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E-ISSN: 2582-2160   •   Impact Factor: 9.24

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AVANT L’ALGORITHME, LA MESURE Concevoir une instrumentation métrologiquement fiable pour la maintenance prédictive des machines industrielles

Author(s) Professeur Dr. Jean Claude Mukaz Ilunga, Ingénieur OlivierMaster et Mulagizi Bashebereka
Country Congo (Democratic)
Abstract La maintenance prédictive contemporaine investit massivement dans l’intelligence artificielle, alors que la chaîne d’acquisition qui produit les données reste souvent traitée comme une infrastructure neutre. Cet article montre que cette hypothèse est techniquement fragile. À partir d’une analyse structurée des chaînes vibratoires, d’émission acoustique et de thermographie infrarouge, il relie le mode de défaillance, la grandeur observée, le chemin de transmission, la réponse fréquentielle, l’échantillonnage et l’incertitude de mesure. Une démarche de sélection multi-critère et un cas numérique de dimensionnement d’une chaîne accélérométrique sont proposés. Le résultat central est double : d’une part, aucune technologie ne couvre seule l’ensemble des défauts ; d’autre part, le montage et les conditions d’installation dominent souvent l’incertitude globale davantage que la résolution du convertisseur. L’apport de l’auteur consiste à formaliser un cadre de « validité métrologique préalable » : avant tout apprentissage automatique, la chaîne doit démontrer qu’elle observe le bon phénomène, dans la bonne bande, avec une incertitude compatible avec le seuil ou la tendance à interpréter. Ce cadre permet de réduire les fausses alertes, d’éviter le surdimensionnement électronique et de rendre les diagnostics comparables dans le temps.
Keywords maintenance prédictive ; instrumentation ; chaîne de mesure ; vibration ; émission acoustique ; thermographie ; incertitude ; métrologie ; capteurs ; diagnostic
Field Ingénierie
Published In Volume 8, Issue 4, July-August 2026
Published On 2026-08-28
DOI https://doi.org/10.36948/ijfmr.2026.v08i04.86668
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