PHM Autonome : Application au roulement intelligent

par Yoann Hebrard

Thèse de doctorat en Génie mécanique

Sous la direction de Laurent Lebrun.

Soutenue le 22-01-2018

à Lyon , dans le cadre de Ecole Doctorale Mecanique, Energetique, Genie Civil, Acoustique (MEGA) (Villeurbanne) , en partenariat avec Institut national des sciences appliquées de Lyon (Lyon) (établissement opérateur d'inscription) , LGEF - Laboratoire de Génie Electrique et Ferroélectricité (Lyon, INSA) (laboratoire) et de Laboratoire de Génie Electrique et Ferroélectricité / LGEF (laboratoire) .

Le président du jury était Emmanuelle Vidal-Salle.

Le jury était composé de Laurent Lebrun, Emmanuelle Vidal-Salle, Yves Bernard, Oscar D'almeida, Benoit Guiffard, Jocelyn Bonjour, Jean-Fabien Capsal, Colette Lacabanne.

Les rapporteurs étaient Yves Bernard, Oscar D'almeida, Benoit Guiffard.


  • Résumé

    Dans un marché aéronautique en plein essor marqué par une croissance rapide du parc d’avions utilisées à travers le monde, l’optimisation de la maintenance devient une préoccupation pour les avionneurs. Il s’agit de maximiser la disponibilité des aéronefs tout en réduisant les couts directs d’exploitation sans compromis sur la sécurité des hommes et en respectant les contraintes environnementales. Une stratégie possible pour relever ce challenge est de renforcer la capacité à anticiper les défaillances afin de recourir à des actions préventives le plus juste possible sur les composants les plus critiques comme les roulements à billes. La mise en œuvre de processus de Prognostic Health Management (PHM) prend ainsi une part grandissante et le processus de pronostic est considéré comme l’un des principaux leviers d’action. Son déploiement requiert que le comportement du système étudié puisse être observés. Il peut ainsi bénéficier de l’apport des récentes avancées dans le domaine des microsystèmes autonomes en énergie permettant des mesures intelligentes et un transfert de données d’une manière distribuée, sans aucune aide externe. L’association de ses deux champs de recherche mène naturellement vers le roulement intelligent qui pourrait être la transition d’une maintenance programmée à une maintenance prédictive. Cependant les solutions de PHM autour du roulement et le roulement intelligent, ne restent pas moins le fruit de l’évolution des techniques et technologies de surveillance, de récupération d’énergie et de connectivité. C’est dans ce cadre que s’inscrit ce mémoire de thèse par Validation des Acquis de l’Expérience (VAE). Il s’articule en trois parties principales : motivations du VAE, état de l’art autour du roulement mécatronique et exemple de contributions autour de la récupération d’énergie et la communication sans fil à des fins de surveillance.

  • Titre traduit

    Autonomous PHM : Application to smart bearing


  • Résumé

    The aeronautic market is growing and the aircraft fleet size is becoming bigger. Maintenance optimization is a key focus for liner since objectives are to maximize the aircraft availability and to reduce the direct cost of ownership with no compromise on the flight security and safety with respect to environmental standards. To meet this challenge one possible strategy is to apply a PHM approach using the recent advance in the autonomous embedded microsystem field. This PhD work presents some work done around energy harvesting and wireless sensor to enable a smart bearing able to measure the usage and health data from the component in the purpose of predictive mainteance.



Le texte intégral de cette thèse sera accessible librement à partir du 22-01-2023

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Cette thèse a donné lieu à une publication en 2018 par DocINSA [diffusion/distribution] à Villeurbanne

PHM Autonome : Application au roulement intelligent


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Informations

  • Sous le titre : PHM Autonome : Application au roulement intelligent
  • Détails : 1 vol.(XVII-271 p.)
La version de soutenance de cette thèse existe aussi sous forme papier.

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