Qu'est-ce que l'analyse locale
L'analyse locale est la couche de calcul qui vit à l'intérieur du train. Au lieu d'envoyer au cloud des millions d'échantillons bruts par seconde, IN-SIGHT traite le signal à bord sur un Raspberry Compute Module 4 (CM4) : il convertit la vibration en caractéristiques interprétables et décide de ce qui mérite d'être transmis.
Cette stratégie —l'informatique de bordure— réduit la bande passante de plusieurs ordres de grandeur et permet de réagir immédiatement à un événement critique, même dans les tunnels ou les zones sans couverture.
Latence nulle vers le cloud : la détection primaire a lieu à bord en quelques millisecondes. La connectivité n'est nécessaire que pour agréger et reporter, pas pour détecter.
Comment IN-SIGHT le réalise
Le pipeline embarqué transforme le signal brut en télémétrie structurée au moyen d'une chaîne DSP optimisée :
- Prétraitement et FFT : fenêtre de Hann et transformée de Fourier rapide pour passer du domaine temporel au domaine spectral.
- Filtrage par sous-système : des filtres IIR passe-bande séparent roulements, roue/rail et basse fréquence.
- Extraction de caractéristiques : RMS, kurtosis, facteur de crête et pics spectraux associés à chaque mode de défaillance.
- EKF local + Golden Run : un Filtre de Kalman Étendu compare à la référence pour classer entre état normal et anomalie.
En pratique ferroviaire
Pour l'exploitant, l'analyse locale signifie que le système fonctionne même lorsque le train circule sur un tronçon sans réseau. Un méplat ou une surchauffe de roulement est détecté à bord à l'instant où il apparaît, sans dépendre de la latence d'un serveur distant.
En état normal, le CM4 agrège et envoie un résumé toutes les 30 secondes ; en cas d'anomalie, il déclenche un événement immédiat avec sa classification. On sépare ainsi le « bruit » de la donnée utile avant qu'elle ne quitte le véhicule.