Détection de l'usure de roulements par émission acoustique

Résumé

Le travail présenté dans le cadre de cette thèse porte sur la détection des défauts de roulements par émission acoustique. L’objectif principal est de pouvoir détecter le défaut à un stade de dégradation précoce, à des niveaux faibles de sévérité encore jamais égalés. Des outils de traitement de signal efficaces pour une meilleure détection des fréquences associées au défaut ainsi que ces harmoniques ont dû être développés. La thèse est organisée par articles. Le travail est reparti en deux parties qui ont fait l’objet de 5 articles de revue. La première partie de la thèse est focalisée sur l’étude de la capacité de l’émission acoustique à détecter un défaut à son premier stade de dégradation. Une analyse comparative entre l’émission acoustique et les mesures de vibrations y est exposée. Deux approches différentes y ont été utilisées : • La première approche utilise des outils de traitement de signal simple, faciles à exploiter et qui sont les plus utilisés dans l’industrie. Exploiter le contenu fréquentiel du signal demeure l’outil le plus répandu dans le diagnostic des machines tournantes. La qualité de la représentation repose sur l’outil de traitement de signal exploité à cette fin. Le meilleur choix s’est fait sur la base d’avoir la meilleure présentation du spectre où les fréquences du défaut sont clairement identifiées en termes d’amplitude et du nombre d’harmoniques associées. Une première étude est réalisée sur un banc d’essais simple composé d’un arbre sur lequel deux roulements à bille sont installés et connectés à un moteur. La seconde étude a été menée dans les laboratoires du partenaire industriel Pratt&Whitney et les tests ont été effectués sur un turbopropulseur (PW120). • La deuxième approche s’appuie sur un outil de traitement de signal beaucoup plus sophistiqué qui porte sur la caractérisation de l'aspect cyclostationnaire des signaux d'émission acoustique. Dans la deuxième partie de cette thèse, l’étude s’est focalisée sur le développement de nouveaux outils de traitement de signal pour une meilleure détection du défaut de roulement. Trois méthodes hybrides ont été développées, principalement basées sur la technique EMD (Empirical Mode Decomposition) pour le diagnostic des défauts de roulement, mais aussi sur méthodes par transformée d’ondelettes empiriques, la méthode de minimum d’entropie ainsi qu’en utilisant la méthode de TKEO (Teager Kaiser Energy Operator). Toutes ces méthodes ont été validées à travers des signaux de simulations numériques et des données expérimentales issues de mesures d’émission acoustique et de vibration. Nos résultats viennent appuyer de façon consistante l’utilité et le potentiel de l’émission acoustique et sa capacité à détecter un défaut de roulement à un stade précoce de dégradation. D’autre part, notre étude vient départager la communauté scientifique sur le fait que l’émission acoustique est plutôt meilleure que les mesures vibratoires pour une détection précoce. Le défaut en question est de l’ordre de 40 μm qui, à notre connaissance, est le plus petit défaut jamais étudié à ce jour par la communauté scientifique. Une étude comparative entre les méthodes proposées est exposée ainsi que nos principales recommandations pour des recherches futures. La méthode par ondelettes empiriques s’est avérée celle avoir le plus de potentiel.

Date	25 juin 2015
langue originale	Français
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Marc Thomas (Directeur(-trice)) & Antoine Tahan (Codirecteur(-trice))