FR3112622A1 - Procédé et système de maintenance prédictive - Google Patents
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Abstract
Description
a. collecte d’un ensemble de données du véhicule comprenant :
i. des premières données relatives à l’utilisation de premières combinaisons prédéterminées de paramètres d’usage dudit composant,
ii. des deuxièmes données relatives à l’utilisation de secondes combinaisons prédéterminées de paramètres d’usage dudit véhicule,
iii. des troisièmes données permettant d’établir l’évolution d’au moins un paramètre de contrôle du composant représentatif de l’usure du composant en fonction du nombre de kilomètres parcourus par le véhicule,
b. en fonction des premières et deuxièmes données du véhicule, sélection, parmi une pluralité de classes préétablies de véhicules ayant des premières données et des deuxièmes données similaires, d’une classe pour laquelle les premières données et les secondes données du véhicule sont similaires à celles des véhicules de la classe sélectionnée,
c. comparaison des troisièmes données du véhicule avec des données de référence de la classe sélectionnée, les données de référence étant obtenues à partir de données d’évolution dudit paramètre de contrôle représentatif de l’usure du composant de chacun des véhicules de la classe sélectionnée,
d. déduction, en fonction du résultat de la comparaison, d’un comportement futur du composant.
- au moins un calculateur relié au composant comprenant un processeur et une mémoire stockant :
* une pluralité de classes préétablies de véhicules ayant des premières données relatives à l’utilisation de premières combinaisons prédéterminées de paramètres d’usage du composant et des deuxièmes données relatives à l’utilisation de secondes combinaisons prédéterminées de paramètres d’usage du véhicule similaires pour les véhicules appartenant à une même classe, et
* des données de référence associées à chaque classe, les données de référence étant obtenues à partir de données d’évolution dudit paramètre de contrôle représentatif de l’usure du composant de chacun des véhicules de la classe considérée,
le au moins un calculateur étant configuré pour :
a. collecter un ensemble de données dudit véhicule comprenant :
i. des premières données relatives à l’utilisation de premières combinaisons prédéterminées de paramètres d’usage dudit composant,
ii. des deuxièmes données relatives à l’utilisation de secondes combinaisons prédéterminées de paramètres d’usage dudit véhicule,
iii. des troisièmes données permettant d’établir l’évolution d’au moins un paramètre de contrôle du composant représentatif de l’usure du composant en fonction du nombre de kilomètres parcourus par le véhicule,
b. en fonction des premières et deuxièmes données dudit véhicule, sélectionner, parmi la pluralité de classes préétablies stockée dans la mémoire, une classe pour laquelle les premières données et les deuxièmes données dudit véhicule sont similaires à celles des véhicules de la classe sélectionnée,
c. comparer des troisièmes données du véhicule avec les données de référence de la classe sélectionnée stockées dans la mémoire,
d. déduire, en fonction du résultat de la comparaison, un comportement futur du composant.
* la sélection d’une pluralité de classes préétablies parmi un ensemble de classes préétablies en fonction du nombre de kilomètres parcourus par le véhicule, et
* la sélection d’une classe parmi la pluralité de classes en fonction des premières et deuxièmes données dudit véhicule ;
- supérieure à une première valeur seuil S1 correspondant à μ + σ, ou
- inférieure à une seconde valeur seuil S2 correspondant à μ - σ,
μ étant la valeur moyenne et σ l’écart type, sur l’ensemble des véhicules appartenant à la classe, du paramètre d’usure P3 du composant pour un nombre de kilomètres parcourus donné.
- une première sous-étape S310 de sélection d’une pluralité de classes préétablies parmi un ensemble de classes préétablies en fonction du nombre de kilomètres parcourus par le véhicule 10 déterminé lors de l’étape S200, et
- une seconde sous-étape S320 de sélection d’une classe parmi la pluralité de classes sélectionnées lors de la sous-étape S310.
- les sous-classes C2,1, C2,2, C2,3, C2,4, C2,5, C2,6 sont établies pour des véhicules ayant roulé entre 0 et 20 000 km ;
- les sous-classes C3,1, C3,2, C3,3, C3,4, C3,5, sont établies pour des véhicules ayant roulé entre 0 et 30 000 km ;
- les sous-classes C4,1, C4,2, C4,3, C4,4, C4,5, C4,6, C4,7, C4,8, C4,9 sont établies pour des véhicules ayant roulé entre 0 et 40 000 km ;
les sous-classes C5,1, C5,2, C5,3, C5,4, C5,5, sont établies pour des véhicules ayant roulé entre 0 et 50 000 km.
Claims (11)
- Procédé de maintenance prédictive d’un composant (11) d’un véhicule routier (10), le procédé étant mis en œuvre par au moins un calculateur (12) relié au composant (11), le procédé comprenant les étapes suivantes :
- collecte d’un ensemble de données du véhicule (S200) comprenant :
- des premières données relatives à l’utilisation de premières combinaisons prédéterminées de paramètres d’usage dudit composant (CP1(1), …, CP1(N)),
- des deuxièmes données relatives à l’utilisation de secondes combinaisons prédéterminées de paramètres d’usage dudit véhicule (CP2(1), …, CP2(M)),
- des troisièmes données permettant d’établir l’évolution d’au moins un paramètre de contrôle du composant représentatif de l’usure du composant (P3) en fonction du nombre de kilomètres parcourus par le véhicule,
- en fonction des premières et deuxièmes données du véhicule, sélection (S300), parmi une pluralité de classes préétablies de véhicules (C1,1, …, C5,5) ayant des premières données et des deuxièmes données similaires, d’une classe pour laquelle les premières données et les secondes données du véhicule sont similaires à celles des véhicules de la classe sélectionnée,
- comparaison des troisièmes données du véhicule avec des données de référence de la classe sélectionnée (S400), les données de référence étant obtenues à partir de données d’évolution dudit paramètre de contrôle représentatif de l’usure du composant de chacun des véhicules de la classe sélectionnée,
- déduction, en fonction du résultat de la comparaison, d’un comportement futur du composant (S500).
- collecte d’un ensemble de données du véhicule (S200) comprenant :
- Procédé (100) de maintenance prédictive d’un composant (11) selon la revendication précédente, dans lequel :
- le procédé comprend en outre, à l’issue de l’étape de comparaison, une étape de détection (S450) d’un comportement anormal du composant par rapport aux composants des véhicules de la classe sélectionnée, et
- l’étape de déduction d’un comportement futur du composant (S500) est une étape de déduction d’une défaillance future du composant. - Procédé de maintenance prédictive d’un composant (11) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel :
- les données de référence de la classe sélectionnée comprennent des données de dispersion du paramètre de contrôle autour d’une valeur moyenne obtenue pour tous les véhicules de la classe sélectionnée, et
- l’étape de comparaison (S400) comprend la comparaison des valeurs du paramètre de contrôle dudit véhicule pour un nombre de kilomètres parcourus avec les données de dispersion correspondantes. - Procédé de maintenance prédictive d’un composant (11) selon la revendication précédente, dans lequel le procédé comprend en outre l’émission d’un message d’alerte (S600) lorsqu’un comportement anormal d’un composant d’un véhicule est détecté à l’issue de l’étape de comparaison.
- Procédé de maintenance prédictive d’un composant (11) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel :
- les premières données comprennent une pluralité de fréquences d’utilisation de chaque combinaison prédéterminée de paramètres d’usage du composant ;
- les deuxièmes données comprennent une pluralité de fréquences d’utilisation de chaque combinaison prédéterminée de paramètres d’usage dudit véhicule. - Procédé de maintenance prédictive d’un composant (11) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel :
- la pluralité de classes préétablies est obtenue par la mise en œuvre d’un algorithme de classification non supervisée à partir des premières et secondes données collectées pour une pluralité de véhicules. - Procédé de maintenance prédictive d’un composant (11) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel :
- l’étape de collecte d’un ensemble de données du véhicule (S200) comprend en outre la collecte de quatrièmes données relatives au nombre de kilomètres parcourus par le véhicule,
- l’étape de sélection (S300) d’une classe de véhicules comprend :
* la sélection d’une pluralité de classes préétablies parmi un ensemble de classes préétablies en fonction du nombre de kilomètres parcourus par le véhicule (S310), et
* la sélection d’une classe parmi la pluralité de classes en fonction des premières et deuxièmes données dudit véhicule (S320). - Dispositif de maintenance prédictive d’au moins un composant (11) d’un véhicule routier (10), le dispositif comprenant :
- au moins un calculateur (12) relié au composant (11) comprenant un processeur et une mémoire stockant :
* une pluralité de classes préétablies de véhicules ayant des premières données relatives à l’utilisation de premières combinaisons prédéterminées de paramètres d’usage du composant et des deuxièmes données relatives à l’utilisation de secondes combinaisons prédéterminées de paramètres d’usage du véhicule similaires pour les véhicules appartenant à une même classe, et
* des données de référence associées à chaque classe, les données de référence étant obtenues à partir de données d’évolution dudit paramètre de contrôle représentatif de l’usure du composant de chacun des véhicules de la classe considérée,
le au moins un calculateur étant configuré pour :- collecter un ensemble de données dudit véhicule comprenant :
- des premières données relatives à l’utilisation de premières combinaisons prédéterminées de paramètres d’usage dudit composant,
- des deuxièmes données relatives à l’utilisation de secondes combinaisons prédéterminées de paramètres d’usage dudit véhicule,
- des troisièmes données permettant d’établir l’évolution d’au moins un paramètre de contrôle du composant représentatif de l’usure du composant en fonction du nombre de kilomètres parcourus par le véhicule,
- en fonction des premières et deuxièmes données dudit véhicule, sélectionner, parmi la pluralité de classes préétablies stockée dans la mémoire, une classe pour laquelle les premières données et les deuxièmes données dudit véhicule sont similaires à celles des véhicules de la classe sélectionnée,
- comparer des troisièmes données du véhicule avec les données de référence de la classe sélectionnée stockées dans la mémoire,
- déduire, en fonction du résultat de la comparaison, un comportement futur du composant.
- collecter un ensemble de données dudit véhicule comprenant :
- Dispositif de maintenance prédictive d’au moins un composant (11) d’un véhicule routier (10) selon la revendication 8, dans lequel le calculateur est configuré pour, à l’issue de la comparaison, détecter un comportement anormal du composant par rapport aux composants des véhicules de la classe sélectionnée et en déduire une défaillance future du composant.
- Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 7 lorsque ce programme est exécuté par un processeur.
- Support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 7 lorsque ce programme est exécuté par un processeur.
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0661673A1 (fr) * | 1993-12-28 | 1995-07-05 | Valeo Electronique | Procédé de gestion de la maintenance d'un véhicule, ordinateur de bord et station de diagnostic associée mettant en oeuvre le procédé |
DE10235525A1 (de) * | 2001-09-10 | 2003-04-10 | Daimler Chrysler Ag | Verfahren und System zur Überwachung des Zustands eines Fahrzeugs |
US20180204393A1 (en) | 2017-01-18 | 2018-07-19 | Ford Global Technologies, Llc | Method for monitoring component life |
US20190385386A1 (en) * | 2018-02-08 | 2019-12-19 | Geotab Inc. | System for telematically providing vehicle component rating |
CN111368366A (zh) * | 2018-12-06 | 2020-07-03 | 比亚迪股份有限公司 | 车辆零部件健康状态分析的方法和装置、及存储介质 |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0661673A1 (fr) * | 1993-12-28 | 1995-07-05 | Valeo Electronique | Procédé de gestion de la maintenance d'un véhicule, ordinateur de bord et station de diagnostic associée mettant en oeuvre le procédé |
DE10235525A1 (de) * | 2001-09-10 | 2003-04-10 | Daimler Chrysler Ag | Verfahren und System zur Überwachung des Zustands eines Fahrzeugs |
US20180204393A1 (en) | 2017-01-18 | 2018-07-19 | Ford Global Technologies, Llc | Method for monitoring component life |
US20190385386A1 (en) * | 2018-02-08 | 2019-12-19 | Geotab Inc. | System for telematically providing vehicle component rating |
CN111368366A (zh) * | 2018-12-06 | 2020-07-03 | 比亚迪股份有限公司 | 车辆零部件健康状态分析的方法和装置、及存储介质 |
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Owner name: CONTINENTAL AUTOMOTIVE TECHNOLOGIES GMBH, DE Effective date: 20230323 Owner name: VITESCO TECHNOLOGIES, DE Effective date: 20230323 |
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