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Méthodes de traitement du signal avancées pour la surveillance et le diagnostic vibratoire des systèmes complexes

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Inscriptions closes à cette réunion.

Inscriptions

37 personnes membres du GdR ISIS, et 19 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.
Capacité de la salle : 58 personnes.

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Qui ?

Le GdR ISIS prend en charge les déplacements des organisateurs des réunions et des orateurs. Le GdR prend aussi en charge les déplacements des participants aux réunions membres d'un laboratoire adhérent du GdR dans la limite d'un doctorant et d'un permanent par laboratoire académique et par réunion, ou d'une personne par adhérent du club des partenaires et par réunion.

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Méthodes de traitement du signal avancées pour la surveillance et le diagnostic vibratoire des systèmes complexes

La surveillance de l'état de santé des systèmes complexes constitue une thématique en pleine expansion permettant aux industriels d'innover dans des secteurs très concurrentiels. Touchant des domaines très variés tels que le transport, l'énergie, le génie civil ou la production, surveiller un système complexe de façon préventive consiste à évaluer son état afin de planifier une maintenance, un ensemble d'actions permettant de remettre le système en état normal de fonctionnement et ainsi éviter une dégradation voire la casse d'un des composants ou d'une partie du système. Une telle stratégie de surveillance ou maintenance conditionnelle améliore la sécurité, la qualité et la disponibilité du système surveillé, augmente sa durée de vie, et réduit ses coûts d'exploitation.

Réseaux de capteurs, multi-modalité, capteurs intelligents, traitement embarqué, supervision à distance, tablettes et écrans tactiles, la multiplication des objets connectés et la taille des données collectées ouvre des perspectives nouvelles en termes de traitement du signal multidimensionnel, d'apprentissage statistique et de prises de décision. La surveillance de l'état de santé des systèmes complexes présente des enjeux grandissants.

L'objectif de cette journée du GDR ISIS est de présenter une vue d'ensemble des développements les plus récents en traitement du signal pour l'analyse des signaux mesurés tels que mesures électriques, vibratoires, acoustiques. Des techniques d'échantillonnage (analyse et suivi d'ordre, échantillonnage aléatoire, ...) au traitement des données (estimation, détection de défaut, indicateurs de défaillance, ...), du diagnostic et de la prise de décision (apprentissage, classification, ...). Plus précisément, les thématiques visées sont :

La journée se déroulera jeudi 15 mars à Telecom ParisTech (46 rue Barrault, Paris 13ème), Amphi RUBIS.

Le programme de cette journée comportera notamment trois exposés invités :

Les propositions de communications (titre et résumé de quelques lignes) sont à envoyer au plus tard le 15 février 2018 aux organisateurs :

Programme

Orateurs invités: 40 mn (exposé + questions)

Orateurs: 25 mn (exposé + questions)

Résumés des contributions

Détection de changements dans des modèles physiques pour la surveillance vibratoire en génie civil

Michaël DÖHLER, I4S, INRIA, Rennes. Orateur invité

La surveillance de l'intégrité des structures du génie civil (comme des ponts, bâtiments, éoliennes, ...) peut être réalisée par l'observation de petits changements dans un modèle physique, liés aux valeurs propres et vecteurs propres d'un système dynamique linéaire, à partir de mesures vibratoires. Ces systèmes sont supposés stochastiques parce que les forces externes appliquées sur la structure sont inconnues, et les mesures sont bruitées. Dans cet exposé nous nous focaliserons tout d’abord sur les problématiques d’identification du système et d'estimation d’incertitudes inhérentes à cette identification avec des méthodes sous-espaces. Puis, nous nous intéresserons à la détection de petits changements dans les propriétés dynamiques de ces systèmes afin d’y détecter et caractériser des endommagements. Plusieurs méthodes pour le diagnostic des endommagements seront présentées, s'appuyant différemment sur des données mesurées et sur des modèles physiques. Des applications sur des cas d'étude en laboratoire et sur des structures réelles en opération illustreront les approches présentées.

Diagnostic de défauts de câbles électriques par l'estimation de l'impédance caractéristique distribuée

Quinghua ZHANG, I4S, INRIA, Rennes. Orateur invité

Pour le diagnostic de défauts dans des câbles électriques, les méthodes de réflectométrie sont basées sur l'analyse des ondes réfléchies par les défauts que rencontre l'onde incidente injectée par une extrémité du câble testé. Elles sont aujourd'hui principalement utilisées pour détecter des défauts francs caractérisés par des ruptures d'impédance, facilement reconnaissables sur les ondes réfléchies. Cette présentation concerne la détection de défauts non francs, caractérisés par de faibles variations d'impédance, sans discontinuité, ou avec de faibles discontinuités. Les méthodes classiques de réflectométrie focalisant sur les réflexions par les discontinuités deviennent inefficaces. Les difficultés sont du fait que, d'une part, les défauts non francs éventuels sont de forme et de position inconnues, d'autre part, les mesures de réflectométrie sont limitées à une seule extrémité du câble. La méthode présentée est basée sur les équations des télégraphistes et consiste à calculer l'impédance caractéristique distribuée tout le long du câble, à partir des mesures de réflectométrie à une extrémité du câble testé. La performance de cette méthode sera illustrée par des résultats expérimentaux.

Cyclostationnarité angle-temps et séparation de sources par principes de moindre action pour le contrôle de santé de systèmes mécaniques

Jérôme ANTONI, Laboratoire Vibrations Acoustique, Université de Lyon. Orateur invité

Cet exposé a pour objectif de montrer quelques interactions entre le traitement du signal et le contrôle de santé des systèmes mécaniques à partir de mesures vibratoires. Ce domaine, qui fait partie du Health Monitoring, connait aujourd’hui un regain d’intérêt dans les secteurs du transport et de l’énergie. L’exposé est séparé en deux parties, qui s’intéressent respectivement aux signaux vibratoires de  « machines tournantes » et de « structures ». Nous montrons dans la première partie comment les signaux vibratoires de machines tournantes se modélisent sous la forme de processus cyclostationnaires « angle-temps », qui allient une description temporelle des propriétés dynamiques à une description angulaire des propriétés cinématiques, et dont les propriétés portent l’information utile au diagnostic. Ce formalisme permet de définir des outils d’analyse puissants et des indicateurs de suivi. Nous présentons un estimateur rapide de la « corrélation spectrale ordre-fréquence » (description duale du domaine angle-temps) qui rend réaliste l’utilisation de cette approche en diagnostic vibratoire. Des exemples d’applications illustrent le potentiel pour la surveillance et la détection de défauts dans les transmissions par engrenages et les paliers à roulements.

La deuxième partie de l’exposé aborde la surveillance vibratoire de structures mécaniques par l’analyse modale de leurs propriétés dynamiques. Ceci est réalisé en contexte « opérationnel », c’est-à-dire sous sollicitation ambiante, de manière non-paramétrique, par résolution d’un problème de séparation aveugle de sources. Nous proposons des critères de séparation spécifiques à la dynamique des structures, sur la base de considérations physiques inspirées des principes de moindre action. L’approche est illustrée sur différents types de structures du domaine des transports.

Estimation passive de la fonction de Green sur les plaques minces et application au contrôle de santé intégré

Julien de ROSNY, Institut Langevin, Paris.

Depuis près de 20 ans, l’estimation passive de la fonction de Green par corrélation de bruit ambiant a connu un essor très important dans de nombreux domaines de l’acoustique. Un sujet d’étude actif concerne les ondes élastiques dans les solides. Dans ces travaux nous nous focalisons sur l’émergence des fonctions de Green dans les plaques minces où le mode de flexion (mode A0) domine. L’exposé est composé de deux parties.

La première concerne un travail fondamental sur la reconstruction de fonctions de Green non pas par corrélation de bruit, mais par corrélation de « coda », c’est-à-dire des signaux multiplement réverbérés. L’effet du nombre de sources et de la largeur de la fenêtre de corrélation sur la qualité de la reconstruction est directement lié aux propriétés de corrélations spectrales est spatiales des modes propres de la plaque. Le parallèle avec le retournement temporel permet une interprétation intuitive des résultats. La dégradation induite par la présence d’un bruit additif est également abordée. Ces travaux ont été menés conjointement avec l’institut Langevin, ISTERRE et ISTEP dans le cadre de l’ITN Waves.

Dans la seconde partie de l’exposé, l’application de ce principe au contrôle de santé intégré est présentée. La méthode permet de localiser de manière passive l’apparition de défauts sur une plaque. La détection reste efficace même dans le cas où les sources de bruits ne génèrent pas un champ équiréparti. La robustesse de la méthode est expliquée en termes de stationnarité spatiale de la distribution de sources. Différents défauts modèles ont été testés. Pour pallier à l’éventuelle absence de bruit dans la gamme de fréquences utile pour la détection, des sources secondaires de bruits fondées sur le couplage non linéaire de 2 résonateurs mécaniques ont été développées et validées. Ces travaux, obtenus dans le cadre de l’ANR PASNI, résultent de la collaboration entre l’IEMN de Valenciennes, institut Langevin et l’INSA de Lyon.

Détection d’événements saillants distribués en temps continu et apprentissage non supervisé à partir des flux de données issus de l'émission acoustique : application au SHM de structures composites et d'assemblages

Emmanuel RAMASSO, Vincent Placet, Gaël Chevallier, Pauline Butaud, Université Bourgogne Franche-Comté, Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques, Institut FEMTO-ST, Besançon.

L'émission acoustique est une technique très répandue pour la surveillance et le diagnostic vibratoire de systèmes complexes. La sensibilité des capteurs permet de détecter en temps réel des déplacements de l'ordre du picomètre de la surface d'un matériau dûs à la propagation d'une onde de contrainte générée par un endommagement. Le traitement des données associé demeure cependant un point dur pour diverses raisons qui seront présentées et illustrées. L'une des difficultés majeures est la détection d’événements saillants distribués en temps continu et l'apprentissage non supervisé à partir des flux de données (streaming) collectés en quantité massive par des capteurs distribués sur une structure. Nous montrerons deux exemples d'application et la méthodologie d'analyse associée : la surveillance d'une structure composite courbe et celle d'une liaison structurale en fatigue vibratoire. On montrera que la méthodologie est facilement étendue à des données vibratoires issues d'accéléromètres positionnés par exemple sur des roulements à billes.

Mesure de vitesse par le cepstre

Frédéric BONNARDOT, LASPI, Université Saint Etienne, Roanne.

L’information de vitesse est un paramètre important pour l’analyse vibratoire dans un contexte non-stationnaire. Elle peut être mesurée par exemple à l’aide d'un codeur optique et utilisée lors du diagnostic en complément de l’analyse vibratoire. Malheureusement, un capteur de vitesse n’est pas toujours disponible. Nous proposons ici d’utiliser directement le signal de vitesse pour extraire l’information de vitesse instantanée. Après avoir rappelé les propriétés du cepstre dans une première partie, nous discuterons des influences des fluctuations de vitesse et montrerons une application en détection de vitesse.

Surveillance de systèmes électromécaniques par analyse de grandeurs à trois composantes

Pierre GRANJON, GIPSA-lab, Univ. Grenoble Alpes, Grenoble INP, Grenoble.

La plupart des méthodes de surveillance des systèmes électromécaniques sont basées sur l'analyse de grandeurs physiques par nature tridimensionnelles : déplacements, grandeurs électriques triphasées, champ magnétique rayonné, … Cet exposé a pour objectif de présenter deux méthodes permettant de prendre spécifiquement en compte la nature tridimensionnelle des données utilisées pour la surveillance. La première méthode permet d’exploiter l’information géométrique portée par les signaux à 3 composantes. En effet, tracés dans un repère euclidien à 3 dimensions, ils parcourent en fonction du temps une trajectoire dont les caractéristiques géométriques peuvent être représentatives de l'état du système surveillé. On se propose donc, en utilisant des concepts de base de la géométrie différentielle tel que le repère de Frenet-Serret, d’estimer puis d’analyser ces propriétés géométriques dans un objectif de surveillance. La seconde méthode, plus spécifiquement adaptée aux grandeurs électriques triphasées, repose sur un emploi détourné de la transformée de Fortescue classiquement utilisée en électrotechnique. Cette stratégie permet à chaque fréquence de séparer les composantes symétriques et asymétriques du système triphasé analysé, et d’améliorer le rapport signal à bruit des signaux d’intérêt. Elle aboutit finalement à des indicateurs permettant une détection précoce de défauts. Ces deux méthodes sont illustrées à l’aide de données expérimentales obtenues dans un contexte de surveillance de l’état mécanique des roulements de turbines éoliennes.

Démodulation multi-porteuses de signaux vibratoires d’engrenages

Elisa HUBERT, Mohammed EL-BADAOUI, LASPI, Université Saint Etienne, Roanne.

Les signaux vibratoires provenant d’un engrenage droit sont souvent représentés comme étant le produit de deux fonctions périodiques (modulation d’amplitude), l’une haute fréquence (la porteuse) et l’autre basse fréquence (modulations). Une nouvelle approche de démodulation permettant de séparer ces deux fonctions est présentée. Elle est basée sur une méthode d’optimisation et propose d’exploiter le fait que l’énergie du signal de la porteuse est répartie sur plusieurs harmoniques. Pour une application aux signaux d’engrenages, cette approche permet de séparer la contribution de l’engrènement de celles des modulations des roues dans le but de diagnostiquer et localiser au plus vite l’apparition d’un défaut.

Analyse spectrale de signaux tip-timing par méthode parcimonieuse

Antoine BOUCHAIN, Safran Helicopter Engines.

Les vibrations d’aubes sont étudiées dans le cadre de la certification des turbomachines. Anciennement mesurées par jauges de déformation, les vibrations sont aujourd’hui de plus en plus mesurées par tip-timing, une méthode mesurant les temps de passages des pales par impulsion laser à l’aide de capteurs placés sur le stator. Cette méthode de mesure fournit des signaux sous-échantillonnés, du fait du faible nombre de capteurs vis-à-vis de l’étendue spectrale du signal de vibration. L’échantillonnage est également non-uniforme périodique, du fait de la répartition non-uniforme des capteurs sur le stator. Nous avons développé une nouvelle méthode parcimonieuse pour l’analyse spectrale de ces signaux tip-timing. Une modélisation parcimonieuse du signal est proposée sous forme d’un système linéaire. Elle exploite la variation de la fréquence de rotation observée lors des tests en régime dynamique pour atténuer les repliements. Sa résolution est obtenue par minimisation d’un critère régularisé par un terme de pénalité l0 (pour exploiter la parcimonie du spectre recherché) à l’aide de l’algorithme OMP. Des résultats sur signaux simulés et réels illustrent les performances de l’estimateur propose en termes de biais, de variance et de parcimonie du spectre.

Estimateur Taylor-H? pour la séparation des composantes déterministes des composantes aléatoires d’un signal de vibration en régime variable

Amadou ASSOUMANE, Edgard SEKKO, Philippe RAVIER, Laboratoire PRISME, Université d’Orléans.

Nous présentons une nouvelle approche, appelée l’estimateur Taylor-H? (TH), pour la séparation des composantes déterministes des composantes aléatoires d’un signal vibratoire en régime variable. Cette approche est utilisée pour extraire les composantes déterministes du signal de vibration. Elle consiste à : 1) décrire le signal de vibration dans un espace d’état en utilisant une approximation par série de Taylor de l’enveloppe complexe de la composante déterministe et 2) mettre en œuvre un estimateur de type de pour l’estimation des coefficients de la série afin de reconstruire les composantes déterministes. Cet estimateur est différent de celui de Vold-Kalman (VK) qui résulte de la minimisation de l’erreur quadratique moyenne d’estimation. L’estimateur TH proposé résulte quant à lui d’une stratégie d’optimisation ‘minimax’. L'approche minimax consiste à minimiser l'erreur d'estimation pour la pire amplification possible des composantes aléatoires. Aussi, contrairement à l’estimateur VK, aucune connaissance des propriétés statistiques des composantes aléatoires n’est requise. Dans cet exposé, nous présentons d’abord les bases théoriques de l’estimateur TH. Ensuite, nous évaluons sa performance par rapport à l’estimateur VK et à la moyenne synchrone en utilisant un signal synthétique et un signal expérimental. Enfin, après l’extraction des composantes déterministes du signal de vibration, nous obtenons un signal résiduel. Ce dernier, contenant la contribution des signaux de roulement, est analysé en utilisant le spectre d’ordre du carré de l’enveloppe afin de détecter un défaut potentiel sur les roulements.

Les transformées temps-fréquence appliquées à l’identification des charges électriques

Mahfoud DROUAZ, Ali MOUKADEM, Bruno COLICCHIO, Alain DIETERLEN, Djafar OULD-ABDESLAM, Institut de Recherche en Informatique, Mathématiques, Automatique et Signal, Université de Haute-Alsace, Mulhouse.

Le Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) s’attache à obtenir des informations d’une manière non-intrusive et détaillée sur la consommation individuelle de chaque charge électrique, et à partir d’un seul point de mesure. L’une des étapes cruciales du NILM consiste à extraire les signatures des charges électriques à partir des mesures du courant et de la tension. Ces signatures peuvent décrire le régime transitoire ou le régime établi, elles regroupent à titre d’exemple : le courant efficace, la puissance absorbée, le taux d’harmonique émis, etc. De nombreux travaux visent à étudier le régime transitoire, afin d’apporter plus de performances et une identification immédiate à l’étape de classification. Le régime transitoire étudie la période de mise en marche d’une charge électrique. Pour ce faire, les transformées temps-fréquence permettent d’extraire l’évolution fréquentielle d’un signal transitoire dans le temps. Nous proposons de nouveaux descripteurs basés sur le domaine temps-fréquence afin de caractériser et identifier les transitoires des charges électrique. Les premiers résultats obtenus ont été validés sur la base de données COOLL.

Date : 2018-03-15

Lieu : Telecom ParisTech (46 rue Barrault, Paris 13ème), Amphi RUBIS


Thèmes scientifiques :

Inscriptions closes à cette réunion.

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