En reprenant les mêmes indicateurs utilisés dans la table de signatures III.15 tout en ajoutant dans les colonnes les différentes combinaisons de défauts simples, on obtient la matrice donnée dans le tableau III.21. La sensibilité de ces indicateurs à la présence des divers défauts est assumée selon l’analyse présentée dans le tableau III.20. En analysant cette dernière, on peut constater que les défauts simples : DE et DMF ainsi que leur combinaison (DE-DMF) ne sont pas détectables par cette table puisqu’ils possèdent des colonnes nulles.
SE DE DMF ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; SE DMF DE SE-DMF ME DE-DMF (a) (b)
Tableau III.21. Table de signatures des défauts simples et combinés
SE-DMF SE SE-DE DE DE-DMF DMF
𝐴𝑓0 1 1 1 0 0 0
𝐴𝑓1 0 0 1 0 0 0
𝑆𝑘𝑒𝑤𝑋𝑡 1 0 0 0 0 0
Pour cette raison, la table sera modifiée en considérant des indicateurs appartenant à d’autres classes de pertinence. Dans notre cas, nous avons choisi les amplitudes 𝐴ℎ1 et 𝐴ℎ4 à partir des indicateurs sensibles à la présence de tout défaut sauf une DMF (𝐼𝐷𝑒𝑡𝑒𝑐𝑡−(𝐷𝑀𝐹)) et à la présence d’un cas DMF simple ou combiné à un autre défaut (𝐼𝐷𝑀𝐹) respectivement.
Tableau III.22. Table modifiée de signatures de défauts simples et combinés
SE-DMF SE SE-DE DE DE-DMF DMF
𝐴𝑓0 1 1 1 0 0 0
𝐴𝑓1 0 0 1 0 0 0
𝑆𝑘𝑒𝑤𝑋𝑡 1 0 0 0 0 0
𝐴ℎ1 1 1 1 1 1 0
𝐴ℎ4 1 0 0 0 1 1
Du point de vue de la détectabilité, tous les défauts existants dans cette table sont détectables comme toutes les signatures contiennent au moins un « 1 ». En revanche, la table est faiblement localisante parce que toutes les colonnes sont distinctes mais pour les deux dernières on peut obtenir l’une de l’autre en changeant un « 1 » par un « 0 » ou vice-versa. Cela peut être expliqué par l’absence d’un indicateur capable de localiser le défaut DE, simple ou combiné avec un autre défaut, comme c’est le cas pour les défauts SE et DMF.
Conclusion
Dans ce chapitre, une étude des impacts de défauts simples et combinés dans une machine synchrone sur ses signaux vibratoires générés a été présentée. Il a été structuré en deux grandes parties : la première concernant les défauts simples et la deuxième qui tient compte des cas de deux défauts combinés. Quant aux défauts simples, nous avons distingué entre deux scénarii
d’étude : la première qui considère toutes les sévérités 𝜀 possibles de 0% à 100% et puis la deuxième qui se limite aux faibles sévérités comprises entre 0% et 27%.
Pour les deux cas d’étude de défauts simples, les indicateurs extraits du signal vibratoire et de sa transformée de Fourier ont été analysés en fonction du type et de la sévérité de défaut. Leurs évolutions ont été analysées en fonction de la phase de chaque défaut : de l’état sain (𝜀 = 0%) jusqu’à l’état complètement dégradé (𝜀 = 100%). Cela nous a permis de sélectionner ceux qui sont pertinents pour la détection ou pour l’isolation de défaillances entre ces deux cas extrêmes (tableau III.5). Cependant, la plupart des indicateurs ont présenté des dégradations de leurs performances dans le domaine de faibles amplitudes. De plus, l’intérêt industriel de signaler le défaut à son stade précoce nous a motivé à réaliser la même analyse d’indicateurs mais pour des sévérités ne dépassant pas les 27% (tableau III.10). Par ailleurs, une analyse d’enveloppe a été appliquée au signal vibratoire, pour ces deux cas d’étude, afin de visualiser les impacts de défauts simples sur l’évolution de l’enveloppe et son contenu fréquentiel et d’harmonique d’espace. Toutefois, nous avons constaté une meilleure capacité d’isolation pour les indicateurs conventionnels que pour ceux extraits des enveloppes et c’est pour cela que cette dernière a été ignorée dans la suite du chapitre. A la fin de cette partie, l’analyse des indicateurs conventionnels a été représentée sous une forme structurelle en s’inspirant du principe de la table de signatures. Cette dernière a été construite pour tous les défauts simples par rapport à des indicateurs sensibles à la présence de chacun d’eux au lieu des résidus.
Dans la seconde partie de ce chapitre, on s’est intéressé aux différentes combinaisons des cas simples : SE-DMF, DE-DMF et ME. En analysant les impacts de ces défauts, nous avons remarqué la génération d’un terme supplémentaire dû à la coexistence des deux défauts et s’ajoutant à ceux dus à chacun d’eux (formule (III.29)). Cela nous a amené à tester la pertinence des indicateurs conventionnels mais en considérant, cette fois-ci, les défauts simples et combinés (tableau III.18). Cette analyse a montré que les amplitudes {𝐴𝑓0; 𝐴𝑓3 } et {𝐴ℎ4 } ont gardé leur capacité d’isoler les défauts SE et DMF respectivement même quand ces derniers coexistent avec d’autres défauts alors que ce n’était pas le cas pour les indicateurs du défaut DE. Pour terminer cette partie, nous avons repris la même table de signatures avec les mêmes indicateurs choisis, construite pour les défauts simples, mais en considérant leurs différentes combinaisons afin de tester sa localisabilité. Cependant, la matrice obtenue a été non localisante notamment pour les cas DE, DMF et DE-DMF, ce qui nous a amené à la modifier en ajoutant deux indicateurs appartenant à deux autres classes de performance.
Après l’analyse de sensibilité des différents indicateurs à la présence de défauts et la construction de leur table de signatures, vient la phase de développement de leur approche de détection et de localisation. Ce qui sera traité dans le chapitre suivant.
Introduction
Le développement d’une approche automatique de diagnostic est une étape primordiale dans la stratégie de surveillance des machines électriques, surtout avec l’intégration accrue des procédures intelligentes dans l’industrie [63], [83], [94]. En effet, l’approche traditionnelle pour éviter une panne dans le système est celle basée sur l’inspection régulière, l’entretien préventif et le remplacement des pièces. Toutefois, en plus d’être coûteuse en termes de temps, d’argent et de main-d’œuvre, cette approche ne permet pas toujours d’alerter la présence d’un défaut à son état précoce. Pour cette raison, on s’intéresse dans ce chapitre à proposer une architecture automatique capable de détecter et localiser les défauts d’excentricité et de désaimantation dans une machine synchrone à aimants permanents par une analyse des signaux vibratoires. Nous proposons particulièrement les deux approches de diagnostic schématisés dans la figure IV.1.
Figure IV.1. Approches globales proposées de diagnostic de défauts par analyse vibratoire
Ces deux approches reposent sur un ensemble d’indicateurs pertinents extraits du signal vibratoire, généré par le modèle de simulation pour un fonctionnement sain et les différents cas défaillants. Dans le chapitre précédent, nous avons analysé les impacts de défauts simples et combinés sur les critères temporels, spatiaux, fréquentiels et d’harmoniques d’espace du signal vibratoire. A partir de cette analyse, nous avons pu les classer en trois grandes classes : non fiable, fiable pour la détection (de tous les défauts ou de défauts particuliers) ou pour l’isolation
Ensemble d’indicateurs pertinents extraits des
signaux vibratoires Calcul de seuils de détection des différents indicateurs