Analyse et traitement de grandeurs électriques pour la détection et le diagnostic de défauts mécaniques dans les entraînements asynchrones. Application à la surveillance des roulements à billes PDF Download
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Author: Baptiste Trajin
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Languages : fr
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Book Description
Les entraînements électriques à base de machine asynchrone sont largement utilisés dans les applications industrielles en raison de leur faible coût, de leurs performances et de leur robustesse. Cependant, des modes de fonctionnement dégradés peuvent apparaître durant la vie de la machine. L'une des raisons principales de ces défaillances reste les défauts de roulements à billes. Afin d'améliorer la sûreté de fonctionnement des entraînements, des schémas de surveillance peuvent être mis en place afin d'assurer une maintenance préventive. Ce travail de thèse traite de la détection et du diagnostic des défauts mécaniques et plus particulièrement des défauts de roulements dans une machine asynchrone. Généralement, une surveillance vibratoire peut être mise en place. Cette méthode de surveillance est cependant souvent chère du fait de la chaîne de mesure. Une approche, basée sur l'analyse et le traitement des courants statoriques, est alors proposée, afin de suppléer à l'analyse vibratoire. L'étude est basée sur l'existence et la caractérisation des effets des oscillations du couple de charge sur les courants d'alimentation. Un schéma de détection est alors introduit pour détecter différents types de défauts de roulements. De plus, des variables mécaniques, telles que la vitesse ou le couple, sont également reconstruites afin de fournir une indication sur la présence de défauts de roulements. Par ailleurs, un diagnostic des modulations des courants statoriques est proposé, en régime permanent et en régime transitoire, quel que soit le rapport entre les fréquences porteuse et modulante. Les méthodes étudiées sont la transformée de Hilbert, la transformée de Concordia, l'amplitude et la fréquence instantanées ainsi que la distribution de Wigner-Ville.
Author: Baptiste Trajin
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Les entraînements électriques à base de machine asynchrone sont largement utilisés dans les applications industrielles en raison de leur faible coût, de leurs performances et de leur robustesse. Cependant, des modes de fonctionnement dégradés peuvent apparaître durant la vie de la machine. L'une des raisons principales de ces défaillances reste les défauts de roulements à billes. Afin d'améliorer la sûreté de fonctionnement des entraînements, des schémas de surveillance peuvent être mis en place afin d'assurer une maintenance préventive. Ce travail de thèse traite de la détection et du diagnostic des défauts mécaniques et plus particulièrement des défauts de roulements dans une machine asynchrone. Généralement, une surveillance vibratoire peut être mise en place. Cette méthode de surveillance est cependant souvent chère du fait de la chaîne de mesure. Une approche, basée sur l'analyse et le traitement des courants statoriques, est alors proposée, afin de suppléer à l'analyse vibratoire. L'étude est basée sur l'existence et la caractérisation des effets des oscillations du couple de charge sur les courants d'alimentation. Un schéma de détection est alors introduit pour détecter différents types de défauts de roulements. De plus, des variables mécaniques, telles que la vitesse ou le couple, sont également reconstruites afin de fournir une indication sur la présence de défauts de roulements. Par ailleurs, un diagnostic des modulations des courants statoriques est proposé, en régime permanent et en régime transitoire, quel que soit le rapport entre les fréquences porteuse et modulante. Les méthodes étudiées sont la transformée de Hilbert, la transformée de Concordia, l'amplitude et la fréquence instantanées ainsi que la distribution de Wigner-Ville.
Author: Aroua Fourati
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Languages : fr
Pages : 154
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Book Description
Dans une machine à induction, le diagnostic de défauts par analyse du signal du courant électrique nécessite la connaissance du comportement dynamique de la machine. En plus des sources externes d'excitation, le comportement du moteur est gouverné par un ensemble de phénomènes périodiques liés sa géométrie angulairement périodique et couplés par leur caractère multiphysique. En présence d'un défaut de roulement, les grandeurs mesurables présenteront des composantes à sa fréquence caractéristique combinée aux fréquences caractéristiques du moteur. La compréhension des interactions, en particulier de modulation, passe par la mise en place de modèles numériques qui représentent les manifestations des phénomènes couplés. Ce travail de thèse propose donc un modèle électro-magnéto-mécanique d'une machine à induction à cage d'écureuil couplé à un modèle de palier à roulement à billes dans un cadre original d'écriture appelé "Approches Angulaires". En conservant dans la modélisation la relation "Angle-Temps" il est possible d'étendre aisèment la modélisation aux conditions de fonctionnement non-stationnaires et d'introduire un couplage fort entre les modèles mécanique et électromagnétique. Ainsi, on montre que la vitesse angulaire instantanée est la grandeur qui assure la transmission du défaut mécanique localisé aux grandeurs électriques. Le modèle proposé offre ainsi un décryptage des phénomènes de modulation présents sur la voie de transfert et décrits par les couplages de comportements dynamiques cycliques (réseau de perméances, chargement des éléments roulants,...) et/ou périodiques (résonances de structure, résonance électriques, ...). Ces travaux ouvrent la voie à une meilleure compréhension du comportement couplé multiphysique d'une machine électrique pour mieux spécifier les outils de surveillance à mettre en œuvre. Les futurs développements peuvent maintenant s'orienter ver une complexification des modèles ou l'exploitation de comportements dynamiques fins en régime non-stationnaire.
Author: Ziad Obeid
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Languages : fr
Pages : 0
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Ce travail de thèse traite de la détection des défauts mécaniques des roulements à billes par analyse de grandeurs mécaniques et électriques dans des machines synchrones à aimants permanents haute vitesse. Le domaine applicatif de ce travail concerne l'aéronautique. Généralement, pour surveiller l'état des roulements à billes dans un actionneur électrique, des mesures vibratoires sont réalisées. Elles permettent, en exploitant le spectre du signal vibratoire, de mettre facilement en évidence la détérioration du roulement. Cette méthode de surveillance est cependant relativement couteuse en termes d'instrumentation et le placement d'un capteur vibratoire dans des équipements à fort degré d'intégration est parfois difficile. Nous proposons dans ce mémoire d'utiliser d'autres grandeurs physiques prélevées sur le système pour réaliser la surveillance de ces défauts. Il peut s'agir de grandeurs mécaniques (vitesse, position par exemple) et de grandeurs électriques (courant statorique, courant onduleur par exemple). L'utilisation de données déjà disponibles dans l'équipement pour les besoins de la commande permet ainsi de supprimer le système d'acquisition vibratoire. A partir d'enregistrements temporels de données réalisées au cours de campagnes d'essais, nous proposons des méthodologies de traitement du signal permettant d'extraire automatiquement des informations sensibles au défaut à surveiller. L'idée finale est de construire des indicateurs de l'état de santé des roulements permettant de prendre « juste à temps » des décisions fiables relatives à la maintenance ou à la sécurisation de l'équipement. Pour construire ces indicateurs, les signatures spécifiques aux défauts de roulements sont étudiées de manière théorique et expérimentale, pour l'ensemble des grandeurs prélevées. Leurs propriétés sont mises en évidence, permettant ainsi de définir les bandes fréquentielles les plus contributives au diagnostic. L'extraction de ces signatures est réalisée dans le domaine fréquentiel selon plusieurs méthodes. Deux types d'indicateurs automatiques différents sont proposés. Le premier est construit directement à partir du spectre d'amplitude des grandeurs par extraction de l'amplitude des harmoniques dans des bandes fréquentielles particulières. Le second intègre une dimension statistique dans l'analyse en exploitant le caractère aléatoire de certains harmoniques pour détecter la présence du défaut. Des critères de comparaison sont définis et utilisés pour étudier les performances des indicateurs proposés pour deux campagnes d'essais avec des roulements artificiellement dégradés, pour différentes vitesses de fonctionnement et pour différents paramètres de réglage des indicateurs.
Author: Shahin Hedayati Kia
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Languages : en
Pages : 370
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The monitoring and diagnosis of the electrical and mechanical faults in railway traction systems have been studied in this dissertation. The railway traction system works in complex condition in which traditional techniques of signal processing cannot be used intensively. Initially, different methods such as non-parametric, parametric and subspace techniques have been examined and finally a method based on MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) has been proposed to improve diagnosis of broken bar fault in induction machine, by detecting a large number of frequencies in a given bandwidth. This method is called zoom-MUSIC. The broken bar fault diagnosis in induction machines needs the speed information in order to localize the side-band frequencies around the fundamental in the stator current spectrum. The accurate slip estimation needs also advance signal processing. This fact has been used to define a new technique of broken bar fault detection based on discrete wavelet transform without slip estimation. The non-invasive techniques for mechanical system monitoring are interesting alternatives leading to low cost diagnosis systems. In this way, a theoretical framework has been proposed to show all the effects of a gearbox-based mechanical system torsional vibration on mechanical torque and then on the stator current of the driving machine. This study has been carried out with a basic modeling approach based on the realistic dynamic behavior of a healthy gearbox to show the influence of transmission error, eccentricities of pinion/wheel and teeth contact stiffness variation in the electromagnetic torque and the stator current signatures. In order to test the effectiveness of proposed methods under healthy and faulty mechanical conditions, a unique reduced-scale set-up based on a real railway traction system has been realized and instrumented. The diagnostic methods validated in this reduced-scale, will be in the near future implemented in a scale 1 industrial experimental set-up
Author: Christophe Combastel
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Languages : fr
Pages : 256
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LE DIAGNOSTIC DES ENTRAINEMENTS ELECTRIQUES PERMET D'ENVISAGER UNE AMELIORATION DE LA DISPONIBILITE ET DE LA POLITIQUE DE MAINTENANCE DANS LES SYSTEMES DE PRODUCTION. L'OBJECTIF DE LA THESE EST DE DETECTER ET DE LOCALISER EN LIGNE DES DEFAUTS SURVENANT DANS UN ENTRAINEMENT ELECTRIQUE. UNE ANALYSE CAUSALE SERT TOUT D'ABORD A DECOMPOSER SYSTEMATIQUEMENT UN MODELE GLOBAL EN MODELES LOCAUX, INDEPENDAMMENT DE LA NATURE DU MODELE. UN PREMIER JEU DE RESIDUS (INDICATEURS DE DEFAUT) EST AINSI OBTENU. DES METHODES CLASSIQUES DE GENERATION DE RESIDUS, FONDEES SUR DES MODELES NUMERIQUES, SONT EGALEMENT UTILISEES : OBSERVATEURS, EQUATIONS DE PARITE. DANS CE CADRE, DES TECHNIQUES DE DECOUPLAGE PARFAIT ET APPROXIMATIF SONT APPLIQUEES. UNE ETUDE DE SENSIBILITE DES RESIDUS EST MENEE. CERTAINES DE CES METHODES SONT APPLIQUEES A UNE MACHINE A COURANT CONTINU ET D'AUTRES LE SONT A UNE MACHINE ASYNCHRONE. DES OBSERVATEURS ADAPTATIFS REALISANT DES TESTS DE MODELES SONT UTILISES POUR LE DIAGNOSTIC D'UNE MACHINE ASYNCHRONE. L'ETAPE DE DECISION (CLASSIFICATION) REPOSE SUR UN ENSEMBLE DE CRITERES LIES AUX RESIDUS. LA DECISION INDIQUE QUELLES CLASSES DE DEFAUTS SONT LES PLUS COHERENTES AVEC LES OBSERVATIONS DISPONIBLES. LES SENSIBILITES DES RESIDUS PEUVENT SERVIR A SELECTIONNER LES PLUS PERTINENTS (AU SENS D'UN CRITERE DE PERFORMANCE) SOIT PAR L'APPLICATION DE REGLES ELEMENTAIRES, SOIT PAR UNE OPTIMISATION (ALGORITHME GENETIQUE). LES ORDRES DE GRANDEUR RELATIFS DES RESIDUS FOURNISSENT EGALEMENT UNE INFORMATION PLUS RICHE QUE CELLE D'UNE TABLE DE SIGNATURE BOOLEENNE ET PERMETTENT D'AMELIORER AINSI LES PERFORMANCES DE LA LOCALISATION.
Author: Mohammad Javad Rastegar Fatemi
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Languages : fr
Pages : 340
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Book Description
Dans le cadre de la maintenance prédictive et de la sûreté de fonctionnement des systèmes électromécaniques, l’objectif de cette thèse est de proposer des méthodes de surveillance et de diagnostic pour la détection de défauts d’origine mécanique dans la machine à induction. Dans ce travail, ces méthodes sont proposées et appliquées à la maintenance prédictive d'un système de levage. La détection de défauts d’un système électromécanique complexe en vue de sa surveillance à partir de capteurs non-invasifs est intéressante par la simplicité de mise en œuvre et le degré de fiabilité requis. Elle peut se faire avec un minimum d’encombrement dans l’installation. Les signaux de courant ou de flux de dispersion permettent la détection par mesure non-invasive des défauts électromécaniques. A notre connaissance, les méthodes proposées utilisent rarement ce type de capteurs. Nous avons donc été amenés à analyser de manière systématique les types de capteurs utilisés pour l’étude des défauts mécaniques. Pour une application où le courant statorique n'est pas disponible, une autre alternative utilisant le flux de dispersion de la machine doit être considérée pour la surveillance du système. Dans cette thèse, cinq méthodes de diagnostic ont été présentées. Une méthode utilisant le flux de dispersion est proposée pour surveiller la boîte à engrenages. Elle est basée sur la signature du courant statorique qui affecte directement le flux de dispersion. Les autres parties mécaniques d'une machine électrique, comme les roulements et l'excentricité de l'arbre du rotor, sont surveillées par le flux de dispersion en comparaison avec le courant statorique. Nous avons également vérifié l'influence de la charge sur le couple de sortie et sur le courant statorique en cas de défaut d'un réducteur planétaire et de désalignement dans un système de levage. Nous avons également présenté une méthode originale non-invasive pour détecter les conditions défectueuses d'un câble de levage en utilisant le courant statorique et le couple de sortie vu par le tambour. De plus, nous avons présenté une autre méthode non-invasive pour la détection de l'effet de l'accrochage de la charge dans le courant statorique et dans le couple de sortie vu par le tambour.
Author: Bertrand Raison
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Languages : fr
Pages : 211
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Book Description
L'ETUDE PRESENTEE PROPOSE DES SOLUTIONS POUR LA DETECTION ET LOCALISATION DE DEFAUTS DANS LES ENTRAINEMENTS ELECTRIQUES ET EN PARTICULIER POUR CEUX A BASE DE MACHINE ASYNCHRONE. LES DEFAUTS CONSIDERES PEUVENT AFFECTER LA MACHINE, LE CONVERTISSEUR, LA MECANIQUE ET LES CAPTEURS. CES ENSEMBLES FONCTIONNENT A VITESSE VARIABLE ET POSSEDENT UNE STRUCTURE DE CONTROLE VECTORIEL A FLUX ORIENTE AINSI QU'UN CONTROLE DE VITESSE. A PARTIR DES RESULTATS DE CARACTERISATION DES DEFAUTS, ISSUS DES SIMULATIONS OU DES MESURES, DEUX APPROCHES SONT PROPOSEES. LA PREMIERE REPOSE SUR L'UTILISATION D'OUTILS DE TRAITEMENT DU SIGNAL. DES SOLUTIONS SONT PROPOSEES POUR S'AFFRANCHIR DU CONTEXTE DE LA VITESSE VARIABLE VIA L'ENREGISTREMENT A ECART DE POSITION CONSTANT (POSITION MECANIQUE OU DU CHAMP STATORIQUE). LA DEUXIEME APPROCHE REPOSE SUR L'UTILISATION DE LA REDONDANCE ANALYTIQUE POUR EFFECTUER LA DETECTION ET LOCALISATION DE DEFAUTS. DES OBSERVATEURS D'ETAT ETENDUS (FILTRE DE KALMAN ETENDU, MODELE DE REFERENCE ADAPTATIF) SONT ETUDIES ET TESTES EXPERIMENTALEMENT. AFIN DE REALISER LA LOCALISATION DES DEFAUTS, DES OBSERVATEURS A ENTREES INCONNUES SONT EGALEMENT PROPOSES. A PARTIR DES OUTILS DEVELOPPES, DES APPROCHES POUR CONSTITUER UN OUTIL DE SURVEILLANCE GLOBALE SONT PROPOSEES. CERTAINES REPOSENT SUR DES COMBINAISONS LOGIQUES, D'AUTRES SUR LES RESEAUX DE NEURONES.
Author: Houda Ben Attia
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Languages : fr
Pages : 220
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Book Description
L'objectif de ce travail est de modéliser et d'analyser le comportement du réducteur sain et en présence de défauts. Ce réducteur fait partie d'une charge mécanique couplée à un entraînement asynchrone à vitesse variable, la finalité étant de détecter et de localiser ses défauts à partir des courants d'alimentation de la machine qui l'entraîne. La première partie définit les notions liées à la thématique "Surveillance et Diagnostic des Systèmes Electromécaniques", et établit un état de l'art sur les défauts liés à ces systèmes ainsi que les différentes approches utilisées pour leur détection et leur localisation. Une seconde partie consiste à modéliser et à simuler le fonctionnement sain du dispositif retenu. Une attention particulière est portée sur la modélisation du comportement dynamique du réducteur. Une modélisation des défauts envisagés à l'étude est proposée. L'influence des défauts sur le comportement du système électromécanique, et plus particulièrement sur les courants statoriques, est alors effectuée. La troisième partie s'intéresse à l'analyse spectrale du "courant statorique". L'influence des paramètres de calcul de cette analyse est prise en compte pour conclure à un calcul fiable des composantes fréquentielles qui existent dans ce courant. Cette analyse mène à une caractérisation des défauts par des signatures spectrales issues du courant, et ce à partir d'une comparaison entre le fonctionnement sain du système, pris comme état de référence, et son fonctionnement en mode dégradé. La dernière partie de ce travail est consacrée à la validation expérimentale [...]
Author: Bertrand Raison
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Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
L'étude présentée propose des solutions pour la détection et localisation de défauts dans les entraînements électriques et en particulier pour ceux à base de machine asynchrone. Les défauts considérés peuvent affecter la machine, le convertisseur, la mécanique et les capteurs. Ces ensembles fonctionnent à vitesse variable et possèdent une structure de contrôle vectoriel à flux orienté ainsi qu'un contrôle de vitesse. A partir des résultats de caractérisation des défauts, issus des simulations ou des mesures, deux approches sont proposées. La première repose sur l'utilisation d'outils de traitement du signal. Des solutions sont proposées pour s'affranchir du contexte de la vitesse variable via l'enregistrement à écart de position constant (position mécanique ou du champ statorique). La deuxième approche repose sur l'utilisation de la redondance analytique pour effectuer la détection et localisation de défauts. Des observateurs d'état étendus (filtre de Kalman étendu, modèle de référence adaptatif) sont étudiés et testés expérimentalement. Afin de réaliser la localisation des défauts, des observateurs à entrées inconnues sont également proposés. A partir des outils développés, des approches pour constituer un outil de surveillance globale sont proposées. Certaines reposent sur des combinaisons logiques, d'autres sur les réseaux de neurones.
Author: Abdenour Soualhi
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Book Description
Le diagnostic et le pronostic de pannes des systèmes d'entraînement électriques est un enjeu majeur pour assurer la fiabilité et la sûreté de fonctionnement des outils de production notamment dans les secteurs sensibles (militaire, l'aéronautique, l'aérospatiale et nucléaire, etc.). Le travail de recherche présenté dans cette thèse vise à introduire de nouvelles méthodes de diagnostic et de pronostic des défauts d'une machine asynchrone ainsi que des roulements à rouleaux. Ces méthodes, orientées données, utilisent les données de mesure recueillies à partir de capteurs placés sur un système (machine asynchrone, roulement à rouleaux) afin de construire un vecteur de paramètres indicateur de défaut. Les méthodes de classification développées (supervisée, non supervisée) permettent de classer les observations, décrites par le vecteur de paramètres, par rapport aux différents modes de fonctionnement, connus ou inconnus du système, avec ou sans défauts. Des défauts ont été créés au rotor et aux roulements de la machine asynchrone, alimentée par le biais d'un onduleur de tension. La classification non supervisée, basée sur l'algorithme des fourmis artificielles, permet d'analyser les observations inconnues et inexplorées afin de mettre en évidence les classes regroupant les observations similaires. Cela permet d'améliorer la classification et de détecter l'apparition de nouveaux modes de fonctionnement. La classification supervisée, basée sur les modèles de Markov cachés, permet d'associer un degré d'appartenance (sous forme d'une probabilité) lors de l'affectation d'une observation à une ou plusieurs classes. Cela permet de définir un indice de fiabilité à l'affectation réalisée mais aussi de détecter l'apparition de nouveaux modes de fonctionnement. Ces méthodes ne se limitent pas qu'à diagnostiquer les défauts, elles peuvent aussi contribuer au pronostic des défauts. En effet, le pronostic peut être défini comme une extension du problème de diagnostic. La prédiction d'un défaut est réalisée par trois méthodes basées sur les modèles de Markov cachés pour la détection de l'imminence d'un défaut ainsi que par deux méthodes basées sur le système neuro-flou (ANFIS pour Adaptive Neuro Fuzzy Inference System et le neurone neuro-flou) pour estimer le temps restant avant son apparition. Des données de vieillissement d'un ensemble de roulements à rouleaux ont été utilisées afin de tester les méthodes proposées. Les résultats obtenus montrent l'efficacité de ces méthodes pour le diagnostic et le pronostic des défauts dans les entraînements électriques.
