Descrizione

La prognostica è centrale nella gestione di componenti e sistemi produttivi, di strutture ed infrastrutture, e mira a stimarne lo stato di salute e a prevederne la vita utile residua, sulla base di dati e informazioni relative ai processi di degrado e alle condizioni operative riferite all'uso attuale e futuro previsto. Valutazioni predittive affidabili della vita residua di componenti, sistemi, strutture ed infrastrutture, ne consentono (i) l’esercizio in sicurezza, grazie ad un controllo continuo nel tempo del loro stato, (ii) l’operazione efficiente, permettendo azioni di manutenzione predittiva in base alle effettive condizioni attuali e future (oncondition predictive maintenance), e (iii) quindi l’estensione della vita utile.

Lo sviluppo, validazione ed implementazione di approcci prognostici affidabili richiede l’integrazione di competenze provenienti da diverse aree metodologiche e tecnologiche, di modellazione predittiva deterministica e probabilistica, microcircuiti integrati, elaborazione di segnali e telemetria, informatica per lo sviluppo di soluzioni software per l’interoperabilità di sistemi eterogenei e la visualizzazione del dato elaborato (interfacce uomo-macchina). Il carattere multidisciplinare dell’argomento, il suo enorme potenziale per la sicurezza e la produttività, e i benefici economici associati, qualificano la prognostica strutturale ed industriale tra le piu’ importanti "sfide" per gli ingegneri del ventunesimo secolo.

Il progetto mira a potenziare ed integrare in modo sinergico diverse metodologie e tecnologie sviluppate ad oggi dai partner del consorzio, per la realizzazione di un prototipo operativo sul campo per diversi contesti applicativi (TRL da 4 a 7). A tal fine, è prevista l’ideazione, realizzazione e validazione delle seguenti innovazioni:

1. analisi dinamiche di meccanica della frattura volte a collegare l’evoluzione del danno alla generazione di onde meccaniche guidate o emissioni acustiche (EA);
2. nodi-sensore per reti di monitoraggio strutturale leggere, minimamente invasive e a basso costo; sviluppo e validazione del packaging dei nodi-sensore;
3. algoritmi di processing delle EA atti ad ottimizzare il numero di sensori per area da monitorare, il rapporto segnale/rumore, la localizzazione di sorgenti acustiche;
4. schema costi-benefici per l’ottimizzazione della probability of detection(POD) del sistema di monitoraggio (riduzione dei falsi positivi); 
5. protocolli e hardware dedicato per il trasferimento wireless, lo storagee la visualizzazione di dati su web;
6. metodiche di prognostica avanzata alimentate da dati pseudo-sperimentali derivanti da simulazioni numeriche e sensori virtuali e/o sperimentali eterogenei.

Grazie alla ricerca di cui ai punti 1-6, la sua validazione sperimentale in un dedicato campo prove, e la congiunta discussione sui metodi, costi di installazione, adattabilità e durabilità del sistema di monitoraggio, robustezza delle metriche di danno e di prognostica, MAC4PRO permetterà di fare un passo verso la certificazione di metodiche di prognostica alimentate da sistemi di monitoraggio.

L’obiettivo generale (OG) del progetto è quello di sviluppare e integrare reti di monitoraggio 4.0 e modelli probabilistici avanzati al fine di realizzare un approccio prognostico che consenta una gestione in sicurezza ed efficiente di componenti e sistemi, strutture ed infrastrutture, riducendo i costi operativi grazie alla eliminazione di azioni di manutenzione non necessarie o invasive. A tal fine, le attività del progetto si articoleranno per raggiungere 6 obiettivi specifici (OS1-OS6): 

• OS0 Coordinamento - UNIBO (Dipartimento DICAM, responsabile Prof. Alessandro Marzani)
• OS1 Modellistica strutturale (vibrazioni, onde acustiche e danneggiamento) - UNIROMA2 (responsabile Prof. Marco Evangelos Biancolini)
• OS2 Sviluppo di un sistema software e hardware per la realtà aumentata in ambito di previsione del degrado - UNIME (responsabile Prof. Maria Francesca Milazzo)
• OS3 Progetto e sviluppo reti di sensori multifunzione - UNIBO (Dipartimento DEI, responsabile Prof. Luca De Marchi)
• OS4 Processamento e gestione dati - UNIBO (Dipartimento DISI, responsabile Prof. Marco Di Felice)
• OS5 Prognostica - POLIMI (responsabile Prof. Enrico Zio)
• OS6 Validazione sperimentale - UNIBO - ALL
• OS7 Trasferimento risultati e disseminazione - INAIL (responsabile Dott. Canio Mennuti)

Ogni obiettivi specifico (OS) verrà perseguito attraverso la collaborazione sinergica dei partner del progetto.

I principali prodotti attesi da questa proposta progettuale deriveranno sia dagli OS dei vari WP che dalla loro integrazione. In particolare, i vari partner contribuiranno sinergicamente all’ottenimento dei seguenti prodotti:

1. una rete di nodi-sensore leggera, a basso costo, e facilmente implementabile in diversi scenari applicativi. Attraverso un unico cavo sarà possibile alimentare fino a 64 nodi sensore, acquisire le informazioni misurate e processate dai nodi-sensore stessi, come sarà pure possibile programmare i nodi-sensore al bisogno (frequenza e durata di acquisizione, tipo di processing, ecc.). Ogni nodo-sensore potrà essere configurato con un opportuno elemento di sensing al fine di misurare emissioni acustiche, accelerazioni, deformazioni, temperatura. Un apposito packaging consentirà ad ogni nodo sensore di resistere nel tempo a diverse condizioni ambientali (temperatura, umidità) e operative (vibrazioni, shock, interferenza elettromagnetica). La rete sarà dotata di un sistema software/hardware di autodiagnostica che permetterà di escludere nodi-sensore malfunzionanti;
2. algoritmi innovativi di processamento delle EA, basati sulle proprietà multimodali e dispersive delle onde guidate nei vari componenti strutturali, atti a ridurre il numero di sensori per area da monitorare;
3. modellistica avanzata del fenomeni di propagazione dell’onda elastica (numerici e semi-analitici) e dei meccanismi di nucleazione e propagazione del danneggiamento strutturale;
4. modelli prognostici avanzati per la gestione ottimale della manutenzione nei diversi scenari applicativi considerati;
5. un'architettura Web of Things (WoT) la manutenzione di componenti e sistemi, strutture ed infrastrutture in ambienti di lavoro, grazie ad una rete di sensori distribuiti, ad algoritmi innovativi per il processamento dei dati, ad una modellistica avanzata delle EA e dell’evoluzione del danno e a modelli probabilistici per la prognostica.

In caso di successo, le metodologie e le tecnologie sviluppate potranno essere ulteriormente sviluppate e implementate singolarmente, o a livello di architettura, in ambito industriale. Ad esempio la rete di sensori potrà essere facilmente personalizzata in base alle esigenze dello scenario applicativo di interesse; gli algoritmi di processamento delle emissioni acustiche potranno essere proposti ai distributori di attrezzature commerciali; le soluzioni di prognostica potranno essere presentate a operatori industriali.