QQuand les éoliennes parlent : l’acoustique au cœur de la maintenance prédictive

Des études montrent que certaines pratiques de maintenance peuvent prolonger la durée de vie des éoliennes de 10 à 15 %, avec à la clé une économie significative en termes de coûts de remplacement et de production d’énergie. Crédit photo : Adobe Stock.

Vieillissement du parc éolien, coûts de maintenance élevés, objectifs climatiques ambitieux : la fiabilité des éoliennes est devenue un enjeu stratégique. À l’INSA Lyon, des chercheurs apprennent à lire les signaux vibratoires des machines pour anticiper les pannes et prolonger leur durée de vie.

Mieux vaut prévenir que guérir. La filière éolienne doit aujourd’hui faire face à un tournant majeur. Le parc existant en Europe est vieillissant : 50 % des éoliennes au Danemark ont plus de 15 ans, 40 % en Allemagne et, à ce stade seulement, 5% en France. D’ici à 2050, de nombreuses éoliennes devront encore être installées pour faire augmenter la part des énergies renouvelables et contribuer ainsi à l’atteinte de l’objectif de neutralité carbone d’ici à 2050.

Dans ce contexte, la fiabilité des machines et leur maintenance sont des enjeux cruciaux. Anticiper les défauts de fonctionnement des éoliennes c’est intervenir au meilleur moment avant l’éventuelle panne pour éviter des dégâts majeurs et des coûts très importants, jusqu’à 450 000 euros rien que pour une boîte de vitesse d’une éolienne.

Au sein du Laboratoire de Vibrations Acoustique (LVA) de l’INSA Lyon, des chercheurs, pilotés par Jérôme Antoni, enseignant-chercheur au LVA et co-responsable (avec Didier Rémond du LAMCOS), du projet européen MOIRA (Monitoring Large-Scale Complex Systems), travaillent sur des méthodes mathématiques pour mieux percevoir les signaux vibratoires des machines et ainsi mieux anticiper les anomalies. Décryptage.

« Nous traitons ce que l’on appelle le signal vibratoire via des modèles mathématiques. Et chacun de ces signaux constitue une preuve de l’état de santé de ces machines tournantes », explique Jérôme Antoni, enseignant-chercheur au LVA.

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