Contribution au développement de nouveaux capteurs pour le monitorage des turbines hydrauliques

STUDY OF A NEW GENERATION OF SMART SENSORS FOR HYDRO-TURBINE MONITORING IN COLLABORATION WITH GE

• Auteur / Autrice : Gregory Ahungwa
• Direction : Cornel-Eugen Ioana
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Signal Image Parole Télécoms
• Date : Inscription en doctorat le 15/05/2021
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Grenoble Images Parole Signal Automatique
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : SIGMAPHY

Mots clés

Mots clés libres

Nouveaux capteurs

Maintenance prédictive

Monitorage

Capteurs virtuels

Ia

Turbine

Virtual Sensors

Smart Sensors

Monitoring

Turbine

Ai

Predictive Maintenance

Résumé

Cette thèse se déroule au sein des équipes SigmaPhy (Gipsa-Lab) et GE (Renewable Power). SigmaPhy (Signaux et Images Physiques) développe des méthodologies théoriques pour la caractérisation des environnements physiques. Dans son activité Digital, GE propose des systèmes de surveillance intelligents pour améliorer la fiabilité et réduire les coûts liés à la maintenance corrective des équipements. En tant que leader dans le suivi des performances des actifs hydroélectriques, GE a développé à Grenoble des activités d'acquisition de données, de traitement du signal, d'interprétation et de visualisation. Plus récemment, GE a développé une offre dans l'Internet industriel des objets (IIOT) s'appuyant sur des capteurs RFID de température et de contrainte. L'objectif est à terme de rapprocher au maximum le capteur et le traitement de l'information sur une couverture de grands actifs hydroélectriques pour améliorer la gestion des pannes, fournir des alertes précoces, rationaliser les ressources matérielles et réduire les coûts associés.

This thesis takes place within the SigmaPhy (Gipsa-Lab) and GE (Renewable Power) teams. SigmaPhy (Signals and Physical Images) develops theoretical methodologies for the characterization of physical environments. In its Digital activity, GE offers intelligent monitoring systems to improve reliability and reduce costs associated with equipment corrective maintenance. As a leader in Asset Performance Monitoring of Hydro Assets, GE has developed activities in Grenoble in data acquisition, signal processing, interpretation and visualization. More recently, GE has developed an offering in the Industrial Internet of Things (IIOT) relying on RFID temperature and strain sensors. The goal is ultimately to bring the sensor and the information processing as close as possible on a large hydro-asset covering to improve fault management, provide early warnings, rationalize hardware resources and reduce related costs.