Haut PDF Diagnostic des défauts dans les machines tournantes par l'analyse vibratoire

Diagnostic des défauts dans les machines tournantes par l'analyse vibratoire

Diagnostic des défauts dans les machines tournantes par l'analyse vibratoire

III.7. Conclusion En maintenance préventive, la détection précoce d'un défaut constitue l'une des étapes les plus importantes. De nos jours, beaucoup de techniques d'analyse vibratoire des équipements industriels ont été proposées par les chercheurs. L'application est réalisée dans le cas du diagnostic des réducteurs, après un bref rappel des théories de la transformée discontinue en ondelettes, les caractéristiques du dispositif expérimental sont présentées; notamment les fréquences de défauts. Chaque technique est appliquée et les résultats sont discutés en termes d'efficacité et de précision. A travers tous les résultats, il ressort que pour un système constitué de plusieurs organes mécaniques; les méthodes classiques d'analyse vibratoire ont montré leurs limites. Ceci s'explique par l'existence d'éléments pouvant se coupler dans le spectre. Il est alors difficile de distinguer les apparitions et les évolutions des différentes composantes fréquentielles suite à des défauts. Il ressort que parmi tous; la transformée discontinue en ondelette présente des avantages dans ce contexte. Parce qu’elle se prête bien à l'analyse de signaux comportant des singularités telles que des impulsions périodiques.
En savoir plus

102 En savoir plus

Surveillance et diagnostic des défauts des machines tournantes dans le domaine temps-fréquences utilisant les réseaux de neurones et la logique floue

Surveillance et diagnostic des défauts des machines tournantes dans le domaine temps-fréquences utilisant les réseaux de neurones et la logique floue

L‘analyse dans le domaine temporel possède des limites dans l'identification des défauts dans un composant spécifique parce qu'une machine est composée généralement de nombreux éléments et leurs contributions individuelles au signal global de vibration sont très difficiles à distinguer. Plusieurs paramètres peuvent être utilisés pour interpréter le signal dans le domaine d‘analyse temporel. Certains de ces paramètres sont le pic, le niveau de la racine carrée moyenne (RCM) ainsi que le facteur de crête. Le moment statistique de quatrième ordre, connu sous le nom de kurtosis, est largement utilisé dans les conditions de surveillance des machines et plus spécifiquement pour la détection des défauts dans les composantes tournantes. Le kurtosis est un indicateur qui est sensible à l'impulsion d'un signal. Une valeur de kurtosis élevée indique la présence d'éventuels défauts dans le système. Randall et al (2001) ont proposé un kurtosis spectral pour la détection et la caractérisation des signaux transitoires présents dans un bruit additif.
En savoir plus

232 En savoir plus

Application des réseaux de neurones artificiels au diagnostic des défauts des machines tournantes

Application des réseaux de neurones artificiels au diagnostic des défauts des machines tournantes

Après avoir présenté un aperçu théorique, dans lequel nous avons montré les défauts courants dans les machines tournantes et les différentes méthodes de diagnostic par analyse vibratoire. Deux approches sont citées, en précisant leurs avantages et leurs inconvénients : l'approche classique basé sur le jugement (décision) de l'homme sur l'état de santé des machines par l'analyse des signaux vibratoire, en utilisant les différentes méthodes du traitement de signal. La deuxième approche dite moderne; est basée sur l'automatisation de la décision, en utilisant les différents algorithmes et règles de décision et surtout celles de l'intelligence artificielle. Nous avons tout d’abord étudié l'état d'art de l'application des réseaux de neurones artificiels (RNAs) au diagnostic des défauts des machines tournantes. On a présenté la synthèse de quelques travaux réalisés sur ce sujet, dont le but était de savoir la méthodologie de l'utilisation des réseaux de neurones pour automatiser le diagnostic vibratoire. Le réseau de neurone le plus utilisé en surveillance est le perceptron multicouches (PMC). Dans la suite du travail, nous avons également abordé, de manière approfondie la théorie des réseaux de neurones et particulièrement le réseau PMC. Aussi, on a présenté les étapes nécessaires pour implémenter le PMC sous Matlab et la démarche adoptée pour l'utiliser comme un outil de diagnostic. Nous avons expliqué en détail, le choix des différents paramètres pertinent à la structure et au fonctionnement du PMC. Ensuite, nous avons présenté les bancs d'essai étudiés : banc d'essai d'engrenages (CETIM), et le banc d'essai de roulement (Data Bearing Center), et les signaux vibratoires correspondants.
En savoir plus

109 En savoir plus

Diagnostic des défauts dans les machines électrique en utilisant l’analyse spectrale des grandeurs mesurables application : machine asynchrone à rotor bobiné

Diagnostic des défauts dans les machines électrique en utilisant l’analyse spectrale des grandeurs mesurables application : machine asynchrone à rotor bobiné

Les enroulements de la cage d’écureuil sont constitués de barres de cuivre pour les gros moteurs ou d'aluminium pour les petits. Ces barres sont court-circuitées à chaque extrémité par deux anneaux dits «de court-circuit», eux aussi fabriqués en cuivre ou en aluminium (figure I.4). Un autre procédé de fabrication consiste à mouler le circuit électrique rotorique en coulant de l’aluminium dans les encoches fermées aménagées dans le circuit magnétique. L’intérêt essentiel de ce procédé est la grande robustesse du rotor, une fabrication aisée et un faible coût de réalisation pour des machines sans pratiquement aucun entretien [6].
En savoir plus

74 En savoir plus

2015 — Diagnostic des défauts de fissures d'engrenages par l'analyse cyclostationnaire

2015 — Diagnostic des défauts de fissures d'engrenages par l'analyse cyclostationnaire

RÉSUMÉ La fissure d’engrenages peut être considérée comme un défaut des plus compliqués à diagnostiquer car sa signature vibratoire n’est pas vraiment connue. En plus, l’intégra- tion des fissures dans les modèles numériques n’est pas une tâche simple. D’autre part, le diagnostic des engrenages peut être fait dans le domaine temporel à travers des descrip- teurs statistiques ou dans le domaine fréquentiel grâce à l’analyse spectrale ou l’analyse cepstrale. Lors de l’apparition d’un défaut de fissure, des phénomènes non linéaires et non-stationnaires se manifestent ce qui rend les outils classiques de traitement du signal moins fiables. Dans ce manuscrit, nous répondons à toutes ces problématiques en déve- loppant un modèle d’engrenages à 6 DDL qui porte une fissure qui respire. Le modèle nous permet d’étudier la signature de la fissure et son effet sur les vibrations résultantes indépendamment de l’effet des autres composantes du système. Les résultats ont montré que la fissure conduit à une chute de la rigidité d’engrènement. En plus, la respiration de la fissure cause une fatigue dans le matériau ce qui engendre un terme aléatoire dans le signal vibratoire. La combinaison du terme aléatoire avec la composante périodique due à la rotation des arbres conduit à l’apparition de la cyclostationnarité d’ordre 2. Une étude comparative de sensibilité et de robustesse entre la transformée de Fourier rapide, la cyclostationnarité d’ordre 2 et les estimateurs de la phase instantanée (la transformée de Hilbert, estimation of signal parameters via rrotational invariance techniques avec une fenêtre glissante, weighted least squares estimation et le scalogramme de phase) est ef- fectuée pour la détection précoce des fissures. En plus, des essais expérimentaux ont été effectués sur un banc d’essais d’engrenages avec différentes dimensions de fissures. Les résultats théoriques et expérimentaux ont montré que l’analyse cyclostationnaire est la méthode la plus sensible et la plus robuste pour la détection précoce des fissures par rap- port aux méthodes proposées. De plus, l’analyse de la phase instantanée donne également des résultats intéressants dans le cas des défauts de fissures. Nous avons montré que le scalogramme de phase est, à priori, plus performant que les autres approches.
En savoir plus

151 En savoir plus

Prédiction d’avaries et maîtrise du comportement dynamique des machines tournantes

Prédiction d’avaries et maîtrise du comportement dynamique des machines tournantes

Dans le troisième chapitre, nous nous sommes intéressés aux machines tournantes, aux éléments constitutifs, et aux différents défauts qui peuvent apparaître sur ces machines. Ainsi les machines vitales dites aussi stratégiques, les propriétés mécaniques et tribologiques des paliers hydrodynamiques, et le coût considérable d’une panne donnent à la surveillance des machines à paliers fluides par analyse vibratoire une grande importance. A cet effet il est indispensable de quantifier globalement les vibrations d’une machine par une mesure d’amplitude. Le besoin est ensuite rapidement apparu de fixer des seuils à ces valeurs et de connaître les amplitudes et les fréquences des composantes prépondérantes. Enfin, la possibilité de relier les fréquences de chaque composante vibratoire aux différentes forces dynamiques engendrées par le fonctionnement normal ou anormal de la machine et d’en interpréter les évolutions est devenue une meilleure méthode de diagnostic.
En savoir plus

117 En savoir plus

Émission acoustique et analyse vibratoire pour l’étude des défauts de roulements pour différents régimes moteurs

Émission acoustique et analyse vibratoire pour l’étude des défauts de roulements pour différents régimes moteurs

Depuis 1 an, Mr Chiementin est en collaboration avec le Professeur D.Mba de l’Université de Cranfield (UK). Cette collaboration a permis de mieux appréhender l’étude des signaux en émission acoustique. Le Professeur D.Mba a pour spécialité le suivi de l’état des machines, pronostic des machines et turbo-machines. Il est animateur d’une Organisation Internationale de Normalisation chargée d’élaborer les premières normes internationales à l’application de l’émission acoustique pour la surveillance de l’état des machines (ISO TC108 SC5 WG14). Il est actif au sein du British Standard Institut (BSI). Ce comité travaille sur la vibration et sur la surveillance de l’état des machines. Il est aussi membre du jury (Master Thesis Award) à l’E.F.N.M.S. (European Federation of National Maintenance Societies).
En savoir plus

131 En savoir plus

Diagnostic des défaillances basé sur l’analyse vibratoire d’une turbine à vapeur.

Diagnostic des défaillances basé sur l’analyse vibratoire d’une turbine à vapeur.

Tous ces défauts ont un point commun : ils se traduisent tôt ou tard par une perte de fragments de métal. Ce défaut consécutif de la destruction est l'écaillage. Il se traduit par des chocs répétés des billes sur la cage de roulement. Pour améliorer la détection, on réalise un filtrage par le capteur de vibration. On utilise pour cela un accéléromètre à large bande passante, qui excité par les chocs. Il laisse passer les chocs, pas le bruit de fond. Ce filtrage assure une meilleure discrimination du défaut. Il suffit de mesurer le niveau du signal de sortie, qui, en l'absence de choc, est faible et augmente très vite, en cas de défaut. Ce type de défauts se caractérise donc par une augmentation de la valeur efficace du signal et de son facteur de crête. La base de la détection du défaut de roulement est donc de détecter l'augmentation de l'énergie du signal, ou plutôt, si l'on veut avoir une détection précoce, de ce qui dans l'énergie indique la présence de petits chocs répétés.
En savoir plus

118 En savoir plus

diagnostic des défauts statoriques des machines asynchrones

diagnostic des défauts statoriques des machines asynchrones

15 IV.1 Introduction: Le diagnostic se base essentiellement sur l’analyse spectrale des différents signaux tels que : les courants statoriques, le couple, les vibrations, les flux de fuites, la vitesse, la puissance, etc. qui sont les approches les plus utilisées pour détecter les défauts mécaniques ou électriques dans les MI. Le rôle de la technique de l’analyse spectrale est de découvrir la signature spécifique de chaque type de défaut .En diagnostic, il est indispensable de comprendre comment les signatures des différents défauts se manifestent-elles ?: qui peut être une apparition de nouvelles composantes spectrales (signature propre de défaut) ou seulement une modification des amplitudes des composantes spectrales déjà existantes .C’est pourquoi , il faut avoir une bonne connaissance sur les différents harmoniques qui apparaissent dans le spectre en régime normal ou en état de défaillance .La simulation ne donne pas des réponses réelles et précises, par conséquent nous sommes obligés de visualiser les spectres expérimentaux pour avoir des explications à toutes les questions en attentes de réponses claires et sans ambiguïtés .Aussi, nous allons faire des études comparatives entre les différentes méthodes de diagnostic afin de connaître les approches qui jouissent d’une la meilleure sensibilité face aux défauts rencontrés.
En savoir plus

91 En savoir plus

Etude du processus de dégradation des roulements par analyse vibratoire

Etude du processus de dégradation des roulements par analyse vibratoire

Le dépistage a pour objectif de mettre en évidence l’existence d’une anomalie à un stade précoce et de suivre son évolution. Le diagnostic doit permettre d’identifier avec précision la nature de l’anomalie et si possible en préciser la gravité. La démarche du diagnostic est donc fondamentalement différente de celle du dépistage. Elle ne repose pas sur le choix préalable d’un indicateur ou d’un ensemble d’indicateurs dont on va surveiller l’évolution dans le temps, mais sur une analyse systématique du signal vibratoire, tant dans sa forme spectrale que temporelle, pour rechercher la présence d’images vibratoires de l’ensemble des défauts susceptibles d’affecter l’installation considérée. Cette analyse systématique s’effectue selon une méthodologie rigoureuse et fait appel à des techniques de traitement du signal beaucoup plus complexes que celles généralement mises en œuvre dans le cadre d’une surveillance « traditionnelle » par dépistage .
En savoir plus

142 En savoir plus

Etude de l’usure des engrenages par analyse vibratoire

Etude de l’usure des engrenages par analyse vibratoire

Les engrenages travaillent dans des conditions en général sévères et sont par conséquent soumis à une détérioration progressive de leur état, notamment au niveau des dentures. Plusieurs méthodes de surveillance des machines ont été proposées dans la littérature. Manifestement la plus répandue est l’analyse vibratoire. Notre travail est validé sur un réducteur tournant à une vitesse fixe qui permet de détecter et identifier les défauts recherchés grâce à cette technique. Les signaux représentatifs sont susceptibles de présenter ces défauts, il s’agit d’un défaut distribué représentatif d’une usure uniformément répartie.
En savoir plus

124 En savoir plus

Analyse des variables de diagnostic des défauts d'un convertisseur DC-AC

Analyse des variables de diagnostic des défauts d'un convertisseur DC-AC

1 Introduction générale L’utilisation croissante dans l’industrie de systèmes commandés à base d’électronique de puissance entraîne de plus en plus de problèmes de perturbation au niveau des réseaux électriques. Ainsi, on assiste à une augmentation régulière, de la part des utilisateurs, des taux d’harmonique et de déséquilibre des courants, ainsi qu’à une importante consommation de la puissance réactive. La circulation de ces mêmes courants perturbés va également provoquer des harmoniques et des déséquilibres de tension, lesquels vont se superposer à la tension nominale du réseau électrique. De plus, des incidents du type coups de foudre ou un brusque démarrage d’une machine tournante à forte puissance peuvent causer une chute soudaine et importante de tension. On nommera ce type d’incident : creux de tension. Ces perturbations ont bien entendu des conséquences néfastes sur les équipements électriques, lesquelles peuvent aller d’un fort échauffement ou d’un arrêt soudain des machines tournantes jusqu’à la destruction totale de ces équipements. De ce fait, les distributeurs de l’énergie électrique se voient donc obligées d’imposer des normes et de se protéger contre ces perturbations. Des normes sur les harmoniques ont été proposées par la commission internationale d’électrotechnique IEC61000, et par les recommandations IEEE Std. 519-1992 [1], [2].
En savoir plus

83 En savoir plus

Diagnostic vibratoire au service de la maintenance : de l’acquisition à la décision

Diagnostic vibratoire au service de la maintenance : de l’acquisition à la décision

Le travail que nous présentons dans cette thèse s’inscrit dans le cadre de l’automatisation du diagnostic moyennant les méthodes de reconnaissance de formes et de l’intelligence artificielle. Dans un premier temps, nous exposons la méthodologie adoptée pour la conception du système de reconnaissance automatique des défauts mécaniques pour ensuite, détailler les différentes étapes en allant de l’acquisition à la décision. En seconde partie, nous nous intéressons à la sélection d’indicateurs les plus pertinents et non redondants qui constituent une étape importante de l’élaboration du système. De plus, nous montrons l’avantage qu’il y a à utiliser le vecteur forme (VF) réduit par le biais des signaux réels et de la visualisation par analyse en composantes principales (ACP). Nous proposons alors, une méthode basée sur une hybridation des algorithmes génétiques (AGs) et de l’analyse discriminante linéaire (ADL). Enfin, trois algorithmes de classification ont été mis au point à savoir :
En savoir plus

229 En savoir plus

Influence des défauts sur le comportement vibratoire linéaire des systèmes tournant

Influence des défauts sur le comportement vibratoire linéaire des systèmes tournant

Afin d’´ etendre cette m´ ethode num´ erique aux machines tournantes r´ eelles, les concepts de modes et d’oscillations poly-harmoniques ont ´ et´ e adapt´ es ` a la m´ ethode des ´ el´ ements finis. Le troisi` eme chapitre s’est focalis´ e sur la prise en compte du couplage rotor-stator dans le cas d’une mod´ elisation complexe tridimensionnelle de mani` ere ` a ´ etudier l’influence d’´ eventuels d´ efauts de forme sur le comportement vibratoire d’ensemble des machines. Les oscillations ´ etant la somme de contributions sur diff´ erents harmoniques, le maillage initial dans le domaine temporel devient, pour chaque vitesse de rotation consid´ er´ ee, un ensemble convergent de sous-structures associ´ ees ` a chaque contribution dans le domaine fr´ equentiel. La base modale du syst` eme est alors calcul´ ee par sous-structuration avec la m´ ethode de Craig-Bampton et les conditions entre chaque interface repr´ esentent la condition de rotation constante entre le rotor et le stator (couplage par relation lin´ eaire entre chaque contribution). Dans le cas des oscillateurs param´ etriques, la dimension de la base modale d´ epend non seulement du nombre de modes utilis´ es mais aussi d’une troncature fr´ equentielle selon le nombre d’harmoniques conserv´ es. Les modes propres param´ etriques du syst` eme sont alors calcul´ es par recombinaison modale en mod´ elisant le rotor dans le rep` ere tournant et le stator dans le rep` ere fixe. La stabilit´ e est d´ etermin´ ee en r´ esolvant le probl` eme aux valeurs propres associ´ e ` a l’´ equation d’´ equilibre homog´ en´ eis´ ee du syst` eme, dans la base modale obtenue par synth` ese modale, et pour chaque vitesse de rotation. Enfin, le r´ egime permanent se calcule sur base modale au moyen du syst` eme lin´ eaire entre chaque contribution. Afin d’illustrer la pertinence d’une mod´ elisation tridimensionnelle, le chapitre est enrichi par l’exemple num´ erique de l’´ etude du comportement vibratoire d’ensemble d’un arbre tournant muni d’un volant d’inertie souple sur paliers isotropes.
En savoir plus

142 En savoir plus

Contribution à la surveillance et au diagnostic des défauts de la machine asynchrone

Contribution à la surveillance et au diagnostic des défauts de la machine asynchrone

FORMULATION DU PROBLEMATIQUE Le diagnostic des machines asynchrones est fortement développé dans le monde industriel car la volonté d'obtenir une chaîne de production de plus en plus adéquate devient, pour certaine application indispensable. Les chaînes de production doivent être composées de systèmes de protections fiables car une quelconque défaillance, même la plus insignifiante, peut mener à l‟arrêt inévitable. Pour remédier à ce problème la recherche, s'emploie depuis plusieurs dizaines d'années à élaborer des méthodes de diagnostic dont l‟objectif primordial est la prévention d‟apparition du risque en un point particulier du système électromécanique. Notre recherche s‟articule essentiellement sur le diagnostic des défaillances de la machines asynchrone triphasée à cage d‟écureuil et des éléments qui lui sont accouplés telles que les boîtes à vitesse, ceci en faisant appel à la méthode sans modèle à priori, qui elle, est basée essentiellement sur le traitement du signal courant de ligne. Cette approche du courant va nous permettre de diagnostiquer l‟état du système électromécanique, d‟abord en fonctionnement sain, puis en dysfonctionnement et, essayer après une analyse des spectres ou des formes géométriques obtenus, d‟en conclure sur la nature des différentes défaillances électriques et / ou mécaniques
En savoir plus

103 En savoir plus

Diagnostic des défauts d’engrenages à base de la transformée en paquet d’ondelette

Diagnostic des défauts d’engrenages à base de la transformée en paquet d’ondelette

5 . Détection précoce de défauts d'un système d'engrenages par la transformée en paquets d’ondelettes : La détection précoce de défauts dans les systèmes mécaniques, est d’une grande importance pour les opérateurs, a attiré l’attention de beaucoup de chercheurs ces dernières années. Elle vise la planification de l’arrêt et la réparation de ces systèmes au lieu de dégâts catastrophiques causée par des défauts inattendus. On trouve plusieurs techniques dans la littérature pour la détection précoce de défauts basées sur l’analyse vibratoire. L’analyse vibratoire fait appel aux outils de traitement de signal dans les domaines temporel, fréquentiel, et temps-fréquence. Chaque technique possède des avantages et des limitations. Le principe fondamental de l’analyse vibratoire repose sur le fait qu’un changement dans les conditions mécaniques du système peut induire un changement dans les vibrations produites par ce système. Dans les systèmes simples, ce changement peut prendre la forme d’augmentation d’amplitude du signal vibratoire. Pour les systèmes plus complexes, le changement dans le signal vibratoire dû à la détérioration d’un organe de la machine sera moins considérable; et pour identifier le défaut, des techniques plus élaborées sont nécessaire.
En savoir plus

50 En savoir plus

Techniques de maintenance préventive des machines tournantes dans le cas de défauts combinés de roulements et d’engrenages

Techniques de maintenance préventive des machines tournantes dans le cas de défauts combinés de roulements et d’engrenages

Certains travaux utilisent les réseaux de neurones artificiels (ANN) comme une méthode de diagnostic dans leurs recherches, Ben Ali et al. [6] ont développé un modèle mathématique pour la sélection et l'analyse des plus importantes fonctions du mode intrinsèques (intrinsic mode functions) .Les données choisis sont utilisés pour former une ANN pour classer les défauts de roulements. L’ANN, comme un outil efficace, a le potentiel pour l'évaluation automatique de la dégradation des performances de roulement sans intervention humaine. Dans le même champ d'application, Sanz et al. [7] ont présenté un algorithme multi-étapes pour le suivi de l'état dynamique d'un engrenage. L’information Fournit de l'état de transmission est visée par l'algorithme et les estimations de la rigidité des mailles pour chaque révolution de l'arbre dans le cas où un défaut est localisé.
En savoir plus

94 En savoir plus

Diagnostic des défauts des roulements dans les machines asynchrones par la méthode  de la MCSA

Diagnostic des défauts des roulements dans les machines asynchrones par la méthode de la MCSA

14 Selon que l’on dispose, ou pas, d’un modèle mathématique représentatif du système, les méthodes de diagnostic se répartissent en deux grandes classes. Dans le premier cas, on a des redondances d’informations et la connaissance fournie par le modèle mathématique pour caractériser le mode de fonctionnement ou l’état du système puis décider s’il est normal ou anormal. Dans le deuxième cas, c’est l’analyse des données fournies par le système qui permet de décider de son état. Les méthodes précédentes font alors appel à des procédures d’apprentissage et de reconnaissance de forme ou à l’intelligence artificielle [3]. Vu la diversification dans les techniques de diagnostic, un tour d’horizon sur les techniques les plus utilisées s’impose.
En savoir plus

79 En savoir plus

2014 — Comportement vibratoire de rotors opérant à hautes vitesses et détection des défauts de roulements

2014 — Comportement vibratoire de rotors opérant à hautes vitesses et détection des défauts de roulements

PERSPECTIVES DE DÉVELOPPEMENTS La nature fortement transitoire du mécanisme étudié (broche de CNC) est un des paramètres les plus importants dans la surveillance des machines-outils. Si un système automatisé de diagnostic est développé dans l’optique d’un régime permanent, son déploiement dans un environnement transitoire implique une grande perte de performance. C’est dans cette optique que s’inscrit le système de surveillance SIPVICOP, combinant les mesures dynamiques (Accélérations, Émissions acoustiques, Courant…) et les conditions instantanées de coupe. La nature fortement transitoire et non linéaire du comportement des CNC pourra ainsi être décomposée en sous-ensembles d’états (en fonction de plages de vitesse de rotation, de matériaux, d’outils, de vitesse d’avance…). SIPVICOP permet l’acquisition de signaux dynamiques d’accélérations. Dans le cadre de la recherche, il a été possible de connecter des capteurs de vibration à la broche, de se connecter à l’accéléromètre interne des broches. Le système de surveillance pourra facilement s’accommoder d’autres paramètres moins intrusifs (l’émission acoustique, courant électrique, ultrasons…). Il sera aussi possible d’étudier la fiabilité de ces paramètres dans le cadre d’une étude comparative. Une attention particulière devra être accordée à l’abondance des données recueillies par SIPVICOP dans le cadre de l’étude de la dégradation de l’état des roulements, l’archivage et enregistrement continu risquant de saturer très rapidement les périphériques. L’étude et l’implantation d’un outil de classification et pour les entrées les plus influentes sont primordiales pour réduire la quantité de données recueillies, d’optimiser le diagnostic automatisé et d’en améliorer les capacités de généralisation. Il sera certainement utile d’étudier les mécanismes de déclenchement de seuil activant l’enregistrement. La surveillance pourra se faire en continu, alors que le stockage ne se fera que sur déclenchement de seuils spécialement adaptées à chaque sous-ensemble d’état de fonctionnement. La logique floue semble être une technique bien adaptée pour classifier les états de fonctionnement, réduisant la complexité du système de fortement transitoire à pseudo-permanant.
En savoir plus

227 En savoir plus

Application des algorithmes d’apprentissage automatique pour la détection de défauts de roulements sur les machines tournantes dans le cadre de l’Industrie 4.0

Application des algorithmes d’apprentissage automatique pour la détection de défauts de roulements sur les machines tournantes dans le cadre de l’Industrie 4.0

Dans l’objectif de mettre en place un système de prédiction de défaut des machines tournante capable de prédire les pannes avant que celle-ci ne produise et dans l’optique de fournir un système robuste et fiable, nous avons décidé de développer ce projet avec deux méthodes d’analyse de la machine. La première méthode est intuitive, car elle est basée sur une interprétation graphique de l’évolution la moyenne des fréquences crête dans le temps. Pour cela nous avons mis en place un système appelé système de surveillance de l’état de la machine qui va au fur et à mesure que la machine est en marche recevoir des données recueillies par les capteurs et mettre à jour le graphique qui représente les résultats du calcul de la moyenne des fréquences crête. Grâce aux seuils de bon fonctionnement qui sont fixés de base sur le graphique les opérateurs pourront vérifier s’il a une augmentation des valeurs de la moyenne et prendre des décisions d’intervenir avant que la panne ne survienne.
En savoir plus

93 En savoir plus

Show all 10000 documents...