En raison de sa grande taille, les services de maintenance sont divisés en zones stratégiques afin de desservir les 16 lignes existantes de manière optimale et exclusive. Une panne de train peut compromettre le bon fonctionnement et la ponctualité d’une ligne. C’est pourquoi le service de maintenance doit disposer d’outils de test technologiques pour anticiper les problèmes grâce à la maintenance prédictive.
Sur la base de tests périodiques et systématiques des performances de freinage, Metro de Madrid peut mettre en œuvre de manière fiable et sûre une maintenance basée sur l’état.
Une série de mesures sur trois systèmes de freinage différents (frein pneumatique, frein électrique et frein d’urgence) permet à Metro de Madrid de mieux planifier ses cycles de maintenance et de déployer son concept de maintenance prédictive.
Pour effectuer des essais de freinage sur un total de 276 voitures de métro différentes, Metro de Madrid avait besoin d’un système précis, robuste et portable qu’il pourrait installer sur les différentes rames. Le système portable et robuste Q.brixx X s’est avéré être le système idéal pour cette application. Un module de mesure Q.brixx XL A108-4M1 acquiert un signal d’accélération à partir d’un capteur MEMS de haute précision de la série 7577 de Dytran. Le signal est échantillonné à une fréquence de 100 Hz, et le bruit indésirable est ensuite filtré à l’aide d’un filtre Butterworth passe-bas de quatrième ordre. Pour une meilleure robustesse, le système Q.brixx X est installé à l’intérieur d’un Pelicase fabriqué sur mesure.
Avant le test de freinage, la voiture de métro est placée sur une voie horizontale et le décalage de l’accéléromètre est éliminé. Le métro effectue ensuite un cycle d’accélération et de décélération. Les points finaux de freinage et de repos sont sélectionnés pour chaque cycle. Les valeurs moyennes d’accélération et de décélération en régime permanent sont ensuite calculées. Ensuite, la valeur moyenne de l’accélération pendant la phase de repos après le freinage est calculée. Cette valeur représente la valeur moyenne. Enfin, la décélération moyenne est calculée comme la valeur absolue de la différence entre la décélération au freinage et l’accélération au repos.
Pour la commodité de l’utilisateur et pour assurer la répétabilité des tests, instrutechSOLUTIONS a développé une application logicielle personnalisée. L’application a été écrite en Python, bénéficiant des interfaces ouvertes et flexibles connues sous le nom de GI.connectivity, fournies gratuitement avec le système DAQ. L’application Python permet de régler le décalage de l’accélérateur, d’afficher le signal d’accélération/décélération mesuré et de fournir une indication de réussite/échec pour la décélération moyenne mesurée pendant le test de freinage.
Cette application de test et de mesure illustre la polyvalence du système d’acquisition de données Q.series X de Gantner. La combinaison d’une plate-forme matérielle flexible et modulaire, associée à un échange de données fiable et à une interopérabilité grâce à diverses interfaces de lecture/écriture, fait de Gantner Instruments l’une des entreprises les plus recherchées pour les systèmes d’acquisition de données.
Modules utilisés :
- 1x Q.brixx X station B
- 1x Q.brixx XL A108-4M1
- 1x GI .bench Logiciel d’acquisition de données
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