CRESITT Séminaire du 17 novembre 2005

Cécile Capdessus, LESI

Traitement du signal pour

l ’analyse vibratoire

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Principe de l ’analyse vibratoire

?

Signaux

Machine

Organes vibrants

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Caractéristiques des vibrations de

machines tournantes.

• Caractère répétitif.

• Caractère impulsionnel.

• Caractère aléatoire.

Méthodes classiques basées sur ces caractéristiques.

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• Engrènement : Choc entre les dents, à la

fréquence

• Modulations aux fréquences de rotation des

roues.

• Proportionnalités entières entre les

différentes fréquences entrant en jeu.

Engrenages.

2211 .. rre fNfNf ==

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Vibrations d ’un engrenage réel

engrènement

modulations

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Zoom sur le spectre

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Analyse spectrale

Surveiller l ’amplitude des harmoniques dans le spectre

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Suivi des harmoniques

• Caractéristiques géométriques + vitesse de

rotation ⇒ calcul des fréquences exactes

• Mesure régulière de ces harmoniques

• Analyse d ’ordre : tracé en fonction de

l ’ordre de l ’harmonique, et non en fonction

de la fréquence.

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Echantillonnage angulaire

• Synchroniser l ’acquisition sur l ’organe à

diagnostiquer.

• Moyenner le signal temporel sur 1 période

de rotation ⇒ éliminer les autres organes.

• Nombre d ’échantillons sur 1 période = 2N

⇒ Chaque harmonique tombe dans un canal

de fréquence.

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Moyennage synchrone

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Cepstre

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Evolution avec le défaut

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Roulement endommagé

référence

défaut

θ

sens de la charge appliquéeqo

q(θ)

θ max

θ

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Allure de la vibration, simulation

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Zoom sur cette vibration

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Spectre de la vibration

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Vibrations réelles

• En rouge, roulement sain

• En bleu, roulement endommagé (bague

interne)

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Analyse statistique

• Signal gaussien caractérisé par sa moyenne

et sa variance.

• Signal non gaussien caractérisé par ses

moments d ’ordre > 2

0

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• Indicateur = kurtosis.

• Il est égal à 3 pour une distribution

gaussienne roulement sain.

• >3 lorsque le signal devient non gaussien

(présence d ’évènements dûs au défaut)

Etude statistique classique

σ

4µkurtosis =

Moment d ’ordre 4

Variance

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Bilan sur ces méthodes

• Basées sur les caractéristiques

fondamentales des vibrations.

• Intuitives et simples à mettre en œuvre.

• Ont fait leurs preuves dans l ’industrie.

• Ne peuvent plus s ’appliquer dans le cas où

l ’on capte un mélange de vibrations.

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• Cyclostationnarité

• Séparation de sources

• Modélisation d ’état

• Statistiques d ’ordres supérieurs

• Analyse temps-fréquence

Extensions des méthodes

classiques

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Conclusion

• L ’analyse vibratoire a déjà fait ses preuves

dans des applications industrielles.

• Méthodes récentes du traitement du signal

⇒ élaboration de nouveaux indicateurs.

• Développements informatiques ⇒

automatisation facilitée.