Diagnostic des défauts mécaniques basé sur l’apprentissage automatique
Loading...
Date
2024-10-17
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
University of M'Sila
Abstract
Dans l’industrie, l'analyse des vibrations est un outil essentiel pour la maintenance préventive conditionnelle. Les signaux vibratoires captés, collectés et analysés peuvent fournir des informations sur l'état d'un moteur à induction. Un traitement approprié de ces signaux vibratoires permet de définir un état normal ou anormal de l'ensemble de la machine tournante, ou en particulier de l'un de ses composants. L'objectif principal de cette thèse est de proposer une méthode de surveillance automatique de l'état des composants du roulement d'un moteur à induction. La méthode proposée est basée sur deux approches, l'une basée sur le traitement du signal en utilisant la transformée en ondelettes discrètes et la décomposition en modes empiriques et l'autre approche utilise l'apprentissage automatique basé sur la random forest (RF) et le perceptron multicouche (MLP). L'enveloppe spectrale de Hilbert permet d'extraire des fréquences caractéristiques qui sont considérées comme de nouvelles signatures entrant dans ces classificateurs. Les fréquences choisies comme signatures sont déterminées à partir d'une variation proportionnelle de leurs amplitudes avec la variation du couple de charge et du diamètre du défaut. En outre, une classification basée sur la RF et le MLP peut valider l'efficacité des caractéristiques de fréquence extraites en tant que nouvelles caractéristiques pour traiter la détection des défauts de roulements tout en localisant automatiquement le composant défectueux avec un taux de classification exceptionnel. Les résultats obtenus avec la méthode proposée ont été validés expérimentalement à l'aide d'un banc d'essai.
Description
يعد تحليل الاهتزاز من اجل الصيانة الوقائية المشروطة أداة أساسية للصناعة. يمكن أن توفر إشارات الاهتزاز التي يتم استشعارها
وجمعها وتحليلها معلومات حول حالة المحرك الحثي. وتؤدي المعالجة المناسبة لهذه الإشارات الاهتزازية إلى تحديد الحالة الطبيعية أو غير الطبيعية
للاداة الدوارة بأكملها، أو على وجه الخصوص، أحد مكوناتها. الهدف الرئيسي من هذه الأطروحة هو اقتراح طريقة للمراقبة التلقائية لحالة مكونات
مدحرجة المحرك الحثي. تعتمد الطريقة المقترحة على نهجين أحدهما يعتمد على معالجة الإشارات باستخدام تحليل المويجات المتعددة (TOD)
والتحليل إلى أنماط تجريبية ) EMD ) والنهج الآخر يستخدم التعلم الآلي القائم على الغابات العشوائية والمدرك متعدد الطبقات ( MLP ) ويسمح غلاف
هيلبرت الطيفي باستخراج خصائص التردد التي تُعتبر ميزات جديدة تدخل في المصنف. يتم تحديد الترددات المختارة كسمات من التباين التناسبي
لسعاتها مع تباين عزم الحمل وقطر العطل. علاوة على ذلك، يمكن للمصنف القائم على الغابة العشوائية و MLP التحقق من فعالية خصائص التردد
المستخرجة كسمات جديدة للتعامل مع اكتشاف العطل في المحمل مع تحديد موقع المكون المعيب تلقائيًا بمعدل تصنيف استثنائي. تم التحقق من صحة
النتائج التي تم الحصول عليها بالطريقة المقترحة تجريبيا باستخدام جهاز اختبار
Keywords
Moteur à induction, roulement, défaut, bague intérieure, bague extérieure, éléments du roulement, TOD, EMD, MLP, RF., المحرك الحثي ؛ المحمل؛ العطل؛ الحلقة الداخلية؛ الحلقة الخارجية؛ مكونات المحمل؛ تحليل المويجات المتعددة ؛ التحليل إلى أنماط تجريبية ؛ المدرك متعدد الطبقات؛ الغابات العشوائية.