Badri, Bechir (2007). Caractérisation numérique et expérimentale des défauts de roulements. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.
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Résumé
Le présent mémoire s'inscrit dans le cadre d'une maîtrise en génie mécanique, effectuée sous la direction de messieurs Marc Thomas et Sadok Sassi, et entamée à l'automne 2004.
Cette maîtrise avait pour objectif initial l'étude numérique et expérimentale de roulements atteints de défauts localisés. Un simulateur numérique de défaut de roulement a été développé (BEAring Toolbox: BÉAT -chap. 5-), permettant de générer, à partir des paramètres géométriques et de fonctionnement, la réponse vibratoire du roulement défectueux.
La réponse ainsi générée est fonction--entre autres--de la distribution de charge dans le roulement, de ses caractéristiques dynamiques (rigidité et amortissement), des caractéristiques Elasto-Hydro-Dynamique du film d'huile, ainsi que de la fonction de transfert entre le roulement et le capteur.
Le comportement dynamique du roulement a été modélisé par un système couplé de 3 degrés de liberté. Ce système d'équations est alors résolu numériquement afin de générer la réponse du système en présence d'une excitation induite par le défaut.
En ajoutant à la réponse impulsionelle causé par le défaut, une composante aléatoire causée entre autres par le frottement des billes sur les pistes, le simulateur donne des réponses réalistes, et similaires à celles recueillies par capteur sur un palier de roulement.
Les résultats délivrés par le simulateur ont été validés par des essais expérimentaux réalisés sur 2 bancs d'essais, dont un conçu et réalisé à l'ÉTS.
L'exploitation de BEAT a donné lieu à plusieurs résultats dans des applications très variées, allant de l'aide au diagnostic, à la reconnaissance de défauts de roulements par les réseaux de neurones et l'élaboration de nouveaux outils numériques dédiés à mieux caractériser l'état de dégradations des roulements.
Tous ces travaux ont mené à différentes publications récemment soumises ou en cours de soumissions à des revues scientifiques ainsi qu'à des conférences de renommée internationale dans le domaine de la vibration.
C'est ainsi, qu'après accord des directeurs de mémoire et de la doyenne à la formation, la forme d'un mémoire par articles a été retenue pour la rédaction du présent travail. Le choix des articles à intégrer dans ce mémoire a été motivé par le souci de présenter un maximum de théorie relative à la dynamique du roulement, mais aussi pour respecter une certaine continuité et cohérence dans la lecture.
Outre les articles qui sont présentés dans les chapitres 2 à 4 , il sera détaillé dans les annexes 1 à 5 les différentes étapes de modélisation ainsi que toute la théorie utilisée pour développer le simulateur. Cette dernière ne figurant pas entièrement dans les articles. En effet, les articles, bien que tous ayant trait à la vibration des roulements, touchent à des domaines assez variés, tel le traitement de signal avancé, la tribologie, la mécanique fondamentale, la modélisation numérique, les réseaux de neurones, la programmation...etc.
Les articles retenus pour ce mémoire sont: (1) BEAT, un simulateur virtuel de défauts de roulements (CMVA Ottawa 2004). (2) La transformée de Julien Rapide: une nouvelle procédure de traitement de signal pour la détection des chocs. (CMVA Édmonton 2005). (3) Détection et classification de défauts de roulements par réseaux de neurones (CMVA Montréal 2006).
Le premier article présenté au chapitre 2 mettra l'accent sur la théorie ayant donné naissance au simulateur, ainsi qu'un bref aperçu des résultats générés.
Un autre aspect de l'exploitation du simulateur sera présenté dans le deuxième article -chapitre 3-, intitulé La Transformée de Julien Rapide, détaillant un nouvel algorithme numérique dédié à la détection des chocs dans les machines tournantes et applicable tant sur les roulements que sur les engrenages. Ce nouvel algorithme est déjà commercialisé par la compagnie IMS (Baie d'Urfé).
Finalement, sera présenté un article paru en marge du 24éme séminaire international de l'Association canadienne de vibrations des machines (ACVM) et qui a été organisé à l'ÉTS en octobre 2006, où il sera question du développement et de l'exploitation d'un système expert à base de réseaux de neurones dans la reconnaissance des défauts de roulements -chapitre 4-.
Titre traduit
Numerical and experimental study of defective rolling bearing
Résumé traduit
A new software application, called BEAT (BEAring Toolbox), has been developed in order to simulate the bearing vibratory response to excitations produced by localized defects.
The generation of vibration by a point defect in a rolling element bearing was mode led as a function of the rotation of the bearing, the distribution of the load in the bearing, the bearing structure elasticity, the Elasto-Hydro-Dynamic oil film characteristics and the transfer function between the bearing and the transducer.
The dynamic behaviour of the bearing was represented by a coupled three degrees of freedom system. The governing equations of the simulation model were then solved by computer simulation techniques. By adding to the impulsive response due to the localized defects, a noised response due to sliding friction between the moving parts, BEAT should be able to provide more realistic results, similar to the ones given by a sensor during experimental measurements.
The predictability of the simulation model has been confirmed by comparison with experimental results performed on a bearing test rig.
Direct exploitation of BEAT demonstrates that an appropriate combination of conventional scalar indicators may lead to two more suitable new parameters.
The simulator has also been used to develop and to validate the Rapid Julien Transform (RJT), which will identify the shocks in a signal as well as their respective amplitudes.
RJT can be used in the time domain to estimate which proportion of the total signal energy is caused by shocks. The RJT can also be applied in the frequency domain and will allow through envelope or time-frequency analysis to clearly identify the sources of shocks even though they are of various origins. This software is commercialized by the company IMS (Baie d'Urfé).
Finally, an expert system, based on neural network has been developed, in order to recognise bearing defects, and to specify their severity.
Type de document: | Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique) |
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Renseignements supplémentaires: | "Mémoire par articles présenté à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention de la maîtrise en génie mécanique". Bibliogr. : f. ([136]-138). |
Mots-clés libres: | Beat, Caracterisation, Classification, Defaut, Detection, Experimental, Index, Julien, Neurone, Numerique, Rapid, Reseau, Roulement, Simulateur, Virtuel |
Directeur de mémoire/thèse: | Directeur de mémoire/thèse Thomas, Marc |
Codirecteur: | Codirecteur Sassi, Sadok |
Programme: | Maîtrise en ingénierie > Génie mécanique |
Date de dépôt: | 04 avr. 2011 18:05 |
Dernière modification: | 04 nov. 2016 23:49 |
URI: | https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/549 |
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