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Équipements industrielsEstimation d'effortDémonstration sur données publiques

Estimer l'effort axial d'une vis à billes sans ajouter de capteur

Une IA embarquée qui estime l'effort axial sur la vis à billes à partir du courant moteur et de la vitesse dont le variateur dispose déjà. Sans capteur de force, sans connexion cloud, sur le contrôleur existant.

Contexte

Dans un vérin électrique, l'effort développé se reporte intégralement sur la vis à billes et ses roulements. Sur les opérations d'emmanchement, de vissage ou de pressage, cet effort est le procédé lui-même : c'est lui qui décide de la conformité de la pièce. C'est aussi là que l'usure et la dégradation du lubrifiant se manifestent en premier.

Installer un capteur d'effort sur une machine de série est une autre affaire. Son coût et l'encombrement qu'il impose l'excluent dans la plupart des cas : ce qu'un banc d'essai mesure directement reste invisible sur les équipements réellement en production. Le courant moteur tient alors lieu d'indicateur. Mais le courant suit le couple, et entre le couple et l'effort axial s'interposent l'inertie et la souplesse du mécanisme. Aucun facteur constant ne relie les deux grandeurs.

Ce que nous avons validé

Nous avons construit un modèle qui estime l'effort axial à partir des seuls signaux dont le variateur dispose déjà : les courants de phase, le courant actif et la vitesse. Rien n'a été ajouté à la machine. Le modèle s'appuie sur la famille de techniques d'apprentissage automatique légères (reservoir computing) que nous mettons en œuvre dans l'ensemble de nos projets.

La validation repose sur un jeu de données public dans lequel des vérins électriques ont été sollicités en continu jusqu'à la défaillance, l'ensemble des capteurs étant enregistré sur toute la durée. Nous avons appliqué la même procédure à trois vérins du même type. Chaque modèle n'a vu que le début de vie de son propre vérin, sans jamais mélanger les données d'un vérin à l'autre, et la précision a été mesurée sur un intervalle ultérieur, qui n'a servi ni à l'apprentissage ni au réglage des paramètres.

Ce que la validation montre

L'allure de l'effort axial a pu être reproduite sur l'intervalle réservé, et au même niveau sur les trois vérins : la grandeur est accessible sans capteur d'effort dans la machine.

Le modèle correspondant tient dans moins d'un kilooctet et s'exécute tel quel sur le contrôleur existant. Sans GPU ni connexion cloud.

Il s'agit d'une validation interne menée sur des données publiques, et non d'un résultat obtenu en exploitation. En fin de vie, l'estimation cesse de suivre la mesure : appris sur un comportement sain, le modèle ne se transpose pas à une machine déjà proche de la défaillance. La détection d'anomalies et la prédiction de durée de vie restante n'entraient pas dans le périmètre.

Cela pourrait s'appliquer à vos équipements

Si l'effort de poussée conditionne la qualité de vos pièces ou vos intervalles de maintenance, mais que l'installation d'un capteur d'effort n'est pas réaliste, l'approche mérite peut-être d'être examinée : vérins électriques, presses électriques, postes d'emmanchement et de vissage, axes de transfert et de positionnement. Les signaux nécessaires sont ceux que votre variateur remonte déjà. Une brève discussion suffit généralement à déterminer si votre cas se prête à cette approche.

L'approche inverse, qui consiste à extraire l'effort que la consigne de mouvement n'explique pas, est présentée sur la page estimation du couple d'un axe asservi.

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