La vitrine de diffusion des mémoires et thèses de l'ÉTS
RECHERCHER

Détection de l'usure de roulements par émission acoustique

Téléchargements

Téléchargements par mois depuis la dernière année

Plus de statistiques...

Kedadouche, Mourad (2015). Détection de l'usure de roulements par émission acoustique. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

[thumbnail of KEDADOUCHE_Mourad.pdf]
Prévisualisation
PDF
Télécharger (12MB) | Prévisualisation
[thumbnail of KEDADOUCHE_Mourad-web.pdf]
Prévisualisation
PDF
Télécharger (4MB) | Prévisualisation

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.

Titre traduit

Detection of bearing wear by acoustic emission

Résumé traduit

The work presented in this thesis focuses on the detection of bearing defects by using acoustic emission. The main objective is to detect the fault at an early stage of degradation at a low severity level never reached. On the other hand, efficient signal processing tools have been developed for good detection of the frequencies associated with the default and these harmonics. The thesis is organized by articles. The work is divided over two parts who have been the subject of five journal papers.

The first part of this thesis is focused on the ability of acoustic emission to detect a fault in its early stages of degradation. A comparative study between the acoustic emission and vibration measurements is exposed. Two different approaches are used:

• The first approach uses a simple signal processing tools, easy to operate and that are most commonly used in the industry. Exploiting the frequency content of the signal remains the most used tool in the diagnosis of rotating machinery. The quality of the representation is based on the signal processing tool used for this purpose. The best choice is made on the basis of having the best presentation of the spectrum, where the frequencies of the default are clearly identified in terms of amplitude and number of the associated harmonics. A first study was conducted at the ETS (École de Technologie Supérieure) on a simple test rig composed by a shaft on which two ball bearings are installed and connected to a motor. The second study was conducted in the laboratories of Pratt & Whitney Canada (the industrial partner). The tests were performed on an aircraft engine PW120.
• The second approach is based on a much more sophisticated signal processing tool that focuses on the characterization of the cyclostationary appearance in acoustic emission signals.

In the second part of my thesis, the study is focused on the development of new signal processing tools for better detection of bearing faults. Three hybrid methods have been developed mainly based on the EMD technique (Empirical Mode Decomposition) for the diagnosis of rolling defects, but also on minimum entropy methods, empirical wavelet transform and Teager Kaiser Energy Operator (TKEO). All these methods were validated through simulations and experimental data from acoustic emission signals and vibration measurements.

These studies support consistently the utility of acoustic emission and its ability to detect a bearing fault at an early stage of degradation. Our study allows for deciding between the scientific communities to the fact that the acoustic emission is rather better than the vibration measurements for early detection. The defect used is about 40μm that, to our knowledge, is the smallest default never studied to date by the scientific community. A comparative study of the proposed methods is exposed with my main recommendations for future researches. The empirical wavelet transform is appeared as the method having the greatest potential for early detection of defects.

Type de document: Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires: "Thèse par articles présentée à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention du doctorat en génie". Bibliographie : pages 255-270.
Mots-clés libres: Contrôle par émission acoustique. Paliers et coussinets Défauts. Usure (Mécanique) Traitement du signal Techniques numériques. défaut, détection, roulement, détection précoce, émission acoustique, mesures vibratoires, méthodes de traitement de signal
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de mémoire/thèse
Thomas, Marc
Codirecteur:
Codirecteur
Tahan, Souheil-Antoine
Programme: Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt: 17 sept. 2015 14:14
Dernière modification: 17 sept. 2015 14:14
URI: https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/1508

Gestion Actions (Identification requise)

Dernière vérification avant le dépôt Dernière vérification avant le dépôt