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Thème EESA

Énergie Électrique et Systèmes Associés

Coordonnateur : Professeur Humberto Henao

Cette équipe est constituée essentiellement de collègues appartenant à la 63ème section du CNU et ses compétences se situent dans le domaine du Génie Electrique. Elle a été initialement créée à l’Institut Méditerranéen de Technologie (IMT) à Marseille dans l’Unité de Recherche Electrotechnique et Electronique de Puissance (1986-1990) puis dans l’Unité de Recherche Modélisation et Commande des Systèmes (1990-1994) sous la direction du Professeur Gérard-André Capolino. Dans ces premières périodes, les activités de recherche ont été orientées vers l’étude d’outils de simulation et d’analyse pour la commande des machines électriques. Ces études ont permis le développement de méthodes originales pour traiter le problème de commande numérique des machines à induction avec l’évaluation des outils de l’automatique pour l’électrotechnique. De plus, cette équipe s’est intéressée à l’identification en ligne des paramètres des actionneurs électriques et au développement de modèles dynamiques compatibles avec les algorithmes développés par les automaticiens. Ce dernier thème a été utilisé pour aborder le problème du diagnostic des machines électriques à travers les techniques d’identification.

Lors de l’arrivée à Amiens en 1994 du Professeur Capolino, l’équipe a intégré le Laboratoire des Systèmes Automatiques (LSA) de l’Université de Picardie « Jules Verne » jusqu’à 1995, le Groupe de Recherche sur l’Analyse et la Commande des Systèmes (GRACSY) de 1996 à 2000 puis le Centre de Robotique, d’Electrotechnique et d’Automatique (CREA – UPRESEquipe d’Accueil 3299) de 2000 à 2004 où elle a adoptée le nom qu’elle porte aujourd’hui (EnergieElectrique et Systèmes Associés : EESA). Dans cette période, l’équipe a participé à des groupes de travail (GdR/PRC Automatique, GdRSDSE, GdR ME2MS, GdRSEEDS) et a démontré qu’il était essentiel de s’intéresser aux problèmes de modélisation sous conditions de défaut d’une part et également au traitement du signal dans l’environnement machines électriques d’autre part. Elle a également lancé une activité de recherche ayant pour but les simplifications technologiques dans la commande des actionneurs électriques.

Toujours au sein du CREA et dans la période 2004-2008, notre équipe a été labellisée par le CNRTFuturelec « Réseaux & Machines Electriques du Futur » localisé dans la Région Nord-Pas de Calais avec une convention d’accueil d’équipe hors région.

Depuis le 1er janvier 2008, l’équipe EESA a intégré le Laboratoire des Technologies Innovantes (LTI – UPRESEquipe d’Accueil 3899). Dans ce nouveau contexte, les activités de recherche se sont structurées avec les deux thèmes suivants :
– Contrôle-commande en Génie Electrique.
– Diagnostic et maintenance prédictive en Génie Electrique.
De début 2008 à fin 2009, elle a été dirigée par le Professeur Franck Betin. L’équipe EESA a fait des deux thèmes cités l’originalité de ses travaux de recherche, qui ont été soutenus par la Commission Européenne (TMR 1998), la Région Picardie et la Région Champagne-Ardenne (pôles régionaux de recherche et de développement technologique) et plusieurs contrats de recherche avec des entreprises (EdF, CETIM).

Fidèles au projet que notre équipe a proposé pour la contractualisation 2008-2011, les thèmes de recherche développés ont une forte connotation applicative. Ces applications visent les techniques de commande et de diagnostic sur les systèmes électriques industriels en essayant de coupler judicieusement ces deux aspects. A cette fin, plusieurs études sont menées sur différentes plateformes technologiques, ayant en vue le développement de méthodes qui vont de la détection des défauts électriques et mécaniques dans des systèmes complexes jusqu’à la définition d’une commande tolérante aux défauts. La jonction entre ces deux aspects se fait pour des systèmes redondants et par conséquence tolérants aux défauts, en passant par une analyse des grandeurs de commande qui sont également affectées par les conditions de défaut. Actuellement, notre équipe travaille sur trois plateformes complètement opératives :
– Banc d’essai à échelle réduite 1/1275 pour la traction ferroviaire (bogie de TGV à échelle réduite) avec entraînement par machine à induction à cage ou par machine synchrone à aimants permanents.
– Banc d’essai à échelle réduite 1/550 pour l’énergie éolienne ou les microcentrales hydrauliques avec unemachine à induction à rotor bobiné de 7.5kW.
– Banc d’essai pour actionneur électrique à induction hexaphasé alimenté par un bus continu 42V.

Le projet scientifique du thème EESApour ce contrat quinquennal, d’un côté vise à affirmer la continuité des thèmes de recherche initialement définis depuis 2008 par l’équipe qui portait le même nom (EESA) à savoir diagnostic et maintenance prédictive et contrôle-commande en génie électrique. De l’autre côté, il a comme but de rassembler plus de compétences disciplinaires et d’établir de passerelles avec les autres thèmes du LTI, afin de renforcer de manière plus importante notre contribution aux objectifs scientifiques et technologiques du pôle de compétitivité à vocation mondiale i-Trans pour le développement des systèmes de transport durables. Le fait d’envisager dans ce thème des activités répondant plus à ces derniers objectifs ne signifie pas que d’autres objectifs régionaux et nationaux pour un développement durable soient négligés.

C’est ainsi que ce projet intègre le thème de recherche développé sous la direction de A. Rachid autour de l’étude du système pantographe-caténaire pour l’optimisation du captage de courant dans le transport ferroviaire, dans les projets labellisés par le pôle de compétitivité i-Trans, PACIFIC (PAntographCatenary Interaction Framework for Intelligent Control) et CADEMCE (Caractérisation Dynamique et Environnementale de Moyens de Captage Electrique). Dans ce sens, le partenariat initié par A. Rachid dans le cadre de ces deux projets ainsi que la structure du thème EESA, contribueront à donner une meilleure visibilité des compétences du LTI. Le projet PACIFIC est financé par le programme INTERREG IV et par le Conseil Régional de Picardie et se fait en collaboration avec l’Université de Brighton et l’ESIEE Amiens. Le projet CADEMCE est financé par le Conseil Régional de Picardie et se fait en collaboration avec l’ESIEE Amiens.

 

Présentation de l’équipe

Thème contrôle-commande en génie électrique.
L’introduction des actionneurs électriques au sein de l’appareil de production a profondément modifié les rapports entre l’être humain et le monde industriel. En effet, ceux-ci ont permis à l’homme de s’affranchir des tâches serviles et ingrates du domaine de la répétition inconsciente en lui laissant les travaux plus proches de la réflexion et de l’innovation. Ainsi, la robotique ou la commande numérique de machines outils prennent une place de plus en plus prépondérante dans le monde industriel et l’Etre humain n’est plus sollicité pour la production mais pour concevoir et gérer les outils de production à savoir les machines.

Aussi, confie-t-on aux actionneurs électriques des tâches de plus en plus précises tout en les faisant évoluer dans des milieux de plus en plus hostiles. C’est alors à la partie commande que l’on confie le soin de faire face aux variations de l’environnement et aux éventuels dysfonctionnements de l’actionneur pour fournir des signaux qui permettront à l’entraînement électrique de répondre aux spécifications demandées par l’industriel.

Avec l’arrivée des processeurs numériques, de nombreuses théories telles que la commande prédictive, la commande optimale ou encore la commande adaptative ont émergé dans la littérature suppléant ainsi le régulateur PID jugé trop peu robuste. Appliqués aux moteurs électriques, ces algorithmes présentent des propriétés remarquables d’insensibilité vis à vis de l’environnement mécanique. Cependant, ces techniques innovantes n’ont pas réussi à pénétrer le monde industriel du fait de leur important volume de calcul. En effet, leur implantation en temps réel requiert l’emploi de systèmes d’information du type DSP dédiés aux calculs numériques et capables de manier des opérations matricielles dont l’intégration dans la boucle de commande augmente considérablement le coût de l’entraînement tandis que les industriels préfèrent utiliser des systèmes de commande moins sophistiqués tels que des microcontrôleurs qui sont commercialisés depuis un certain temps et donc bon marché.

Dans ce cadre, nous nous sommes orientés vers des algorithmes de commande robustes vis à vis des variations paramétriques dues à des modifications l’environnement mécanique ou à l’arrivée d’un défaut au niveau de l’actionneur qui soient implantables en temps réel sur des structures informatiques du type microcontrôleur ou DSP bas de gamme. Notre choix s’est donc porté sur la commande par logique floue et la commande à structure variable.

Ces algorithmes ont été appliqués dans un premier temps sur des actionneurs classiques tel le moteur pas à pas hybride, le moteur à courant continu, l’actionneur piézoélectrique et la machine asynchrone triphasée à cage d’écureuil. Ces lois de commande ont été appliquées expérimentalement avec succès sur des plateformes d’essais à configuration mécanique variable.

Des observateurs d’ordre réduit des dynamiques mécaniques ont également été associés à ces algorithmes de commande dans le but de s’affranchir du codeur optique incrémental, élément coûteux et fragilisant l’entraînement. Dans ce cas, la reconstitution des grandeurs mécanique est réalisée par le biais des grandeurs électriques qui sont beaucoup plus faciles et donc moins onéreuses à mesurer.

Depuis quelques années, nous avons cherché à étendre l’application de ces lois de commande à des systèmes électriques plus spécifiques tels que la machine asynchrone hexaphasée, la machine asynchrone à double alimentation ou des panneaux photovoltaïques motorisés.

 
– Machine à induction hexaphasée.
Pour des applications bien définies où la sureté de fonctionnement est très importante, on est amené quelque fois à augmenter le nombre de phases de l’actionneur asynchrone. Dans ce cadre, nous avons mené une étude sur la modélisation et la commande d’une machine hexaphasée basse tension utilisable dans le domaine de l’automobile. La machine hexaphasée a dans un premier temps été dimensionnée et un prototype a pu être mis au point par rebobinage d’une structure classique. Les lois de commande à structure variable et de commande floue ont pu être associées expérimentalement à la commande vectorielle pour permettre un fonctionnement en mode dégradé (fonctionnement avec une, deux ou trois phases éliminées) quasi équivalent au mode sain.

 
– Machine asynchrone à double alimentation.
L’énergie éolienne est une des énergies renouvelables évoluant le plus rapidement, notamment dans les régions du nord de l’Europe où l’exposition solaire est moindre. Pour s’affranchir du fait que la puissance mécanique à convertir, et donc la vitesse de rotation de l’éolienne, ne soient pas constantes, une solution consiste à employer un système constitué de multiplicateurs mécaniques. Ceux-ci associés à une génératrice asynchrone ou synchrone et un convertisseur adapté permettent « d’extraire » une puissance électrique sur une plage de vitesse de vent donnée. Néanmoins, cette adaptation mécanique entraîne un surcoût économique non négligeable et fragilise le système éolien de par l’usure du multiplicateur à engrenage qui agit comme une boîte de vitesse. Pour s’affranchir de ce multiplicateur, nous travaillons à la synthèse de la commande d’une génératrice éolienne à entraînement direct constituée d’une machine asynchrone à double alimentation (MADA) à grand nombre de paires de pôles. L’avantage de cette technologie vis à vis des solutions à machines synchrones est qu’elle permet d’alimenter une charge à tension et à fréquence constante quelque soit la vitesse de rotation du rotor à partir de machines déjà fabriquées dans le commerce. Il y a un donc un potentiel important de développement et de transfert de technologie pour cette méthode qui pourra même être appliquée aux microcentrales hydrauliques. Une plateforme expérimentale de test est en cours de réalisation sur le site de Cuffies.

 
– SolarTracker.
Dans le cadre de la collaboration avec l’Université Corse « Pasquale Paoli » et du programme Eco-net, nous avons étudié la possibilité de concevoir un système de poursuite solaire intégré à un panneau solaire mobile. Ce projet, mené dans le cadre d’un programme Eco-net, consistait en la réalisation d’un système comportant un panneau photovoltaïque dont l’orientation suit la trajectoire solaire de manière à ce que la normale du panneau suive le rayonnement direct et ainsi d’optimiser le rendement énergétique des panneaux.

La démarche systématique constituée d’une phase préalable de simulation et ensuite de tests expérimentaux réalisés sur bancs d’essai conçus au laboratoire, a permis à l’équipe de se forger une expérience solide sur la commande des systèmes électriques. De ces nombreux essais, il s’est avéré que la commande par logique floue et la commande à structure variable sont les techniques de contrôle les mieux adaptées pour les systèmes rapides tels que les systèmes électriques. En effet, ces techniques sont à la fois robustes et peu gourmandes en terme de volume de calcul. Elles ont pour chaque application étaient adaptées aux systèmes à piloter, mais il s’est avéré que malgré leur concept de base théorique foncièrement différent, les objectifs étaient identiques. Ainsi, des passerelles en terme de synthèse des régulateurs flous et à structures variables ont pu être mises au point.

Dans le cadre des activités du thème EESA, A. Rachid compte reprendre et approfondir des sujets d’actualité concernant la commande en boucle fermée et le diagnostic d’actionneurs électriques. En particulier pour un actionneur pas-à-pas, pour lequel dans la majorité des applications ses performances son limitées à cause son asservissement qui se fait en boucle ouverte, il propose de constituer un banc d’essai pour la mise en œuvre de différentes lois de commande en boucle fermée en vitesse et en position, ainsi que le développement de méthodes de diagnostic surtout pour les applications aux systèmes de transport. A. Rachid a également en vue de concevoir et de réaliser un banc d’essai pour mettre en œuvre des outils et techniques de supervision et de gestion de batteries, pour les applications de stockage d’énergie électrique dans un véhicule électrique.

 
Thème diagnostic et maintenance prédictive en génie électrique.
La surveillance d’un système électromécanique avec des capteurs non invasifs est une solution intéressante dans les applications industrielles. Cette solution présente des avantages surtout dans le cas de surveillance des systèmes mécaniques qui ne sont pas facilement accessibles. L’analyse des signaux électriques et magnétiques mesurables sur la machine électrique d’entraînement comme la tension, le courant d’alimentation ou le flux de dispersion, permettent l’examen de l’état du système complet. De la même manière, d’autres grandeurs électriques calculées à partir des signaux de base donnent des informations pertinentes pour la surveillance du même système. Ces grandeurs sont les vecteurs spatiaux de tension et de courant, la puissance instantanée d’une ou de trois phases et le couple électromagnétique. Pour un système mécanique entraîné par une machine à courant alternatif, le courant d’alimentation donne une image des interactions électromécaniques concernant la machine elle-même ainsi qu’une image des efforts radiaux et de torsion produits par la mécanique. En effet, ces efforts sont mesurés habituellement avec des capteurs mécaniques et entraînent des problèmes d’encombrement. Autrement, les effets de ces efforts sont estimés à partir de mesures du courant qui alimente la machine avec un capteur non invasif ne nécessitant pas une modification de l’installation ou n’introduisant pas un encombrement supplémentaire avec des coûts d’implantation raisonnables.

Pour la détection des défauts électriques au stator et au rotor d’une machine à induction, deux méthodes marquent la tendance dans l’évolution des techniques proposées. D’un côté, on trouve la méthode basée sur l’utilisation d’un ou trois capteurs de courant (deux pour une alimentation à trois fils) et d’un autre côté celle qui utilise une bobine exploratrice pour la détection de la dérivée du flux de dispersion. Ces deux méthodes ont fait l’objet de développement d’instruments de détection mais la tendance est plus marquée pour l’utilisation du courant du stator. Ceci semble cohérent puisque du point de vue des travaux analytiques et de modélisation, le calcul du courant dans une machine est mieux maîtrisé ce qui n’est pas encore le cas pour le flux de dispersion du fait des différentes conditions environnementales. Ceci ouvre des voies de recherche pour une modélisation plus fine des phénomènes électromagnétiques dans le voisinage proche de la machine. Quant à l’utilisation d’un ou plusieurs capteurs de courant, ceci dépend du défaut et des conditions de fonctionnement. Premièrement, pour un défaut au stator, plusieurs études analytiques et expérimentales ont montré que l’utilisation d’un seul capteur n’est pas une solution viable et donc plusieurs capteurs son nécessaires. En ce qui concerne les défauts au rotor, un seul capteur de courant est nécessaire pour obtenir les informations sur le type de défaut.

Actuellement, les défauts mécaniques associés à la machine électrique d’entraînement comme l’excentricité du rotor ou les défauts dans ses roulements sont traités par surveillance du courant du stator. La méthode utilisée pour établir cette corrélation est basée sur les variations de l’entrefer de la machine ou les perturbations introduites dans le couple de charge, qui sont induites par les vibrations radiales ou torsionelles subies par les éléments mécaniques sous condition de défaut.

Dans ce contexte, notre équipe a développée l’approche analytique nécessaire pour toute démarche en vue du développement d’un outil de simulation et de l’analyse de signaux provenant de la machine à induction. Cette démarche est loin d’être complète mais elle permet d’aborder l’interprétation d’un bon nombre de phénomènes que l’on retrouve dans un fonctionnement normal ou anormal de la machine et elle permet également une exploration plus méthodique de la richesse des spectres d’un dispositif où les phénomènes électriques, magnétiques et mécaniques sont fortement couplés. Cette démarche peut être enrichie pour tenir compte de l’effet de la saturation magnétique dans les modèles du stator et du rotor, l’effet de peau dans le circuit du rotor à cage, l’excentricité du rotor ou les courants circulant entre les barres du rotor dû aux courants de Foucault. Dans le domaine du diagnostic des systèmes électromécaniques, cette approche représente un premier pas dans la mise en relation de comportements pouvant conduire à la dégradation d’un équipement. Cette approche a permis de mettre en valeur la méthode de modélisation d’une machine électrique par ses circuits internes équivalents (CIE) développée dans notre équipe. Cette modélisation est compatible avec la physique des phénomènes mis en jeu. La représentation d’un dispositif électromagnétique par son circuit interne équivalent a montré une grande utilité et surtout un bon nombre de possibilités pour progresser dans la compréhension des réactions à un défaut électrique. Pour l’instant ce modèle est le seul qui permet de simuler plusieurs défauts en même temps en mettant en cause la structure électrique du stator ou du rotor ainsi que celle de la partie mécanique. Ce type de modèle peut être implanté dans la plupart des logiciels de simulation de circuits et donne la possibilité d’observer les effets d’un défaut situé dans la machine ou à l’extérieur sur les variables électriques, magnétiques ou mécaniques. Cette méthode de modélisation a été également appliquée avec succès à l’étude et conception de machines tolérantes aux défauts avec une redondance dans le nombre de phases et à la modélisation de machines à induction à double alimentation pour la conception de sa commande.

Les méthodes de détection que nous avons proposées sont basées sur des signaux issus des capteurs installés autour de la machine électrique. Des capteurs de tension, de courant ou de flux de dispersion permettent d’atteindre les objectifs fixés. La richesse des informations obtenues sur les différents signaux mesurés ou estimés permet de distinguer la structure interne de la machine électrique ainsi que sa modification à cause des éventuelles dégradations des différents matériaux électriques, magnétiques et mécaniques. Les pertes de symétrie de l’ensemble conduisent à des efforts et des pertes supplémentaires. Dans ces conditions, la seule localisation d’une information dans le spectre n’est pas une condition suffisante pour être utilisée telle quelle. En effet, le traitement de l’information globale peut s’avérer complexe. En tout état de cause, les raies présentes dans un spectre aussi stationnaire soit ils peuvent être la conséquence des harmoniques d’espace, d’une modulation d’amplitude ou de phase.

Les conditions réelles de fonctionnement d’un système électromécanique font que le traitement des signaux ne peut pas se baser seulement sur une analyse statique du spectre. Actuellement, les méthodes avancées de traitement du signal facilitent une analyse plus profonde des informations. Ces méthodes sont nombreuses mais ne sont pas universelles. En les analysant de près, on constate qu’un nombre important est utilisable pour le diagnostic en Génie Electrique. L’adéquation de ces méthodes à l’application considérée réside dans la connaissance a priori des phénomènes physiques traités.

Les travaux développés par notre équipe dans cet axe tournent autour du comportement de la machine à induction en cas de défaut interne (électrique) ou externe (partie mécanique associée). De par sa symétrie de construction électrique, magnétique et mécanique, le moindre déséquilibre dans l’un des composants introduit des efforts supplémentaires qui conduisent à une dégradation généralisée. Cette dégradation touche la machine elle-même mais aussi l’équipement auquel elle est associée. La symétrie de construction est effective mais les perturbations électriques, mécaniques ou environnementales finissent par la remettre en question. Même dans ces conditions extrêmes, la machine à induction continue à assurer sa fonction de conversion mais d’une manière moins efficace. Le fait qu’elle soit placée au cœur d’un système électromécanique donne un point d’observation intéressant. Dans un système électromécanique, toute perturbation interne ou externe est reproduite dans les différents signaux mesurés dans l’environnement immédiat. Cette caractéristique fait de la machine à induction un véritable « capteur » pour la surveillance d’un ensemble électromécanique. En fonction du système de commande et de la charge (moteur) ou de la turbine (générateur), certains phénomènes peuvent être amortis. Pour une commande en boucle ouverte, la sensibilité aux défauts électriques est directement proportionnelle au niveau de charge tandis que pour les défauts mécaniques l’amortissement est introduit par la dynamique mécanique. Pour une commande en boucle fermée, la sensibilité aux défauts est affectée par la bande passante de la régulation ce qui minimise la présence des défauts électriques ou mécaniques. Actuellement, il n’y pas de méthodes universelles pour détecter tous les types de défauts avec le même « capteur ». Les résultats de nos travaux montrent que les signaux électromagnétiques acquis autour d’une machine électrique permettent la détection des défauts significatifs dans un système électromécanique. Le fait de reconnaître les caractéristiques dynamiques d’un système électromécanique complexe permet de savoir dans quelles conditions (stationnaires ou non stationnaires) il faut effectuer l’analyse. A cet effet, les méthodes d’analyse et de modélisation proposées sont des guides pour la maintenance de ces systèmes.

Les systèmes électromécaniques complexes fonctionnent souvent en régime non-stationnaire. Toutefois, un passage par une analyse stationnaire ou quasi-stationnaire est obligatoire pour la compréhension des phénomènes. La transformée de Fourier rapide (FFT) aura toujours son utilité pour ces études. Néanmoins, l’implantation d’une méthode acceptable pour l’industrie fera appel à des techniques modernes de traitement du signal afin assurer une bonne précision dans la détection des défauts électriques et mécaniques. Cette précision est accompagnée d’une réduction significative du bruit de mesure. A cet effet, nous avons montré que les méthodes avancées de modélisation des signaux comme MUSIC sont adaptées à des cas concrets de détection de défauts électromécaniques. Ces méthodes sont optimales en terme d’espace mémoire et de temps de calcul. Nous avons également appliqué la transformation en ondelettes qui réduit efficacement le bruit de mesure. Il s’agit d’une décomposition multifréquence qui facilite l’analyse temps-fréquence des signaux. Cette caractéristique est importante en raison de sa potentialité dans l’analyse des signaux non-stationnaires. Même en cas de fonctionnement stationnaire, la transformation en ondelettes a permis de détecter les défauts rotoriques sans aucune mesure ou estimation de la vitesse du rotor.

La problématique du diagnostic des machines électriques consiste à détecter les défauts électriques et mécaniques pendant le fonctionnement du système. Le but est d’améliorer la disponibilité et la fiabilité du système complet. Il s’agit donc d’implanter autour de la machine électrique un certain nombre de capteurs afin de mesurer les signaux pertinents qui seront à même d’informer le milieu extérieur sur l’occurrence des défauts. Dans les systèmes électromécaniques, la topologie est complexe à cause de la cohabitation de l’alimentation électrique, de la machine électrique elle-même, de la cinématique de transmission et des caractéristiques de la charge ou de la turbine (roulements/paliers, réducteurs, arbres de couplage). L’idée générale est de caractériser les défauts le plus rapidement possible en exploitant les signaux issus des capteurs autour de la machine électrique.

Nous utiliserons les moyens matériels d’expérimentation à échelle réduite de l’équipe avant de passer à des essais sur des bancs à échelle industrielle. Cette dernière étape est nécessaire pour mettre au point les outils de mesures et de diagnostic dans les milieux agressifs des applications industrielles. En tout état de cause, le processus d’extraction de l’information et la définition des indices de défaut sont réalisés en adéquation avec la technologie existante du point de vue des moyens matériels et logiciels. Il est nécessaire de minimiser les coûts d’implantation d’une méthode de diagnostic afin de la valoriser au niveau industriel.

Comme dans tout projet de recherche et de développement technologique, il est indispensable de valoriser les travaux dans le domaine du diagnostic et de la maintenance prédictive des systèmes électromécaniques. Plusieurs applications industrielles sont envisagées et le processus de valorisation passe par une validation des méthodes sur des plates-formes d’essai à échelle réelle. En effet, les systèmes destinés à la maintenance prédictive améliorent la sécurité des hommes et du matériel. Des tests plus poussés que ceux qui existent actuellement sont indispensables avant de passer du prototype à un produit industriel. A cet effet, nous nous appuyons sur plusieurs partenaires industriels intéressés par cette valorisation.

Dans le domaine de la traction ferroviaire, ALSTOM Transport suit nos réflexions et compte porter l’étude que nous aurons menée au niveau du matériel roulant après avoir effectué tous les tests sur les plates-formes d’essai à échelle réelle. Dans ce sens, notre projet s’inscrit en partie dans le cadre du pôle de compétitivité i-Trans.

Le développement de nouvelles technologies de production d’énergie électrique est destiné à réduire l’émission des gaz à effet de serre. Cela représente également des applications privilégiées. A cet effet, la maintenance prédictive des aérogénérateurs et des micro-centrales sont au cœur des réflexions du pôle de compétitivité Corse Energies Renouvelables. Sur ces sujets, nous travaillons en collaboration avec les chercheurs de l’Université de Corse « Pasquale Paoli ».

D’autre part, la collaboration menée depuis quelques années avec l’industrie mécanique par l’intermédiaire du Centre Technique des Industries Mécaniques (CETIM) valorise nos actions dans le domaine de la mécatronique et plus particulièrement dans la surveillance des équipements de levage industriel.

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