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.