En bref
Une machine qui tombe soudainement en panne coûte du temps et de l’argent, et pourtant, personne ne le voit généralement venir. Les premiers signes d’usure dans les pièces tournantes et les entraînements linéaires restent souvent invisibles, jusqu’à ce que la pièce lâche. Beaucoup d’entreprises remplacent donc les pièces selon un calendrier fixe, même si elles fonctionnent encore bien. Ou elles attendent qu’une panne survienne. Mieux vaut savoir quand une pièce doit vraiment être remplacée, donc reconnaître l’usure avant qu’elle ne soit visible. Le groupe de recherche M-Group de la KU Leuven voulait y remédier.
Qu'est-ce que cela signifie pour vous ?
Préférez-vous vous aussi voir venir une panne plutôt que d’en être surpris ? CTRL engineering construit des bancs d’essai qui mesurent de manière fiable des signaux précoces comme les vibrations et le courant moteur, et les relient à l’usure, comme fondement de la maintenance prédictive.
Le défi
Peut-on « entendre » cette usure précoce dans des signaux mesurables comme les vibrations et le courant moteur, comme base pour la maintenance prédictive ? Cela nécessitait un banc d’essai capable de mesurer et de répéter ces signaux avec précision, dans des conditions contrôlées.
Notre approche
CTRL engineering a construit un banc d’essai entièrement intégré, capable de reproduire et de mesurer en détail le mouvement des pièces tournantes. Chaque cycle de mouvement est reproductible et enregistré en continu, courant moteur et vibrations ensemble, afin que les chercheurs puissent relier les premiers signes d’usure à des signaux mesurables, avant même qu’une pièce ne tombe réellement en panne.
« Travailler avec CTRL engineering nous a offert une plateforme robuste pour faire le lien entre la recherche et la pratique industrielle. »
Résultats
Les chercheurs disposent désormais de cycles de mouvement reproductibles avec une mesure continue du courant moteur et des vibrations, avec lesquels ils peuvent constituer des ensembles de données validés qui relient les anomalies à l’usure : un fondement pour la maintenance prédictive de demain.
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