Le Sonic Sense est un capteur IoT de détection acoustique et vibratoire à usage généraliste : son algorithme embarqué peut être paramétré pour reconnaître différentes signatures spectrales selon le phénomène à surveiller. Dans le cadre d’une étude menée pour un opérateur de transport urbain en agglomération, Vibratec a configuré et validé le Sonic Sense sur un cas d’usage précis : la détection automatisée du crissement de tramway en courbe, à partir des enseignements d’une campagne de mesures acoustiques réalisée en amont.
Sonic Sense : détection du crissement de voies en courbe | Vibratec
Vibratec · Étude de cas · Capteur IoT de détection acoustique
Configuration d’un capteur IoT générique pour la détection automatisée du crissement de tramway en agglomération.
Sonic Sense Ferro
Surveillance acoustique en continu
Capteur
Sonic Sense, plateforme IoT de détection acoustique configurable
Méthode
Campagne de mesures → paramétrage de l’algorithme → validation terrain
Chiffres clés de la campagne de caractérisation
100 %
Des passages crissaient sur les courbes les plus sévères
96–100 dB(A)
Niveaux de pression acoustique maximaux mesurés
630 Hz
Fréquence dominante de la signature spectrale du crissement
Matin
Plage de concentration des événements détectés
1 – Caractérisation acoustique de référence du phénomène à détecter
En un coup d’œil
- Microphone à 3,5 m de la voie et aux points cibles de l’installation du Sonic Sense
- Mesures sur voie non graissée, conditions météorologiques documentées
- Quasi-totalité des passages génératrice de crissement sur les courbes les plus sévères
- Niveaux de pression acoustique compris entre 96 et 100 dB(A)
- Identification de la signature spectrale — paramètre d’entrée de l’algorithme du Sonic Sense
Avant tout paramétrage du capteur, une phase de caractérisation acoustique a été menée sur les courbes critiques, aux emplacements correspondant aux futurs points d’installation du Sonic Sense. Microphone et accéléromètre ont permis d’enregistrer la signature complète du phénomène sur voie non graissée, dans des conditions météorologiques rigoureusement documentées.
L’analyse spectrale en tiers d’octave a révélé une signature caractéristique centrée sur 630 Hz, avec des composantes secondaires marquées à 1600 et 3150 Hz. Cette signature constitue le paramètre d’entrée déterminant pour configurer l’algorithme de reconnaissance du Sonic Sense sur ce cas d’usage précis.
2 – Validation du paramétrage par monitoring continu sur site
En un coup d’œil
- Capteur installé en conditions réelles d’exploitation, configuré sur la base de la signature identifiée
- Acquisition continue : microphone, accéléromètre, transmission distante des données
- Événements détectés et horodatés conformément au paramétrage initial
- Détections concentrées en matinée, corrélées à l’humidité résiduelle
- Confirmation de la pertinence du paramétrage acoustique retenu
Une fois la signature acoustique caractérisée, un prototype configuré selon ces paramètres a été installé sur site pour valider la détection en conditions réelles d’exploitation. Le dispositif a fonctionné en continu sur plusieurs journées consécutives, transmettant à distance chaque événement détecté.
Les résultats confirment la pertinence du paramétrage retenu : les événements détectés suivent un pattern temporel cohérent avec le phénomène observé sur le terrain. Cette phase a validé la capacité du capteur, une fois configuré, à détecter fidèlement le phénomène ciblé en conditions réelles d’exploitation.
3 – Le Sonic Sense : un capteur de mesure acoustique configurable
En un coup d’œil
- Le Sonic Sense est un capteur IoT généraliste de détection acoustique et vibratoire
- Son algorithme embarqué se reparamètre selon la signature du phénomène à surveiller
- Le crissement ferroviaire constitue ici une configuration parmi d’autres applications possibles
- Le même capteur peut être reconfiguré pour d’autres événements acoustiques cibles
- Alerte automate et remontée supervision quel que soit le paramétrage retenu
Le Sonic Sense est un capteur adapté à la détection acoustique : il s’agit d’un produit IoT générique, dont l’algorithme de traitement du signal est conçu pour être reparamétré selon le phénomène à surveiller, plutôt qu’un dispositif figé sur un cas d’usage unique. La détection du crissement de tramway illustre une configuration parmi d’autres applications possibles du capteur.
Une fois la signature acoustique d’un phénomène caractérisée, le même capteur peut être déployé pour surveiller d’autres événements acoustiques ou vibratoires, sous réserve d’un nouveau paramétrage de son algorithme embarqué. Dans tous les cas : détection en temps réel, alerte transmise à l’automate de pilotage des actions correctives, et remontée des événements à la supervision.
Exemples d’autres configurations possibles du capteur
Surveillance vibratoire d’équipements
Détection de signatures vibratoires anormales sur machines tournantes ou structures, en complément ou substitution de la détection acoustique.
Détection d’événements sonores industriels
Identification de bruits caractéristiques d’un dysfonctionnement (frottement, choc, fuite) sur une ligne de production ou un équipement critique.
Monitoring acoustique environnemental
Suivi de nuisances sonores ponctuelles ou récurrentes en milieu urbain ou industriel, avec alerte automatisée selon seuils paramétrés.
Pour en savoir plus
