Introduction : Qualité militaire, navigation intelligente

Dans le domaine de l'industrie militaire, la fiabilité des équipements d'alimentation est directement liée à la sécurité nationale et au succès des missions. Face aux risques potentiels des alimentations assemblées en externe, un système dédié de gestion de la santé des alimentations a été développé. S'appuyant sur la perception IoT et la technologie du jumeau numérique, ce système réalise une gestion complète de la santé des équipements d'alimentation tout au long de leur cycle de vie, avec pour cœur la surveillance précise, l'alerte intelligente et la maintenance efficace, assurant ainsi une stabilité solide pour le fonctionnement des alimentations militaires.

Présentation de la solution

Aperçu de la solution

Ce projet, centré sur des dispositifs de perception IoT, vise à collecter les données des équipements d'alimentation. En associant les données collectées au modèle jumeau de l'équipement, il permet une surveillance précise de la santé de l'alimentation. Ses principales fonctions comprennent :

• Surveillance en temps réel : surveillance en temps réel de divers paramètres de fonctionnement (y compris vibration, température de l'enroulement du générateur, température du boîtier, vitesse du moteur, tension, courant, ondulation, surtension, température de l'eau, courant, puissance, pression d'huile, débit d'huile aller-retour, débit de liquide de refroidissement, pression d'air intermédiaire, etc.).
• Diagnostic intelligent : utilisation d'algorithmes intelligents et de modèles mathématiques pour prévoir les pannes et gérer la santé des composants clés de l'alimentation dédiée (moteur, ECU, générateur, contrôleur).
• Visualisation 3D : utilisation de techniques de visualisation multidimensionnelle pour afficher les composants clés par niveaux, localiser les pannes et guider l'installation et la maintenance.

Scénarios d'application

• Test de sortie d'usine des alimentations militaires : simulation de conditions extrêmes pour garantir la fiabilité de l'équipement.
• Gestion de la maintenance des équipements : surveillance en temps réel de l'état de fonctionnement pour prévenir les pannes soudaines.
• Prévision de la durée de vie et planification de la maintenance : analyse basée sur le big data pour prolonger la durée de vie des équipements et réduire les coûts de maintenance.

Fonctions principales

• Collecte à 100 % de 41 données réparties en 7 grandes catégories
  41 données exploitables de l'équipement, incluant vibration, vitesse, débit, température, puissance, tension, courant réparties en sept catégories, parmi lesquelles vibration, bruit et tension sont des données haute fréquence, la température infrarouge est une donnée image, les autres sont des données basse fréquence.
• Analyse multidimensionnelle de 24 indicateurs caractéristiques sur 4 grands spectres de données haute fréquence
  Supporte l'analyse des formes d'onde originales, l'analyse du spectre d'accélération, l'analyse du spectre de vitesse et l'analyse de tendance.
  Les statistiques incluent 24 indicateurs caractéristiques tels que valeur efficace, valeur crête à crête, marge, kurtosis, pics de fréquence clés, etc.
• Déploiement de plus de 60 règles d'alerte réparties en 9 grandes catégories de modèles
  Basé sur des alertes à seuils multiples, couvrant les alertes instantanées, les alertes statistiques à court terme et les alertes de tendance à long terme, avec prise en charge de l'intégration de modèles big data d'apprentissage machine et apprentissage profond.
• Solution de modèle de santé en 5 dimensions - par paliers
  Plus de 60 alertes couvrant cinq dimensions : moteur, générateur, contrôleur, dispositif de refroidissement et autres accessoires, évaluant chaque dimension selon la gravité des alertes pour une gestion de santé par paliers de l'équipement.

Avantages technologiques

• Jumeau numérique synchronisé : données de l'équipement et modèle jumeau synchronisés en temps réel pour une surveillance précise alliant virtuel et réel.
• Calcul en périphérie + collaboration cloud : calcul local en périphérie pour le traitement en temps réel des données haute fréquence, stockage et analyse cloud pour soutenir les décisions à long terme.
• Écosystème matériel hautement compatible : intégration de 41 données réparties en 7 catégories couvrant toutes les zones du moteur, générateur et contrôleur.

Cas d'application

Cas 1 : Système de gestion de la santé d'une alimentation dédiée pour une unité militaire

Points douloureux : Lors des tests de l'alimentation dédiée, la stabilité de l'équipement était insuffisante, avec des pannes fréquentes, malgré diverses tentatives de contrôle inefficaces.
Solution : Perception multidimensionnelle par capteurs + modèle algorithmique intelligent + plateforme de visualisation, réalisant une gestion complète de la santé de l'équipement d'alimentation tout au long de son cycle de vie.
Résultats : Précision de la surveillance de l'état de l'alimentation dédiée supérieure à 90 %, précision du diagnostic des pannes supérieure à 80 %, précision de la prévision des phases de durée de vie restante supérieure à 60 %.