Smart monitoring des robots industriels dans le cadre d'une maintenance prédictive 4.0 : Application aux systèmes d'engrenages dans les articulations.

Avec la volonté permanente des entrepreneurs de maintenir leur position dans un contexte international fortement concurrentiel, le secteur industriel a connu ces dernières années une véritable généralisation de l’utilisation des robots. Cependant, les arrêts non planifiés des robots sont devenus indésirables car ils entraînent des interruptions dans les lignes de production, entraînant des pertes économiques. Les transmissions mécaniques des robots, en particulier les systèmes d’engrenages, représentent l’une des parties les plus susceptibles de subir des défaillances à cause des fortes contraintes qu’elles supportent durant le fonctionnement. Dans ce cadre, les applications existantes de diagnostic de ces transmissions mécaniques sont principalement basées sur des essais expérimentaux, qui sont chers et requièrent des compétences spécialisées pour la prise de décisions. En outre, ces études ne traitent pas spécifiquement le diagnostic et l’identification des différents types de défauts pouvant survenir dans les systèmes d’engrenages des robots. Dans le but de surmonter ces limitations, cette thèse propose une nouvelle stratégie intelligente de surveillance des engrenages situés au niveau des articulations des robots. Cette stratégie repose sur un modèle numérique développé sur la base d’une nouvelle approche de modélisation des robots qui rend le modèle dynamique capable de simuler la réponse vibratoire des articulations et de détecter les différents défauts de leurs systèmes d’engrenages. Les résultats obtenus ont confirmé l’efficacité de l’approche de modélisation et du modèle proposés et ouvrent des nouvelles perspectives dans le domaine de la maintenance 4.0 des robots industriels.