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

• Main Author: Kidar, Thameur
• Other Authors: Saint-Etienne
• Language: fr
• Published: 2015
• Subjects: Engrenages; Fissure; Analyse vibratoire; Cyclostationnarité; Analyse spectrale; Gears; Crack; Vibration analysis; Cyclostationarity; Spectral analysis
• Online Access: http://www.theses.fr/2015STET4007/document

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'intégration 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 descripteurs 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 développant 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 rotational invariance techniques avec une fenêtre glissante, weighted least squares estimation et le scalogramme de phase) est effectuée 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 rapport 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, a priori, plus performant que les autres approches === The gear crack is considered as the most complicated failure to diagnose because its vibration signature is not really known. In addition, the integration of crack defect in numerical models is not a simple task. On the other hand, gears diagnosis can be done in the time domain through statistical descriptors or in the frequency domain using spectral analysis or cepstral analysis. During the appearance of a crack defect, nonlinear and nonstationary phenomena occur which makes the classical tools of signal processing unreliable. In this manuscript, we respond to these challenges by developing a gear model of 6 DOF that has a crack that breathes. This allows us to study the signature of the defect in the resulting vibrations with a flexible way away from external vibrations. The results showed that the crack leads to a fall in the mesh stiffness. In addition, the opening and closing of the crack causes a fatigue in the material which generates a random term in the vibration signal. The combination of the random term with periodic component due to the rotation of the shafts leading to the appearance of second-order cyclostationary. A comparative study of sensitivity and robustness between the fast Fourier transform, second-order cyclostationary and estimators of instantaneous phase (the Hilbert transform, Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques with a sliding window, Weighted Least Squares Estimation and phase scalogramme) is performed for the early detection of cracks. In addition, experimental tests were carried out on a test-bench with different sizes of crack. The theoretical and experimental results showed that the cyclostationary analysis is the most sensitive and most robust method for the early detection of cracks in comparison with the other evaluated methods. Furthermore, the analysis of the instantaneous phase also gives good results in the case of crack defects. We have shown that the phase scalogramme is a priori more efficient than other approaches