Estimation en temps réel de la durée de vie des équipements

Estimation en temps réel de la durée de vie résiduelle

Chez Metravib Engineering, nous développons des approches de pointe pour la surveillance de la santé des structures exposées à des environnements mécaniques sévères. Nos travaux récents se concentrent sur la capacité à estimer en temps réel la durée de vie résiduelle d’équipements soumis à des vibrations et à des charges dynamiques, ouvrant de nouvelles perspectives pour la maintenance prédictive et la fiabilité opérationnelle.

Un enjeu majeur pour les secteurs exposés aux sollicitations dynamiques

La fatigue mécanique demeure l’une des principales causes de défaillance en service, notamment dans les domaines de la mobilité, de la défense, ou de l’énergie. Les sollicitations vibratoires complexes, souvent non stationnaires et ponctuées d’événements extrêmes, rendent difficile la prévision précise de la durée de vie des composants.

Face à ces défis, notre approche vise à dépasser les méthodes traditionnelles de tests en laboratoire, ainsi que les limitations inhérentes à une surveillance ponctuelle ou périodique, qui peut ignorer des événements extrêmes ou significatifs en intégrant directement sur le terrain des systèmes embarqués capables de suivre l’évolution de l’état de santé des équipements en fonctionnement réel.

Suivi en temps réel et estimation de la durée de vie

Nos travaux récents ont permis de développer une méthodologie embarquée capable de mesurer et d’analyser en continu les signaux vibratoires pour en extraire deux indicateurs clés :

  • Le Spectre de Réponse Extrême (ERS), pour évaluer la sévérité des chocs,
  • Le Spectre de Dommages par Fatigue (FDS), pour quantifier l’usure liée aux vibrations.

Ces indicateurs permettent de :

  • Valider la tenue mécanique des structures tout au long de leur cycle de vie,
  • Identifier les conditions d’usage réelles de l’équipement,
  • Estimer la durée de vie utile restante (Remaining Useful Life, RUL) en fonction des sollicitations mesurées.

Une surveillance adaptée aux profils de mission réels

Notre approche s’adapte à différents contextes opérationnels, en identifiant les régimes d’utilisation dominants et en extrapolant les dommages mesurés, nous fournissons une vision anticipée de l’évolution de la dégradation mécanique. Cette approche permet non seulement de déclencher des opérations de maintenance au bon moment, mais également d’optimiser la conception et la qualification des équipements, en fournissant des données précises sur les sollicitations réelles, permettant ainsi de dimensionner plus justement les composants, de cibler les essais de validation, et d’éviter les surconceptions coûteuses ou les risques de sous-dimensionnement.

Une démarche basée sur l’observation terrain

Les résultats obtenus à partir de campagnes de tests en conditions réelles démontrent la capacité de notre approche à suivre précisément l’évolution des dommages mécaniques, avec une précision suffisante pour appuyer des décisions stratégiques en exploitation ou en conception. Nos travaux se poursuivent dans des environnements encore plus exigeants afin d’élargir le champ d’application de cette technologie.

Conclusion et perspectives

Nous croyons que cette approche représente une avancée majeure dans le domaine de la surveillance structurale en service. Elle ouvre la voie à des pratiques de maintenance plus intelligentes, basées sur des données mesurées et interprétées en continu, plutôt que sur des hypothèses ou des calendriers fixes.

Dans cette phase exploratoire, nous cherchons à collaborer avec des partenaires industriels souhaitant expérimenter ces capacités sur leurs propres cas d’usage. Si vous êtes acteur dans un secteur concerné par les sollicitations dynamiques (mobilité, énergie, défense, etc.) et que vous souhaitez contribuer à l’évolution de ces solutions, nous serions ravis d’échanger avec vous.

Nous invitons ainsi des utilisateurs pionniers à nous rejoindre pour construire ensemble les prochaines étapes de cette technologie. Votre retour d’expérience est essentiel pour en affiner les usages, les interfaces, et le potentiel d’intégration dans des environnements complexes.

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