Ondelettes et diagnostic : application aux défauts diélectriques et électriques des machines tournantes

Waveles and diagnosis : application to dielectric and alectric faults of electrical drives

• Auteur / Autrice : Siana-Elena Petropol
• Direction : Alain Barraud, Suzanne Lesecq
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique et productique
• Date : Soutenance en 2001
• Etablissement(s) : Grenoble INPG
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'automatique de Grenoble (1957-2006)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Machines asynchrones

Mots clés libres

Transformée en ondelettes

Analyse multirésolution

Détection en-ligne

Analyse spectrale

Vieillissement des isolants

Machine asynchrone

Résumé

L'objectif de ce travail est le diagnostic des défauts diélectriques et électriques des machines tournantes, plus précisément le diagnostic des changements ou des anomalies dans les signaux mesurés. Par ses propriétés de localisation temps-fréquence, l'Analyse Multirésolution est une méthode adaptable au diagnostic. Les choix de l'ondelette mère et du nombre de niveaux de décomposition sont les degrés de liberté qui lui permettent d'extraire des informations pertinentes des signaux analysés. Son implantation par des filtres numériques réduit le coût des calculs engendrés. La méthode de détection des défauts réalise en-ligne le calcul des coefficients d'ondelettes. Un taux d'alarme graduel est obtenu en fonction du type et de la persistance du défaut. Les méthodes de localisation et d'identification du défaut tiennent compte du contenu spectral des vecteurs de coefficients à chaque niveau de décomposition pour déterminer l'appartenance du défaut à une classe de types de défauts connus et pour estimer ensuite l'amplitude du défaut. Des nouvelles classes de défauts peuvent être constituées. La méthode de détection a été initialement conçue pour détecter le vieillissement rapide des isolants et a été ensuite validée pour la détection des défauts paramétriques de la machine asynchrone. Les méthodes de localisation et d'identification ont été élaborées et vérifiées uniquement pour l'application de la machine asynchrone. Les degrés de liberté de l'Analyse Multirésolution confèrent aux méthodes développées la flexibilité par rapport à différentes applications

The purpose of this work is the diagnosis of dielectric and electric faults of electrical drives, more precisely, the diagnosis of changes or anomalies in the measured signals. By its time-frequency localization, the Multiresolution Analysis is adaptable to fault diagnosis. He choices of the mother wavelet and of the number of decomposition levels are the freedom degrees, which allow this method to extract relevant information from the analyzed signals. Its implementation by numerical filters reduces the computations cost. The fault detection method computes on-line the wavelet coefficients. A gradual alarm rate is delivered function of the fault type and persistency. The fault isolation and identification methods take into account the spectral contents of the coefficients vector at each decomposition level to determine the fault membership of a class of known fault types and further to estimate the fault amplitude. New classes of faults may be created. The fault detection method has been initially conceived to detect the insulation quick aging and has been further validated for the asynchronous motor parameter fault detection. The fault isolation and identification methods have been developed and verified only for the asynchronous motor application. The Multiresolution Analysis freedom degrees confer flexibility to the developed methods with regard to different applications