Maintenance conditionnelle : Aller au-delà de la surveillance des vibrations

L'un des principaux défis de la mise en œuvre de la maintenance conditionnelle ou prédictive consiste à déterminer les "meilleurs" indicateurs et signaux à surveiller pour la détection précoce des défaillances imminentes. Ce sujet a suscité l'intérêt de la presse spécialisée dans l'automatisation et des conférences, et les experts conseillent désormais de mesurer plusieurs attributs des actifs afin de détecter plus rapidement les défaillances imminentes. L'une des principales raisons de cette approche "plus il y a d'indicateurs, mieux c'est" est que chaque application est unique et que la surveillance d'un seul attribut, le plus souvent les vibrations, ne donne pas une image complète de l'état de l'équipement et ne permet pas d'alerter rapidement d'une défaillance imminente. La surveillance des vibrations peut s'avérer utile en cas de mouvement, mais d'autres indicateurs peuvent s'avérer de meilleurs prédicteurs de défaillance, en fonction de l'application. La surveillance de plusieurs indicateurs offre une solution d'alerte précoce plus large que la surveillance d'un seul facteur.

La courbe P-F (Potentiel - Défaillance fonctionnelle)

Pour mieux expliquer ce point, considérons la courbe P-F, qui est utilisée pour visualiser le cycle de vie de la défaillance d'un bien (pour plus d'informations sur la courbe P-F, voir Identifier les défaillances avant qu'elles ne se produisent : La courbe potentiel-fonctionnement | Balluff). Au fur et à mesure que l'équipement vieillit et se détériore, divers indicateurs apparaissent, qui peuvent être utilisés pour prédire une défaillance imminente. En fonction de l'équipement et de l'application, différents indicateurs peuvent fournir un avertissement à différents moments du cycle de vie de la défaillance.

Si la vibration est généralement un excellent indicateur de défaillance précoce dans les applications de mouvement, elle est parfois masquée par les vibrations et les fréquences normales de l'équipement jusqu'à ce qu'il soit trop tard pour prévenir la défaillance. Il est donc utile d'envisager des indicateurs supplémentaires tels que la température, la pression, le débit, la vitesse, la tension/courant, le couple, l'inclinaison, l'humidité, le niveau, le son, l'analyse des fluides, les ultrasons et le déplacement.

Applications de surveillance

Pour prendre un exemple concret, une centrale hydraulique (HPU) comprend des moteurs, des pompes, des réservoirs, des tuyaux et divers autres composants, chacun étant un point de défaillance possible. La surveillance des vibrations du moteur peut avertir d'une défaillance imminente du moteur, mais il est peu probable qu'elle indique un filtre obstrué, des niveaux de réservoir bas ou élevés ou des tuyaux cassés. Une solution complète de surveillance de l'état des HPU devrait donc inclure la surveillance du débit, de la pression, du niveau et éventuellement de la puissance pour générer un système d'alerte précoce complet.

De même, la surveillance des vibrations d'un moteur sur un convoyeur, un robot ou une machine-outil à commande numérique est un bon moyen d'avertir d'une défaillance imminente, mais des signaux supplémentaires utilisant la température, la tension/le courant, le couple et la vibration FFT avancée peuvent fournir une image plus large des problèmes potentiels et un avertissement beaucoup plus précoce de l'imminence d'une défaillance.

Les signaux multiples permettent une surveillance avancée

La collecte de données à partir d'indicateurs multiples est également bénéfique lorsque l'on passe de la maintenance conditionnelle à des solutions de maintenance prédictive. Les signaux et données supplémentaires peuvent aider les outils d'apprentissage automatique et d'I.A. à apprendre plus rapidement et à prédire plus précisément les défaillances et à éviter les "faux positifs".

Bien que les vibrations soient l'indicateur le plus surveillé, il est très avantageux d'ajouter la surveillance de la température, de la pression, du débit, de la tension/courant et d'autres attributs. L'utilisation de plusieurs types de capteurs de maintenance conditionnelle permet de mieux comprendre l'état de l'équipement et de détecter plus rapidement les défaillances potentielles.