Prédiction et gestion de l’énergie dans un réseau de capteurs sans fil récolteurs d’énergie vibratoire pour les applications industrielles de l’internet des objets

La question de l’autonomie énergétique des capteurs sans fil (WS pour Wireless Sensor), indispensables pour l’automatisation de nombreux procédés industriels, est aujourd’hui une limite fondamentale dans l’atteinte des objectifs de l’industrie 4.0. Pour surmonter cette limite, la piste de solution la plus prometteuse est celle de la récolte de l’énergie ambiante (EH pour Energy Harvesting). L’EH consiste à identifier une source d’énergie primaire (soleil, vibrations, ondes radiofréquences, chaleur, etc.), disponible dans l’environnement immédiat du capteur et de la transformer en énergie électrique pour son alimentation. Cette thèse est une contribution dans ce domaine de recherche en pleine expansion, pour des applications dans l’environnement industriel. Les vibrations qui abondent dans la plupart des procédés industriels sont considérées comme source d’alimentation des WS capables de remplacer les capteurs filés actuellement utilisés. Prenant en considération le caractère aléatoire de la quantité d’énergie récoltable, deux contributions majeures sont proposées dans cette thèse à savoir la conception d’un Prédicteur de l’Énergie Récoltable des vibrations (PERV) et la mise en place d’une solution permettant de gérer efficacement l’énergie récoltée à travers un Protocole Hiérarchique à Équilibrage d’Énergie (PHEE). La conception du PERV est basée sur des données de vibrations enregistrées à 12 emplacements différents, et ce pendant un mois, sur le processus de concassage des minerais par un broyeur semiautogène. La périodicité observée dans les signaux est exploitée pour minimiser la quantité de données devant être stockées pour l’estimation de la puissance à un instant donné. Les performances du PERV sont ensuite comparées à un prédicteur de l’état de l’art le EWMA (Exponentially Weighted Moving-Average qui utilise l’historique des données d’énergie pour estimer les quantités d’énergie récoltable dans le futur) et il est obtenu que l’erreur quadratique moyenne pour les 12 points de mesure subie des améliorations allant de 10 % à 90.5 % comparé au prédicteur EWMA. Le PERV permet ainsi d’augmenter la précision dans la prédiction tout en réduisant la quantité des données devant être stockées. Sous la base de l’énergie prédite, le PHEE est conçu avec pour objectif d’optimiser à la fois la Qualité de Service individuelle de chacun des noeuds, mais aussi celle du réseau en entier. De façon plus spécifique, sous la base de l’énergie prédite, les noeuds capteurs contrôlant le procédé sont capables d'opérer de façon perpétuelle lorsque le coût énergétique par cycle de mesure est inférieur à 160