| Titre : |
Automatisation du diagnostic du système HVAC d’une flotte de trains |
| Type de document : |
Travail de fin d'études |
| Auteurs : |
Imane OURRAOUI, Auteur ; Sylvain BIAGIONI, ; Franky De Bruyne, |
| Editeur : |
ECAM |
| Année de publication : |
2024 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Intelligence artificielle |
| Index. décimale : |
TFE - Informatique (ECAM) |
| Résumé : |
SNCB Technics manque d’informations sur le bon fonctionnement des systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation (HVAC) à l’intérieur des cabines conducteur et des espaces passagers d’une de ses flottes. Les défauts et les anomalies affectent le fonctionnement de ces systèmes, entraînant un inconfort pour les voyageurs, une perte de performance et une perte de fiabilité. Ce travail de fin d’études s’articule autour de deux aspects essentiels : l’exploration de données de températures mesurées en 2023, permettant d’étudier le contexte et les différentes variables, et l’élaboration d’un modèle mathématique simple basé sur les lois de la thermodynamique, en considérant un système parfaitement isolé et des paramètres physiques constants dans le temps. Pour établir ce modèle, nous nous sommes concentrés sur la phase de chauffage du HVAC, en considérant trois véhicules de la flotte pour lesquels les mesures étaient bien distribuées. Ensuite, nous avons appliqué le modèle mathématique aux données expérimentales afin de définir numériquement ses paramètres. À partir de cela, un algorithme a été développé afin de comparer les températures mesurées, en premier lieu sur un véhicule, par la suite à l’échelle de la flotte entière, afin de détecter des anomalies de fonctionnement. Ce travail explore la possibilité d’effectuer un diagnostic à l’échelle de la flotte. |
Automatisation du diagnostic du système HVAC d’une flotte de trains [Travail de fin d'études] / Imane OURRAOUI, Auteur ; Sylvain BIAGIONI, ; Franky De Bruyne, . - ECAM, 2024. Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Intelligence artificielle |
| Index. décimale : |
TFE - Informatique (ECAM) |
| Résumé : |
SNCB Technics manque d’informations sur le bon fonctionnement des systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation (HVAC) à l’intérieur des cabines conducteur et des espaces passagers d’une de ses flottes. Les défauts et les anomalies affectent le fonctionnement de ces systèmes, entraînant un inconfort pour les voyageurs, une perte de performance et une perte de fiabilité. Ce travail de fin d’études s’articule autour de deux aspects essentiels : l’exploration de données de températures mesurées en 2023, permettant d’étudier le contexte et les différentes variables, et l’élaboration d’un modèle mathématique simple basé sur les lois de la thermodynamique, en considérant un système parfaitement isolé et des paramètres physiques constants dans le temps. Pour établir ce modèle, nous nous sommes concentrés sur la phase de chauffage du HVAC, en considérant trois véhicules de la flotte pour lesquels les mesures étaient bien distribuées. Ensuite, nous avons appliqué le modèle mathématique aux données expérimentales afin de définir numériquement ses paramètres. À partir de cela, un algorithme a été développé afin de comparer les températures mesurées, en premier lieu sur un véhicule, par la suite à l’échelle de la flotte entière, afin de détecter des anomalies de fonctionnement. Ce travail explore la possibilité d’effectuer un diagnostic à l’échelle de la flotte. |
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