Seconde problématique : dépendance des signatures de défaut

défaut vis-à-vis du point de fonctionnement

Profil d’utilisation des applications industrielles

Notre travail se focalise sur l’utilisation des mesures réalisées par les variateurs de vitesse pour réaliser le diagnostic des systèmes industriels qu’ils alimentent. Ces derniers sont donc majoritairement des applications qui utiliseront plus ou moins régulièrement la variation de vitesse au cours de leur cycle de vie afin de réduire leur consommation d’énergie [Bon02]. Le point de fonctionnement du moteur entrainant les pompes, ventilateurs et compresseurs est donc susceptible de se déplacer dans le plan couple-vitesse. Dans le but d’illustrer la nature de ces variations de vitesse et de charge, des profils d’utilisation typiques de ces applications ont été représentés sur la figure 1.11.

Nous pouvons remarquer que la zone parcourue par les moteurs asynchrones n’est pas réduite au point de fonctionnement nominal mais couvre en réalité un large es- pace dans le plan couple-vitesse. Ces variations peuvent être dues d’une part à la modification de la consigne de vitesse du moteur et d’autre part à la variation des caractéristiques du fluide entrainé (humidité, température, etc.) ou du réseau dans lequel celui-ci circule (pression, hauteur d’eau d’un réservoir, etc.). Malheureuse-

Couple Vitesse Γn Ωn (a) Ventilateur Couple Vitesse Γn Ωn (b) Pompe Couple Vitesse Γn Ωn (c) Compresseur

Zone de fonctionnement typique Courbe caractéristique de couple

Figure 1.11 – Profils de fonctionnement typiques des moteurs entrainant les appli- cations industrielles de type ventilateur (a), pompe (b) et compresseur (c).

ment, ces variations du point de fonctionnement peuvent impacter le comportement des signatures de défaut et complexifient l’automatisation du diagnostic des appli- cations industrielles.

Dépendance des signatures de défaut vis-à-vis du point de fonctionne-

ment : exemple de l’harmonique F I(fr)

Afin d’illustrer cette problématique, i.e. la dépendance des signatures de défaut au point de fonctionnement du moteur, le comportement sain de la signature de

défaut F I(fr) est comparé ici pour deux points de fonctionnement différents du

système n˚1 (cf. tableau 1.3). Pour cela, 80 enregistrements des courants du MAs, d’une durée de 5 secondes, ont été réalisés pour les points de fonctionnement (Ω1, Γ1)

et (Ω2, Γ2) avec :

– Ω1 = 0, 7.Ωn' 1050 tr.min−1 et Γ1 = 0, 3.Γn ' 10, 8 N.m,

– Ω2 = 0, 9.Ωn' 1350 tr.min−1 et Γ2 = 0, 7.Γn ' 25, 2 N.m.

Les valeurs obtenues de la signature F I(fr) ont été représentées sur la figure 1.12

de manière temporelle (haut) et statistique (bas) pour les points de fonctionnement (Ω1, Γ1) (vert pointillé) et (Ω2, Γ2) (bleu).

Comme dans le cas de deux systèmes différents (cf. figure 1.10), nous pouvons

ici remarquer que la signature de défaut F I(fr) n’a pas le même comportement

en régime sain pour les deux points de fonctionnement testés. Le niveau moyen et l’écart-type de cet harmonique sont en effet plus élevés dans le cas du point de fonctionnement (Ω2, Γ2).

La dépendance des signatures de défaut au point de fonctionnement est par conséquent un problématique forte pour l’automatisation du diagnostic d’un système donné. D’après les résultats obtenus sur la figure 1.12 dans notre exemple, il semble impossible d’associer un seuil d’alarme unique à une signature si l’on désire réaliser une détection à la fois sensible et robuste du défaut recherché. Si ce seuil est adapté à un point de fonctionnement particulier, deux situations problématiques peuvent

Densité de probabil ité de FI (fr ) Valeur de FI(fr) µ(Ω1,Γ1) σ(Ω1,Γ1) µ(Ω2,Γ2) σ(Ω2,Γ2) 0 10 20 30 40 50 60 70 80 0 0.01 0.02 0.03 0.04 Numéro de l'enregistrement Signat ure de déf aut FI( fr ) FI(fr), (Ω1,Γ1) FI(fr), (Ω2,Γ2) distributions Seuil n°2 (Ω2, Γ2) Seuil n°1 (Ω1, Γ1)

Figure 1.12 – Représentations temporelles (haut) et statistiques (bas) de la signa- ture de défaut F I(fr) calculée sur un système fonctionnant en régime sain pour deux

point de fonctionnement différents (Ω1, Γ1) et (Ω2, Γ2).

se produire en cas de changement de conditions opératoires :

– en régime sain, les valeurs de la signature de défaut surveillées obtenues pour un nouveau point de fonctionnement peuvent être considérées à tort comme défaillantes et générer ainsi des fausses alarmes,

– en régime défaillant, les valeurs de la signature obtenues pour un nouveau point de fonctionnement peuvent être considérées à tort comme saines avec pour conséquence la dégradation de la sensibilité du système de diagnos- tic.

Par conséquent, le protocole de diagnostic à développer dans notre étude devra non seulement normaliser les signatures de défaut par rapport au système surveillé mais également vis-à-vis du point de fonctionnement de celui-ci. La référence du comportement sain des signatures surveillées devra par conséquent être réalisée "en- ligne" afin de s’adapter à chaque système surveillé mais devra aussi intégrer le niveau de couple et la vitesse du moteur lors de sa construction.

Conclusion et objectifs de l’étude

Dans ce premier chapitre, le contexte industriel et les besoins qui ont motivé ce travail ont été introduits. D’une part, nous avons pu définir les systèmes ciblés prioritairement par notre étude qui sont composés des ventilateurs, pompes et com- presseurs entrainés par la gamme de moteurs asynchrones de Leroy Somer. Ces systèmes sont alimentés par des variateurs de vitesse industriels qui offrent des pos- sibilités intéressantes de diagnostic à travers les nombreuses mesures et estimations qu’ils fournissent (courants, puissance, etc.). De plus, une étude qualitative menée auprès d’une filiale de maintenance de notre partenaire industriel Leroy Somer nous a permis de recenser les besoins de diagnostic pour ces systèmes et d’orienter par conséquent notre étude vers la détection des défauts mécaniques.

Afin de prendre connaissance des travaux déjà effectués dans ce domaine, un état de l’art a ensuite été présenté dans la section 1.2 et nous a permis de diriger notre étude vers l’approche de diagnostic de type signal, en particulier dans le domaine d’analyse fréquentiel. Des signatures caractéristiques de la plupart des défauts re- censés sont en effet exploitables pour réaliser leur diagnostic. Certaines défaillances, comme la dégradation des systèmes de transmission de type poulies-courroies, n’ont cependant pas de signatures connues. Une étude approfondie des effets de ce type de défauts est par conséquent nécessaire avant d’envisager leur diagnostic.

Une connaissance approfondie du système est également nécessaire pour diffé- rencier le fonctionnement sain du fonctionnement défaillant d’un système à partir du suivi des signatures de défaut. De plus, étant donné la diversité des applica- tions industrielles visées par notre étude, cette capitalisation de données doit être réalisée de manière automatique. Des études ont été menées dans cette direction via l’utilisation de techniques d’intelligence artificielle de type réseaux de neurones ou logique floue et fournissent d’excellents résultats. Cependant, ces systèmes de classification reposent sur une phase d’apprentissage qui nécessite la possession de jeux de données obtenus en fonctionnement sain mais également en fonctionnement défaillant pour permettre ensuite la classification des nouvelles mesures effectuées. Des approches statistiques ont également été proposées dans l’optique de faciliter la prise de décision sur l’état de santé d’un système. Ce type d’approche semble mieux adapté à nos contraintes, i.e. l’impossibilité d’obtenir des jeux de données en régime de fonctionnement défaillant pour tous les systèmes et les défauts recherchés. Par conséquent, c’est cette voie que nous avons choisi de développer dans cette étude.

Enfin, nous avons pu constater que le contenu scientifique de l’étude bibliogra- phique présentée dans la section 1.2 n’est pas suffisant pour répondre au besoin industriel qui a motivé notre étude. De nombreuses signatures de défaut permettent de fournir une information précieuse sur l’état de santé des systèmes électroméca- niques. Cependant, notre objectif consiste ici à réaliser le diagnostic d’une multitude de systèmes aux propriétés électriques et mécaniques foncièrement différentes les uns des autres, et dont le point de fonctionnement évolue au cours du cycle de vie. Or, nous avons vu dans la section 1.3 que la variété de systèmes surveillés et le déplace- ment de leur point de fonctionnement constituent deux problématiques importantes pour le suivi et l’analyse des signatures de défaut obtenues via l’approche signal. Un protocole de diagnostic doit donc être développé afin de pouvoir normaliser les diffé-

rentes signatures de défaut par rapport au système surveillé mais également vis-à-vis de ses conditions opératoires. Cela doit permettre alors de faciliter l’association d’un seuil d’alarme à ces indicateurs et de simplifier par conséquent l’automatisation du diagnostic des applications industrielles entrainées par des moteurs asynchrones.

Développement d’un protocole de

diagnostic adapté aux contraintes

des variateurs de vitesse industriels

Normalisation des signatures de

défaut vis-à-vis du système

d’entrainement surveillé

Sommaire

Introduction . . . 33 2.1 Référence du comportement sain d’un système d’entraînement . 35 2.1.1 Surveillance des systèmes d’entraînement . . . 35 2.1.2 Notion de référence du comportement d’un système élec-

tromécanique . . . 36 2.1.3 Exemple de la moyenne µ et de l’écart-type σ comme

référence statistique . . . 37 2.1.4 Choix de la taille N_ref de la référence . . . 38 2.2 Indicateur de défaut normalisé Id´ef aut . . . 41

2.2.1 Exemple du test Tk (grandeur centrée réduite) . . . 41

2.2.2 Exemple d’application du test Tk sur des signatures de

défaut réelles . . . 43 2.3 Autres exemples d’outils de normalisation . . . 46 2.3.1 Test de Grubbs sur la variance . . . 47 2.3.2 Test de Dixon . . . 48 2.3.3 Coefficient d’asymétrie (skewness) et coefficient d’apla-

tissement (kurtosis) . . . 49 2.4 Automatisation du diagnostic . . . 51 2.4.1 Performances d’un indicateur de défaut . . . 51 2.4.2 Définition automatique d’un seuil d’alarme . . . 53 2.4.3 Appréciation des différents indicateurs de défaut normalisés 57 Conclusion . . . 60

Introduction

Les différents type de défaillances pouvant apparaitre dans un moteur électrique au cours de son fonctionnement ont été présentés dans le chapitre 1. Plusieurs mé-

thodes de diagnostic de ces défaillances ont été présentées et en particulier la dé- marche MCSA. Cette approche consiste dans un premier temps à prédire les signa- tures générées par le défaut considéré dans les grandeurs mesurables sur le moteur (courants, tensions, flux, vitesse, etc.). Ces signatures, extraites à partir d’outils du traitement du signal (FFT, ondelettes, Wigner-Ville, etc.), sont dans un second temps surveillées afin de détecter l’apparition du défaut recherché. Nous avons pu orienter notre étude vers la détection des défauts d’origine mécanique en raison de leur fort pourcentage d’apparition dans les systèmes d’entrainement (cf. section 1.1). Le choix de la méthode de diagnostic s’est alors porté sur l’approche MCSA en rai- son de la faible dynamique d’évolution de ce type de défaillances et de l’existence de fréquences caractéristiques pour la plupart d’entre elles. De plus, la stationnarité des systèmes surveillés présentés dans la section 1.1 rend possible l’utilisation d’outils de l’analyse spectrale classique (FFT, périodogrammes, etc.) pour le calculs de ces signatures.

Le suivi des signatures de défaut spécifiques aux défaillances mécaniques peut en effet permettre leur détection. Cependant, la réalisation du diagnostic d’une large gamme de moteurs associés à une grande variété de charges pose certains problèmes liés à l’utilisation de cette méthode. La première problématique à résoudre pour réaliser la surveillance d’un grand nombre de systèmes est due à la grande variété de leurs caractéristiques. En effet, le comportement des signatures de défaut est for- tement lié aux caractéristiques intrinsèques du système surveillé. Selon la gamme de puissance considérée, le type de charge entrainée ou encore le type de machine asyn- chrone utilisée, une même signature Sd´ef aut caractéristique d’un défaut mécanique

pourra présenter des niveaux foncièrement différents (cf. section 1.3). Il est alors dif- ficile d’utiliser cette signature en l’état puisqu’une même valeur peut correspondre au fonctionnement sain d’un système alors qu’elle signifierait la présence du défaut mécanique recherché dans un autre.

L’objectif de ce chapitre consiste donc à répondre à cette première probléma-

tique : comment normaliser une signature de défaut brute Sd´efaut afin

d’obtenir un indicateur de défaut Id´efaut indépendant vis-à-vis du système

considéré ?. Un processus de normalisation d’une signature de défaut brute Sd´ef aut

vis-à-vis du système d’entrainement surveillé est présentée dans ce chapitre. Dans un premier temps, la création d’une référence statistique caractérisant le comporte- ment sain de celle-ci sera présentée. Cette référence, construite durant les premiers temps de fonctionnement du moteur, est propre à chaque système d’entrainement et permet ensuite de normaliser la signature Sd´ef aut par rapport à son comportement

en régime sain. Différents outils statistiques permettant de réaliser cette norma- lisation seront présentés et testés sur une signature de défaut obtenue pour deux systèmes d’entrainement différents. Des indicateurs pourront ensuite être générés, à l’aide de ces mêmes outils, dans le but de caractériser l’écart de la signature Sd´ef aut

surveillée vis-à-vis de son comportement sain (i.e. de sa référence) et ainsi de détec- ter l’apparition du défaut ciblé. Nous verrons enfin qu’un seuil d’alarme peut être automatiquement associé aux différents indicateurs normalisés Id´ef aut générés, et ce

quelque soit l’outil statistique utilisé.

La problématique relative au point de fonctionnement du système et présentée dans la section 1.3 n’est pas traitée dans ce chapitre. Nous ferons en effet ici l’hy-

pothèse que le système surveillé travaille au même point de fonctionnement durant tout son cycle de vie. La normalisation des signatures de défaut vis-à-vis du point de fonctionnement du moteur sera considérée dans le chapitre 3. Enfin, ce chapitre présente principalement la méthodologie du processus de normalisation statistique des signatures de défauts. Des signaux générés artificiellement ainsi que quelques uns obtenus expérimentalement seront utilisés pour illustrer les propriétés de nor- malisation des outils développés. Ce processus sera cependant appliqué, à l’aide des améliorations apportées dans le chapitre 3, sur plusieurs systèmes expérimentaux et pour la détection de différents défauts d’origine mécanique dans les chapitre 4 et 5.