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Maintenance prédictive intelligente

Capteurs ultrasons assistés par l’IA pour une maintenance prédictive des composants de puissance

Publié le 23 avril 2026

Credits : Bandul-AdobeStock

​​Maintenance prédictive intelligente​

Capteurs ultrasons assistés par l’IA pour une maintenance prédictive des composants de puissance


Cette solution de maintenance prédictive des convertisseurs de puissance repose sur une sonde ultrasonore et un réseau de neurones informé par la physique. Un capteur MEMS embarquable directement sur le convertisseur remplacera la sonde externe actuelle. Le convertisseur est d’abord interrogé afin de connaître son état de santé ; les défauts éventuels sont détectés et localisés.

Le remplacement ou non du composant est recommandé, une estimation de la durée de vie est générée et une adaptation du point de fonctionnement du convertisseur peut être proposée pour allonger la durée de vie des composants et du convertisseur lui-même.



Applications

L’électrification des usages dans tous les domaines, des équipements industriels à la mobilité en passant par les énergies renouvelables, fait des convertisseurs de ​puissance un enjeu fort. Un suivi à distance et en temps réel ouvre la voie à une véritable maintenance prédictive avec, à la clé, une réduction des coûts de maintenance et des impacts environnementaux dans les domaines suivants :

  • Tout système ou équipement comportant un convertisseur de puissance, chaînes d’entraînement ;
  • Chargeurs de véhicules électriques (suivi de l’état d’un parc de bornes de recharge) ;
  • Éoliennes (surtout offshore), smart grids ;
  • Centres de données.



Avantages

L’innovation principale de cette solution, le réseau de neurones informé par la
physique s’appuyant sur des capteurs ultrasons, apporte plusieurs avantages :

  • Totalement non-invasif pour un suivi à distance, voire embarqué, sans en perturber le fonctionnement et sans besoin de modifier le système à monitorer ;
  • L’IA informée par la physique garantit la nature physique des données et réduit la taille des modèles, réduisant ainsi le temps et les ressources de calcul pour une IA plus frugale sans compromis sur la précision des estimations produites ;
  • La couche d’inférence (décisionnelle) peut être adaptée à des applications spécifiques.
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Credits : CEA

Travailler avec le CEA-Leti
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Cette solution est adaptée aux utilisateurs finaux de produits comportant des convertisseurs de puissance, aux systémiers de conversion de puissance ainsi qu’aux équipementiers dans l’automobile, l’aéronautique, le ferroviaire ou les data centers. Pour les fabricants de convertisseurs de puissance, l’expertise en caractérisation du CEA-Leti apporte un moyen supplémentaire de contrôle qualité en sortie d’usine.

Du contrat de R&D bilatéral au programme affilié, le CEA propose plusieurs modalités de collaboration à ses partenaires industriels de toutes tailles, sur l’ensemble de la chaîne de valeur. Avec son modèle lab to market, le CEA-Leti accompagne la maturation de chaque projet jusqu’au transfert industriel.


Publications scientifiques

  • ​Fassi, Y., et al. (2026). Explainable and Non-Invasive Ultrasound-Based Capacitor Condition Monitoring in Power Converters. International Power Electronics Conference

  • ​Fassi, Y., et al. (2025). Ultrasound-Based Condition Monitoring of Power Converters with Physics-Informed Compression. European Conference on Power Electronics and Applications. doi: 10.34746/epe2025-0144.





Chiffres clés​​

  • Un taux d’erreurs inférieur à 1 % pour la partie estimation d’efficacité du composant.
  • Une précision de plus de 99 % en moins de 3 ms pour la détection et la localisation de défauts.
  • Une efficacité mesurée à des distances jusqu’à 10 cm par le capteur ultrasons.

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