Aiguillages ferroviaires
Prédire les défauts des aiguillages ferroviaires à partir de la consommation électrique de leurs moteurs.
Secteur ferroviaire
Prévoir les défauts des aiguillages ferroviaires
Dans ce projet, la consommation électrique, en watts, de 300 aiguillages est surveillée. Les aiguillages effectuent des mouvements périodiques et sont entraînés par des moteurs électriques à courant alternatif monophasés ou triphasés. Ces machines complexes déplacent les aiguillages lourds soit par des entraînements à friction, soit à l’aide de systèmes de transmission hydrauliques.
Quoi et comment mesurer
Consommation électrique de chaque aiguillage
Vous voyez la courbe de puissance d’un moteur électrique triphasé qui déplace la lame d’aiguille. Le moteur est relié à un système hydraulique qui équilibre la courbe, ce qui exige des appareils de mesure très sensibles.
La grande machine et le besoin d’une sensibilité élevée apportent un bruit important. Sans PRECOG, il est presque impossible de trouver les problèmes, car certains types de défauts restent dans la plage normale de la courbe.
Courant et tension, en intérieur
Le courant est mesuré avec des pinces ampèremétriques et la tension avec des appareils de mesure de tension certifiés SIL-4. La consommation électrique est le produit du courant par la tension. Ces appareils protègent des vies, c’est pourquoi les mesures utilisent des appareils certifiés SIL-4.
La consommation électrique est mesurée plutôt que la force directe, car les appareils peuvent être installés en intérieur, dans le local des relais, et mesurer en continu. Les appareils de mesure directe de la force doivent se trouver en extérieur et ne conviennent qu’à une mesure temporaire.
L’analyse de telles formes d’onde est décrite sur la page analyse des mouvements périodiques.
Apprentissage automatique et analyse des données
Apprentissage automatique
Les algorithmes analysent les données pour trouver des schémas de pannes sur des équipements tels que les moteurs d’aiguille. Ils aident à choisir les courbes de référence pertinentes, ce qui réduit le bruit et améliore la précision de la prévision. À mesure que davantage de données sont collectées, la confiance dans la prévision du comportement de l’équipement et du délai avant la panne augmente.
Analyse des données
De grands ensembles de données sont traités pour trouver des tendances et diagnostiquer les problèmes en temps réel. Cela aide à hiérarchiser les réparations, à réduire les pannes imprévues et à optimiser les plannings de maintenance.
Essais
D’autres grandeurs physiques peuvent aussi influencer un aiguillage, par exemple la température, la pluie, la neige et d’autres effets environnementaux. Elles se reflètent dans les données cibles, qui peuvent être définies en testant l’aiguillage ou en analysant des données de longue durée (voir la cible dans la description du fichier d’entrée). Tester les pannes possibles et analyser les données pour comprendre les relations physiques est déterminant pour définir la bonne stratégie avec PRECOG.
Réduction des coûts et résultats
- Des chaînes logistiques plus courtes et des stocks plus petits sont possibles avec des équipes de maintenance ciblées.
- Une utilisation optimisée des équipements apporte des économies durables et une meilleure fiabilité.
- Moins de pannes imprévues réduisent les coûts d’exploitation et optimisent l’affectation du personnel.
- Des stratégies de maintenance intelligentes améliorent l’allocation des ressources et la sécurité.
- La surveillance à distance de l’état détecte tôt les pannes et évite la sur-maintenance.
- La maintenance prédictive fondée sur les données et l’apprentissage automatique réduit les arrêts et prolonge la durée de vie des équipements.
- C’est une solution écologique, car moins de maintenance laisse une empreinte carbone plus faible.
Traitement des données de télémétrie
- CapteursPinces ampèremétriques et appareils de tension SIL-4
- Local des relaisMesure continue en intérieur
- Réseau IoTTransfère les valeurs mesurées
- Serveur de donnéesAppelle le serveur PRECOG pour l’analyse
- API PRECOGSur site ou dans le cloud
PRECOG est disponible via une API, avec ou sans stockage des données, et peut être déployé sur site ou dans le cloud. L’avantage du stockage des données est que seules les données les plus récentes doivent être envoyées, ce qui raccourcit le temps de prévision de bout en bout. PRECOG suit les bonnes pratiques de sécurité et de protection des données pour garantir une connexion sécurisée.
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