être décrite à l’aide de la notation suivante :
où est le temps discrétisé, est le courant en fonction de , est la tension d’arc en fonction de , est la tension de source en fonction de et est le nombre total des points disponibles dans la mesure considérée.
La phase PA d’apprentissage comprend également, à l’aide des mesures de la pluralité de mesures, un étape E1 d’ajustement d’un modèle d’apprentissage prenant en entrée le courant et la tension de source et fournissant en sortie la tension d’arc et les constantes associées au modèle de connaissance choisi (par exemple, la constante d’arc et la puissance de refroidissement lorsque le modèle de connaissance est le modèle de Mayr). Lors de cette étape E1, l’apprentissage est effectué à l’aide d’une fonction de coût à minimiser et donnée par la relation suivante . Pour mémoire, une fonction de coût est une fonction paramétrable définissant une erreur. Plus le résultat de la fonction de coût est proche de 0, plus l’erreur est faible.
Dans la relation précédente, le terme est défini comme étant la comparaison des valeurs de sortie calculées par le modèle d’apprentissage avec les valeurs mesurées, cette erreur n’étant calculée que pour la tension d’arc . Aussi, représente l’écart entre la tension d’arc prédit par le modèle d’apprentissage et la tension d’arc mesurée et donnée par la relation suivante :
Le terme représente quant à lui l’écart entre la prédiction du modèle de connaissance et les valeurs mesurées. Son expression dépend donc du modèle de connaissance utilisé. En tout état de cause, le modèle de connaissance utilisé doit pouvoir fournir, en sortie, la tension d’arc .
Dans un mode de réalisation qui servira d’illustration dans la suite de la description, le modèle de connaissance utilisé est le modèle de Mayr. Dans ce mode de réalisation, le modèle ajusté par apprentissage est réalisé à l’aide d’un réseau de neurones formels.
le module additionnel de détection d’un défaut électrique 1 est caractérisé en ce que le tore de mesure de mesure d’un défaut d’arc électrique 13 est contenu dans le compartiment de raccordement 15 et en ce que l’unité électronique 14 est disposée dans le boîtier 3 en dehors du compartiment de raccordement 15.
Avantageusement, dans cette variante non représentée le module additionnel de détection d’un défaut électrique 1 ne comprend pas de tore de mesure d’un défaut différentiel 12.
L’invention concerne également un ensemble de protection électrique comprenant un appareillage électrique de protection et un module additionnel de détection d’un défaut électrique 1 configuré pour être adjoint à un appareillage électrique de protection pour commander le déclenchement dudit appareillage électrique de protection,
ledit ensemble de protection électrique est caractérisé en ce que le module additionnel de détection d’un défaut électrique 1 est selon l’invention.
Le module additionnel de détection d’un défaut électrique 1 selon l’invention permet de détecter des défauts électriques et notamment un ou de manière préférée deux défauts électriques.
Les figures 1 à 7 et 9 illustrent un premier exemple de module additionnel de détection d’un défaut électrique 1 qui comprend le tore de mesure d’un défaut différentiel 12 et le tore de mesure d’un défaut d’arc électrique 13. Ce tore de mesure d’un défaut différentiel 12 est disposé dans le compartiment de raccordement 15. L’unité électronique 14 et le tore de mesure d’un défaut d’arc électrique 13 sont disposés dans le boîtier 3, en dehors du compartiment de raccordement 15 ainsi que l’unité de déclenchement 18 et la serrure 31 décrite ci-après.
Dans le premier exemple illustré dans les figures 1 à 7 et 9, le module de détection d’un défaut électrique 1 permet d’une part de détecter un défaut électrique de type défaut différentiel sans dépendre de la tension du réseau, c’est-à-dire la présence d’un courant résiduel sur une ligne électrique d’une installation et de commander consécutivement le déclenchement de l’appareillage électrique de protection (non représenté) à l’aide notamment de l’unité de déclenchement 18 et de la serrure 31 et d’autre part de détecter un défaut électrique de type défaut d’arc électrique en dépendant de la tension du réseau, c’est-à-dire la présence d’un arc électrique sur une ligne électrique de l’installation et de commander consécutivement le déclenchement de l’appareillage électrique de protection à l’aide notamment de l’unité de déclenchement 18 et de la serrure 31.
L’appareillage électrique de protection qui n’est pas représenté comprend une unité de coupure comprenant au moins une paire de contacts fixe et mobile qui peut adopter une position ouverte dans laquelle le courant ne circule plus dans la ligne électrique de l’installation et une position fermée dans laquelle le courant peut circuler dans la ligne électrique de l’installation. De préférence, l’appareillage électrique de protection est un disjoncteur et dans ce cas, l’unité de coupure comprend en outre une chambre de coupure. La commutation de la position fermée vers la position ouverte se fait suite à une commande de déclenchement de l’unité de déclenchement 18 du module additionnel de détection d’un défaut électrique 1.