Les causes de défaillances dans les moteurs asynchrones industriels se répartissent équitablement au niveau des pannes d’origine électrique et des pannes d’origine mécanique. Cependant, la maintenance industrielle n’a encore développé que peu d’outils dans la détection des pannes d’origine électrique. De plus, ces pannes déclenchent elles aussi des arrêts intempestifs dans les chaines de production, entrainant ainsi des pertes considérables de produits non finis.

Le projet IDDAM a pour but le développement d’un outil intelligent d’aide au diagnostic industriel non intrusif dans le cas de la maintenance prédictive des moteurs électriques (de type asynchrone) in situ. Il convoie à la création d’un outil logiciel basé sur les mesures électriques afin de compléter la panoplie d’outils industriels présents sur le marché de la maintenance, par exemple les mesures vibratoires, les mesures par ultrasons ou encore les mesures par thermographie infrarouge.

L’outil intelligent vise la détection des défauts naissants dans les moteurs électriques asynchrones sur base des grandeurs physiques mesurées dans le moteur. Les défauts sont détectés à l’aide de différentes méthodes d’analyse, qu’elles soient temporelles ou fréquentielles. La partie intelligente quant à elle, se préoccupera de la classification des défauts à l’aide d’un réseau de neurones entrainé et sera agrémentée par une interface utilisateur permettant l’affichage des résultats ainsi que des informations techniques et complémentaires.