Recherche de signatures robustes des défauts dans une machine tournante a travers l’analyse de signaux vibratoires
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Université Sétif 1 - Ferhat ABBAS , Faculté de Technologie
Abstract
Monitoring of rotating machines by vibration analysis is a topic that has received a great interest in
recent years. Moreover, the vibrations from a machine are very affected by the conditions of its
operation. An unexpected fault of an installation may cause huge economic losses, and even
personal injuries. In this work, two early diagnostic approaches of gear systems failure are
proposed. The first approach is based on the Adaptive Morlet Wavelet (AMW). The criterion for
the selection of optimal parameters is based on the maximum value of the Morlet wavelet
coefficients. The outputs of this procedure are an optimal pair of parameters that give a better time
frequency resolution of a gear vibration signal. The problem of fault detection is considered just as
a simple signature search in the time-scale domain using scalograms. The second approach is based
on the autocorrelation function of the AMW. The prediction procedure of defects in rotating
machines is to determine the autocorrelation of the adaptive Morlet wavelet transform based on the
maximum value of the wavelet transform. An early indication of the presence of a gear defect is
obtained by both approaches.
Description
La surveillance des machines tournantes par l'analyse vibratoire est un sujet qui a reçu un grand
intérêt au cours de ces dernières années. En outre, les vibrations de la machine sont très affectées
par les conditions de son fonctionnement. Une défaillance inattendue d’une installation peut causer
d'énormes pertes économiques, et même des blessures. Dans ce travail, deux approches de
diagnostic précoce de défauts des systèmes d’engrenage sont proposées. La première approche est
basée sur la transformée en ondelette de Morlet adaptée (TOMA). Le critère de la sélection des
paramètres optimaux est basé sur la valeur maximale de la transformé en ondelette. Les sorties de
cette procédure sont résumées en une paire optimale de paramètres qui donnent une meilleure
résolution temps-fréquence du signal vibratoire d’engrenage. Le problème de la détection de défauts
est considéré comme juste une recherche simple de la signature dans le domaine temps-échelle par
l’utilisation des scalogrammes. La deuxième approche est basée sur la fonction d’autocorrélation de
la TOMA. La procédure de prédiction de défauts des machines tournantes consiste alors à calculer
l’autocorrélation de la transformée en ondelette de Morlet adaptée (TOMA) à base du critère de la
valeur maximale de la transformée en ondelette. Les deux approches permettent de détecter la
présence d’un défaut d’une manière précoce.