| Summary: | À cause du vieillissement de leurs actifs, les qestionnaires du parc de production d’Hydro- Québec ont un besoin accru d’outils d’aide à la planification des opérations de maintenance. Un projet de recherche et développement a alors été initié en 2010, avec pour objectif de classifier les groupes turbine-alternateur d’une centrale en fonction de l’état de dégradation de
leur roue de turbine. Les fissures liées au phénomène de fatigue présentent un mode de dégradation prédominant. La séquence de chargement appliquée aux roues de turbines est un paramètre qui influe sur la propagation de ces fissures. Le but de ce mémoire est de proposer un générateur de séquences synthétiques de chargement. Ces séquences simulées seront utilisées comme variables d’entrée dans un modèle d’estimation de durée vie résiduelle. Les séquences simulées doivent être statistiquement équivalentes à l’historique de chargement et prendre en compte la non-stationnarité des données. Dans un premier temps, nous décrivons le fonctionnement des groupes turbines-alternateurs d’Hydro-Québec et analysons les données
disponibles. Ensuite, nous passons en revue les diverses méthodes de modélisation et les techniques de validation de modèles. Nous attachons une attention toute particulière à la description précise de la procédure de comparaison et de validation. Ce mémoire présente la comparaison minutieuse des performances des chaînes de Markov, de Semi-Markov et du
Bootstrap à bloc mobile. Pour les deux premiers modèles, nous décrivons comment nous parvenons à prendre en compte la non-stationnarité. Finalement, nous montrons que les chaînes de Markov ne sont pas adaptées à notre problème, que les chaînes de Semi-Markov sont plus performantes lorsque la non-stationnarité est intégrée. Le choix final entre les chaînes de Semi-Markov et le Bootstrap à bloc mobile reste arbitraire. Toutefois, avec une vision à long terme, nous conseillons l’utilisation des chaînes de Semi-Markov pour leur flexibilité et leur adaptabilité.
|
|---|
