Au salon de Hanovre du 23 au 27 avril, 2018, Fraunhofer fera la démonstration du prototype d'un nouveau système cognitif pour la maintenance prédictive des installations de production. Des capteurs acoustiques intelligents alimentés par batterie traitent les signaux audio des machines et des systèmes sur place. A partir des informations transmises sans fil à une unité d'évaluation, il est possible de tirer des conclusions sur l'état des installations de production et d'éviter d'éventuels dommages. Les clients industriels bénéficient d'un solution Industrie 4.0 évolutive et sécurisée qui minimise les temps d'arrêt.

Les pompes à pistons axiaux convertissent l'énergie mécanique en énergie hydraulique. Sur les engins de chantier ou agricoles, ils aident à soulever des charges lourdes ou font partie de la technologie des convoyeurs industriels. "Jusque là, ces systèmes n'ont pas eu de surveillance d'état acoustique installée en permanence, " rapporte Danilo Hollosi, Responsable de la "Reconnaissance des événements acoustiques" du groupe de projet Oldenburg pour l'audition, Technologie vocale et audio à l'Institut Fraunhofer pour la technologie des médias numériques IDMT. « Les systèmes cognitifs peuvent être très puissants à cet égard. Nous l'avons illustré avec notre nouveau démonstrateur.

Reconnaître tôt quand il ne fonctionne plus correctement

En collaboration avec des partenaires, les scientifiques ont monté sur des pompes à pistons axiaux des capteurs à piles capables d'enregistrer le bruit de la pompe via l'air, pour le traiter, de les comparer avec des données audio de référence et d'envoyer les informations sans fil à une unité d'évaluation numérique. Non seulement les conclusions sur d'éventuels développements indésirables peuvent être identifiées à un stade précoce; des déclarations sur la nature des problèmes peuvent également être faites - par exemple, s'il y a des problèmes concernant le jeu des roulements ou l'hydraulique. Cela offre la possibilité d'intervenir avant que des dommages importants aux groupes motopropulseurs ou à l'hydraulique ne surviennent.

« Nous avons entraîné le système cognitif avec un apprentissage automatique basé sur des signaux audio de pompe précédemment acquis, " dit Hollosi. Une infrastructure centrale pour le traitement des données n'est pas nécessaire. Cela permet de réduire les coûts :alors que les serveurs peuvent consommer des quantités de l'ordre de cinq chiffres, le prix par capteur reste à deux chiffres. Autre avantage :le traitement du signal sur site nécessitera moins de données pour la formation. « Les clients bénéficient d'une plate-forme technologique sécurisée des données qui convient à une grande variété de scénarios audio et qui peut être facilement adaptée et adaptée à n'importe quelle taille. La mise en réseau des capteurs via Internet pour la maintenance à distance est également possible, " Hollosi ajoute, récapitulant les avantages. Dans ce processus, le Fraunhofer IDMT intègre l'expertise de son groupe de projet Audition, Technologie vocale et audio à Oldenburg. "Nos collègues sont des experts dans la recréation technologique des capacités de l'oreille humaine. Ils apprennent aux systèmes à respecter des paramètres donnés lors de l'évaluation des données audio, prendre en compte les modèles de bruit ambiant et exclure le bruit de fond, " dit Hollosi.

La technologie est financée par le BMBF (Ministère fédéral allemand de l'Éducation et de la Recherche) dans le cadre du projet ACME 4.0. En attendant, les partenaires ont atteint la 3e année du projet et le niveau de maturité technologique 8. "Notre prototype fonctionne, " dit Hollosi. En 2018, il sera testé sur le terrain. À la fois, les scientifiques travaillent avec Infineon sur la maintenance prédictive pour la production de puces. Le démonstrateur sera présenté par le Fraunhofer IDMT au salon de Hanovre :un haut-parleur diffusera le bruit de fonctionnement de la pompe à pistons axiaux. Les nœuds de capteurs sans fil peuvent être configurés via une tablette. Le retour d'information sur l'événement acoustique détecté est alors affiché sur la tablette.