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LE Thanh Trung

Contribution to deterioration modeling and residual life estimation based on condition monitoring data

 

Directeur de thèse :     Christophe BERENGUER

Co-encadrant :     Florent CHATELAIN

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (eeats)

Spécialité : Signal, image, parole, télécoms

Structure de rattachement : Grenoble-INP

Établissement d'origine :

Financement(s) : contrat à durée déterminée ; ATER

 

Date d'entrée en thèse : 01/10/2012

Date de soutenance : 08/12/2015

 

Composition du jury :
M. Olivier GAUDOIN Professeur, Grenoble INP, Examinateur
M. Mustapha OULADSINE Professeur, Université d'Aix-Marseille, Examinateur
M. Kamal MEDJAHER Maître de conférences , HDR, Institut FEMTO-ST, Rapporteur
Mme. Mitra FOULADIRAD Maître de conférences, HDR, Université de Technologie de Troyes, Rapporteur
M. Florent CHATELAIN Maître de conférences, Grenoble INP, Encadrant de thèse
M. Christophe BERENGUER Professeur, Grenoble INP, Directeur de thèse
Mme. Sophie ZIEGBA Docteur, Centre technique des industries mécaniques CETIM, Invitée

 

Résumé : Le pronostic joue un rôle central dans l'implémentation d'un programme de maintenance prédictive car il aide à anticiper des futurs états de santé ainsi qu'à estimer de la vie résiduelle d'un système. Dans le cadre du projet européen SUPREME (Sustainable PREdictive Maintenance for manufacturing Equipment en Anglais), cette thèse s'intéresse au développement des modèles de détérioration stochastiques et des méthodes d'estimation de la vie résiduelle (Remaining Useful Life – RUL en Anglais) associées afin d'être adapté dans les cas d'application du projet. Les travaux de thèse sont structurés en deux parties. Tout d'abord, les approches de pronostic qui existent dans la littérature sont étudiées et adaptées pour les données réelles acquises à partir d'un banc d'essai du projet. Certains aspects pratiques de l'implémentation, à savoir la question de l'échange d'informations entre les partenaires du projet, sont également détaillées dans cette première partie. La deuxième partie est consacrée au développement des modèles de détérioration et des méthodes d'estimation de la RUL avancés pour les cas d'application potentiels du projet. Plus précisément, on s'intéresse au phénomène où plusieurs modes de détérioration coexistent en compétition, même dans un seul composant. Pour surmonter ce problème, plusieurs modèles de type « multi-branche » sont proposés et développés, correspondant aux deux cas de l'état de santé des systèmes : discret et continus. A travers des simulations numériques ainsi que d'un cas d'étude, on montre que les modèles de type multi-branche, en prenant en compte la coexistence des plusieurs modes de détérioration, peuvent donner des meilleures performances dans l'estimation RUL par rapport à celles obtenues par des modèles standards mais « mono-branche ».


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