Chengcheng WANG de l'institut

Sujet de thèse

MODélisation multi-échelle de la dégradation des roulements à billes par fatigue de contact pour un Apprentissage machine.

Résumé :

Description de la problématique de recherche : La prédiction de la durée de vie résiduelle est un facteur clé de la maintenance prédictive des machines tournantes. Elle permet de limiter les conséquences néfastes de l’occurrence d’une défaillance, et de planifier les actions de maintenance les plus adéquates pour maximiser la disponibilité et minimiser les coûts de maintenance de ces machines. L’estimation de la RUL nécessite la construction d’un modèle de dégradation afin de caractériser sa dynamique d’évolution ou de progression. Ce modèle se construit soit en utilisant un processus stochastique soit par apprentissage via les techniques guidées par les données. Cependant, la fiabilité et la précision de l’estimation du RUL par ces méthodes restent limitées. Elles nécessitent une base de données assez riches dans des conditions de fonctionnement variées sur la dynamique de dégradation. Cette problématique est traitée dans des travaux récents du laboratoire ITheMM (axe DS3). Une méthode d’entraînement par enrichissement des données d’apprentissage fut développée. Cette méthode substitue l’apprentissage conventionnel, qui nécessite un apprentissage par les données expérimentales par un apprentissage hybride en utilisant des données expérimentales enrichies par des données numériques obtenues par jumeau numérique. Les résultats obtenus sont prometteurs par comparaison avec ceux de la méthode conventionnelle, après l’application d’une procédure de recalage des données. Des modèles de dégradation analytiques sont utilisés dans le jumeau numérique. Le principal avantage de ces méthodes est leur simplicité de mise en œuvre et leur rapidité de calcul. Elles sont cependant incapables de répondre à des questions spécifiques aux mécanismes de dégradation, entre autres la dégradation en surface par fatigue de contact roulant. Par ailleurs, elles ne prennent pas en compte les variations des chargements dynamiques du système sur l’évolution de la dégradation. Ceci limite l’explicabilité de l’évolution du modèle analytique. Or, dans de nombreuses applications (éolien, système de production, broyeurs de minerais...), les roulements sont soumis à des charges très variables et de hautes intensités. Dans de telles conditions, les défaillances des roulements se produisent beaucoup plus tôt que dans des conditions nominales. Cette thèse a pour objectif d’introduire dans le jumeau numérique une modélisation alternative multi-échelle afin de mieux décrire le processus de dégradation par fatigue, d’améliorer l’estimation de la RUL et de renforcer l’interprétabilité des données numériques de l’apprentissage hybride. Une telle modélisation permettra d’identifier l’impact mutuel entre la dégradation en surface par fatigue de contact roulant et les vibrations variables du système dans lequel le roulement est intégré. Des phénomènes à l’échelle du système, à l’échelle de la surface de contact entre les éléments roulants jusqu’à l’échelle de la propagation des fissures seront mis en jeu. Le modèle développé sera validé sur un banc laboratoire avant de l’introduire dans le processus de surveillance piloté par jumeau numérique développé par l’ItheMM.

Encadrant

Xavier CHIEMENTIN