5.5 Perspective d'optimisation
du modèle théorique
L'observation majeure qui découle
inéluctablement des résultats obtenus dans le tableau synoptique
des erreurs de prédiction du RUL est que seuls quatre roulements parmi
les onze roulements d'essai présentent un pourcentage d'erreur
d'estimation dont la valeur absolue est inférieure à 10%.
Ce constat en particulier nous entraine à penser que le
modèle théorique présenté ci-dessus peut être
sujet à une optimisation afin d'améliorer ces pourcentages
d'erreurs en les réduisant considérablement.
Pour cela, on se propose de généraliser le terme
de calcul de l'indicateur utilisé dans ce modèle théorique
de la manière qui suit :
On calcule la moyenne des N premiers termes du tableau des
valeurs absolues du signal vibratoire temporel rangé l'ordre
décroissants. On fait varier N dans l'ensemble des valeurs
suivantes :
En appliquant ce principe sur tous les roulementstest, on
obtient les résultats suivants :
Tableau 7: évolution de
l'erreur d'estimation en fonction de N
|
valeur de N
|
2
|
3
|
5
|
7
|
10
|
|
bearing1_3
|
42,37
|
38,97
|
37,1
|
15,85
|
13,33
|
|
bearing1_4
|
85,84
|
84,96
|
80
|
79,06
|
75,81
|
|
bearing1_5
|
25,04
|
25,04
|
9
|
8,26
|
7,35
|
|
bearing1_6
|
12,6
|
12,6
|
-5
|
11,3
|
9,79
|
|
bearing1_7
|
28,8
|
28,8
|
-2
|
-8,6
|
-6,48
|
|
bearing2_3
|
62,03
|
59,08
|
64
|
58,98
|
58,41
|
|
bearing2_4
|
16,43
|
14,62
|
10
|
-8,74
|
-9,15
|
|
bearing2_5
|
-399,54
|
-339,57
|
-440
|
-421,06
|
-412,39
|
|
bearing2_6
|
-67,03
|
-78,28
|
49
|
40,72
|
39,11
|
|
bearing2_7
|
412,01
|
412,01
|
-317
|
-305,23
|
-290,42
|
|
bearing3_3
|
103,47
|
112,25
|
90
|
83,63
|
77,59
|
Lorsqu'on diminue la valeur de N on remarque une augmentation
considérable du taux d'erreur d'estimation du RUL. Ce constat est
général à tous les roulements test. Cette approche est par
conséquent à rejeter car elle ne cadre pas avec notre objectif
d'amélioration du taux d'erreur.
Par contre en augmentant la valeur de N on diminue le
pourcentage d'erreur d'estimation du RUL. Pour le cas par du roulement
bearing1_3 nous sommes passés de 37,1% à
13,33%, soit une réduction de plus
de20% du taux d'erreur. On déduit qu'il est
nettement mieux d'augmenter le nombre de valeurs au niveau du calcul de
l'indicateur afin d'améliorer le pourcentage d'erreur d'estimation du
RUL.
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