| Summary: | Les entraînements électriques à base de machine asynchrone sont largement utilisés dans les applications industrielles en raison de leur faible coût, de leurs performances et de leur robustesse. Cependant, des modes de fonctionnement dégradés peuvent apparaître durant la vie de la machine. L'une des raisons principales de ces défaillances reste les défauts de roulements à billes. Afin d'améliorer la sûreté de fonctionnement des entraînements, des schémas de surveillance peuvent être mis en place afin d'assurer une maintenance préventive. Ce travail de thèse traite de la détection et du diagnostic des défauts mécaniques et plus particulièrement des défauts de roulements dans une machine asynchrone. Généralement, une surveillance vibratoire peut être mise en place. Cette méthode de surveillance est cependant souvent chère du fait de la chaîne de mesure. Une approche, basée sur l'analyse et le traitement des courants statoriques, est alors proposée, afin de suppléer à l'analyse vibratoire. L'étude est basée sur l'existence et la caractérisation des effets des oscillations du couple de charge sur les courants d'alimentation. Un schéma de détection est alors introduit pour détecter différents types de défauts de roulements. De plus, des variables mécaniques, telles que la vitesse ou le couple, sont également reconstruites afin de fournir une indication sur la présence de défauts de roulements. Par ailleurs, un diagnostic des modulations des courants statoriques est proposé, en régime permanent et en régime transitoire, quel que soit le rapport entre les fréquences porteuse et modulante. Les méthodes étudiées sont la transformée de Hilbert, la transformée de Concordia, l'amplitude et la fréquence instantanées ainsi que la distribution de Wigner-Ville. === Asynchronous drives are widely used in many industrial applications because of their low cost, high performance and robustness. However, faulty operations may appear during the lifetime of the system. The most frequently encountered faults in asynchronous drives come from rolling bearings. To improve the availability and reliability of the drives, a condition monitoring may be implemented to favor the predictive maintenance. This Ph.D. thesis deals with detection and diagnosis of mechanical faults, particularly rolling bearings defects in induction motors. Traditionally, bearing monitoring is supervised using vibration analysis. Measuring such quantities is often expensive due to the measurement system. An other approach, based on stator current analysis, is then proposed. The characterization of load torque oscillation effects on stator currents is studied. A detection scheme is then proposed to detect several types of bearing faults. Moreover, mechanical variables, such as rotating speed or torque, are estimated in order to detect bearings defects. In addition, a diagnosis of stator currents modulations is proposed, in steady and transient state, whatever the career and modulation frequencies. Hilbert transform, Concordia transform, instantaneous amplitude and frequency are studied. The Wigner-Ville distribution is used in transient state.
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