Conception et implémentation d'une solution Edge AI pour la surveillance des roulements et le diagnostic des pannes dans les pompes centrifuges

Abstract

Dans ce travail, nous présentons une méthode d'extraction des caractéristiques des signaux acoustiques générés par les roulements à billes dans les pompes centrifuges. Comme nous le savons, le problème des roulements à billes affecte grandement toutes les machines, et un dysfonctionnement des roulements entraîne une grande perte. Pour résoudre ce problème, un système intelligent a été proposé basé sur la reconnaissance des sons résultant de la défaillance des roulements basé sur la méthode MFCC afin de prédire la localisation du défaut sur le roulement à l'aide d'un Réseau de Neurones Convolutionel (CNN). La solution proposée a été implémentée sur une carte Raspberry Pi 3b+ qui a donnée des résultats acceptables.