Mise à niveau du système de maintenance prédictive des grues de Krud Heavy Industry — Surveillance en temps réel des vibrations + Évaluation par IA de la durée de vie restante

Krud Heavy Industry a annoncé la mise à niveau de son système de maintenance prédictive pour ponts roulants, en ajoutant deux fonctionnalités clés à sa plateforme de surveillance à distance existante : la surveillance en temps réel des vibrations et l'évaluation par IA de la durée de vie restante. Le système mis à niveau adopte une architecture à trois niveaux combinant ” réseau de capteurs + calcul en périphérie + IA sur plateforme cloud ”, et déploie différents types de capteurs sur les composants clés des ponts roulants, tels que les réducteurs, les roulements des moteurs, les essieux, les câbles métalliques et les freins. Ce système a déjà été déployé et est opérationnel sur 127 ponts roulants dans 17 entreprises chinoises. Il totalise plus de 2,4 millions d’heures de fonctionnement, affiche un taux de précision de 82% pour les alertes de défaillance et a permis de réduire les temps d’arrêt imprévus d’environ 65%. Les données suivantes proviennent toutes de la norme ISO 10816-3 relative aux vibrations mécaniques et de la base de données d’exploitation du projet de maintenance prédictive des ponts roulants de Krud Heavy Industry (mars 2024 à juin 2026).

Architecture du système — Réseau de capteurs et stratégie de déploiement

La couche de perception du système de maintenance prédictive déploie trois types de capteurs à 6 à 8 emplacements clés sur chaque pont roulant :

①Capteur de vibrations(Accéléromètre de type PCB 352C33, plage de mesure ±50 g, réponse en fréquence de 0,5 Hz à 10 kHz) — installés sur les paliers d'entrée et de sortie du réducteur, sur les roulements du côté entraîné et du côté non entraîné du moteur, ainsi que sur les paliers d'essieu des roues, afin de détecter les fréquences caractéristiques des défaillances précoces des roulements et des engrenages.

②Capteur de température(Résistance au platine PT100, précision de classe A ± 0,15 °C) — Installée sur les garnitures de frein, les paliers des poulies de câble métallique et à l'intérieur de l'armoire électrique, elle sert à surveiller toute élévation anormale de la température.

③Codeur / Capteur de courant(Codeur incrémental + capteur de courant à effet Hall LEM) — Installé à l'extrémité de l'arbre du moteur et à la sortie du variateur, il sert à surveiller les variations de vitesse de rotation et les anomalies de courant.

Chaque pont roulant comporte environ 15 à 22 capteurs, avec un cycle d'acquisition des données de 60 secondes et une fréquence d'échantillonnage des signaux de vibration de 10 kHz (par canal).

Norme ISO 10816-3 relative à l'évaluation de l'intensité des vibrations (supports rigides, équipements de classe I)

Source des données : ISO 10816-3:2009 « Vibrations mécaniques — Mesure et évaluation des vibrations mécaniques sur les éléments non rotatifs — Partie 3 : Machines industrielles d'une puissance nominale supérieure à 15 kW et d'une vitesse de rotation comprise entre 120 et 15 000 tr/min ». Les réducteurs et moteurs du système sont conformes à la norme relative aux équipements de classe I.

Architecture du système — Calcul en périphérie et moteur d'IA

La passerelle de calcul en périphérie (modèle KL-EDGE-200 développé en interne par Krud Heavy Industry, équipée d’un processeur NXP i.MX 8M Plus, 4 cœurs Cortex-A53 à 1,6 GHz + NPU de 2,3 TOPS) est déployée localement sur la grue et assure trois fonctions :

①Collecte et prétraitement des données—— Traitement des données brutes des différents capteurs : débruitage (débruitage par seuil à ondelettes), interpolation et synchronisation ;

②Extraction de caractéristiques——Réaliser une analyse spectrale par FFT du signal de vibration (fenêtre de Hanning, chevauchement 50%, FFT à 4 096 points), afin d'extraire les fréquences caractéristiques des roulements (BPFI/BPFO/BSF/FTF) ainsi que la fréquence d'engrènement des engrenages et ses bandes latérales ;

③Prévision des anomalies——Sur la base des seuils de détection définis par la norme ISO 10816-3 et d'un modèle léger de détection des anomalies (One-Class SVM), le système déclenche une alerte locale en cas de données manifestement anormales (temps de réponse ≤ 3 secondes, moyenne mesurée : 1,8 seconde).

Le moteur d'IA de la plateforme cloud exploite deux modèles principaux : un modèle de classification des pannes basé sur un CNN (réseau neuronal convolutif, réseau de base ResNet-18), qui a été entraîné sur l’ensemble de données de vibrations liées aux défaillances des ponts roulants développé en interne par Krud Heavy Industry (comprenant 12 840 échantillons annotés, couvrant 5 types de défaillances × 3 vitesses de rotation × 3 charges) et qui affiche un taux de précision de classification Top-1 de 92,71 TP3T ; le modèle LSTM de prédiction de la durée de vie restante (LSTM à deux couches + Attention, couche cachée de 128 dimensions), entraîné sur les séries de tendances de dégradation issues du même ensemble de données, présente une erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE) de 14,31 TP3T sur une fenêtre de prédiction de 30 jours.

Formule de calcul de la fréquence caractéristique des défaillances des roulements à rouleaux (à prendre l'exemple du roulement à billes à gorge profonde SKF 6308)

Remarque : n = nombre de billes (pour le roulement 6308, n = 8), f_r = fréquence de rotation, d = diamètre des éléments roulants, D = diamètre du cercle de contact, α = angle de contact. Paramètres du roulement SKF 6308 : d = 15,081 mm, D = 65 mm, α = 0°.

Performances empiriques du modèle de classification des pannes de CNN (ensemble de validation de 2 568 entrées)

Source des données : ensemble de données sur les vibrations liées aux défaillances des ponts roulants de Krud Heavy Industry, version 2.0, collectées entre mars 2024 et juin 2026. Plateforme de test : Intel Xeon Gold 6348 + NVIDIA A10, temps d'inférence < 15 ms par échantillon.

Fonction de surveillance en ligne des vibrations

La fonction de surveillance en ligne des vibrations couvre trois ensembles de composants essentiels : le réducteur (roulements et engrenages des étages d'entrée et de sortie), le moteur (roulements avant et arrière) et le groupe de roues (roulements d'essieux). Les indicateurs de surveillance du réducteur comprennent la valeur efficace de la vitesse de vibration (Vrms, en mm/s) et la valeur d'enveloppe de l'accélération (gE) ; les seuils d'alerte des trois niveaux susmentionnés sont définis conformément à la norme ISO 10816-3. La surveillance des roulements du moteur utilise la méthode d’analyse de l’enveloppe d’accélération (technique de démodulation haute fréquence, plage de filtrage passe-bande de 2 kHz à 10 kHz), ce qui permet de détecter avec 2 à 4 semaines d’avance une lubrification insuffisante ou une usure légère des roulements. La fonction d’analyse spectrale prise en charge par le système permet d’identifier automatiquement les fréquences caractéristiques des roulements ainsi que leurs harmoniques et bandes latérales — ce qui constitue un critère clé pour distinguer les défaillances des roulements de celles des engrenages. Le système enregistre en continu les courbes de tendance des vibrations et permet de comparer les tendances sur trois périodes : 30 jours, 90 jours et 180 jours.

Exemple d'évaluation de la durée de vie restante par IA et de calcul de la rentabilité

La fonction d'évaluation de la durée de vie restante par IA repose sur un modèle de prédiction temporelle à deux couches basé sur le LSTM (mémoire à court et long terme). Données d'entrée du système : données sur les caractéristiques vibratoires des 90 derniers jours (Vrms, valeur de crête, valeur d'enveloppe, amplitude BPFI) ; données d'entrée auxiliaires : temps de fonctionnement cumulé, taux de charge actuel, température ambiante. Sorties du système : RUL (Remaining Useful Life, durée de vie utile restante) des composants clés et intervalle de confiance 80%. Sur un ensemble de 2 568 données de test, le modèle affiche un MAPE de 14,31 TP3T (fenêtre de prévision de 30 jours), ce qui correspond à une précision de prévision de 85,71 TP3T. Prenons l’exemple des roulements d’entrée d’un réducteur de pont roulant : lorsque le modèle prévoit une RUL ≤ 30 jours, le système déclenche une alerte orange et envoie automatiquement des recommandations de maintenance.

Exemple de calcul des retombées économiques — Projet de maintenance prédictive d'un pont roulant de 32 tonnes dans une entreprise sidérurgique

Prenons l'exemple des six ponts roulants bipoutre de type QD de 32 tonnes de l'atelier de laminage à chaud d'une entreprise sidérurgique (sur lesquels le système de maintenance prédictive de Krud Heavy Industry a été déployé depuis 14 mois). Les principaux chiffres relatifs aux retombées économiques du projet sont les suivants :

Source des données : base de données d'exploitation du projet de système de maintenance prédictive des ponts roulants de Krud Heavy Industry, numéro de projet KL-PM-2024-017 (atelier de laminage à chaud d'une entreprise sidérurgique). Les données de ce cas d'étude ont été rendues publiques après avoir été anonymisées avec l'accord du client.

Prise de décision intelligente en matière d'exploitation et de maintenance

Le module de prise de décision en matière d'exploitation et de maintenance intelligentes transforme les résultats des prévisions en actions de maintenance concrètes :

①Génération automatique des bons d'intervention——Lorsque le système prévoit que la durée de vie utile résiduelle (RUL) d'un composant est inférieure ou égale à 30 jours, il crée automatiquement un ordre de travail et l'attribue à l'équipe de maintenance, en précisant l'emplacement de la panne, son niveau de gravité, la méthode de réparation recommandée et la liste des pièces de rechange.

②Prévision des pièces de rechange——En fonction des prévisions de durée de vie utile (RUL) et des délais d'approvisionnement en pièces de rechange (à titre d'exemple, pour le roulement SKF 6308, le délai d'approvisionnement pour les pièces de rechange de fabrication nationale est de 3 à 7 jours, contre 15 à 30 jours pour les pièces d'origine importées), déclencher à l'avance le processus d'approvisionnement en pièces de rechange.

③Optimisation de la planification des opérations et de la maintenance——En tenant compte des fenêtres d'arrêt (telles que les périodes d'arrêt planifiées pour le remplacement des rouleaux, les révisions périodiques, etc.) et des prévisions RUL, le système recommande automatiquement la fenêtre de maintenance optimale.

D'après les données relatives à l'exemple de l'entreprise sidérurgique mentionné précédemment, la mise en service du système a permis de réduire les arrêts imprévus de 64,71 TP3T, tandis que le coût total des opérations de maintenance trimestrielles est passé de 806 000 yuans à 468 000 yuans, soit une baisse de 41,91 TP3T.

Caractéristiques techniques

Plus d'informations à ce sujet :Mise en place d'une plateforme IoT de surveillance à distance des ponts roulants : conception d'une architecture 4G/5G + MQTT + plateforme cloud、Application pratique du jumeau numérique pour les ponts roulants : modélisation 3D et maintenance prédictive

Foire aux questions