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Technologies de l'intelligence artificielle

Détecteur de défauts de roues (WILDMiner)

L'industrie des chemins de fer a subi un essor technologique remarquable au cours des 10 dernières années. Soutenues par une compétivité sans précédente, les compagnies ont due adopté de nouvelles technologies pour optimiser leur rendement. Un exemple remarquable se situe au niveau de l'intégration du système WILD (Détecteur de défauts de roues) qui permet de détecter les roues causant des chocs élevés risquant ainsi d'endommager la voie ferrée. Le système WILD est constitué de capteurs installés aux endroits stratégiques le long de la voie ferrée. Lorsqu'un train passe à proximité des capteurs, ces derniers mesurent l'impact causé par chaque roue sur la voie ferrée. Les données cueillies sont automatiquement transmissent au système central de la compagnie. Quand une roue cause un impact trop élevé, le train doit réduire sa vitesse et arrêter à la station la plus proche où le wagon dont la roue est endommagée sera dételé. Ceci permet de minimiser les dommages à la voie, aux ponts, et aux charpentes. Par contre, ces changements dans la vitesse des trains et l'obligation d'arrêter occasionnent de nombreux délais coûteux qui réduisent l'efficacité de la compagnie.

L'objectif du projet WILDMiner est de développer les modèles et systèmes nécessaires à l'intégration d'une approche proactive pour la maintenance des roues. Les modèles développés permettront à l'équipe d'entretient de savoir à l'avance les roues qui sont susceptibles de briser. Ces derniers pourront planifier et procéder aux remplacements des roues avant qu'elles deviennent si endommagées qu'elles forcent l'interruption des opérations. Ceci devrait permettre une réduction considérable des coûts d'opérations.

Le projet WILDMiner est présentement à l'état d'étude de faisabilité dans lequel les chercheurs étudient la possibilité d'utiliser des techniques de Data Mining similaires à celle employées dans le projet ADAM pour le développement des modèles désirés. Des modèles prélimaires ont été développés et les résultats s'annoncent très prometteurs.

Personne-ressource

Dr. Sylvain Létourneau
Agent de recherche
Raisonnement intégré
Institut de technologie de l'information du CNRC
1200, chemin de Montréal
Édifice M-50, pièce 267A
Ottawa, ON K1A 0R6
Téléphone : +1 (613) 990-1178
Télécopieur : +1 (613) 952-0215
Courriel : Sylvain Létourneau

Personne-ressource pour les affaires

Dr. George Forester
Agent de développement commercial
Bureau de développement commercial, RCN
Institut de technologie de l'information du CNRC
1200, chemin de Montréal
Édifice M-50, pièce 203
Ottawa, ON K1A 0R6
Téléphone : +1 (613) 993-3478
Télécopieur : +1 (613) 952-0074
Courriel : George.Forester@nrc-cnrc.gc.ca