Thèse soutenue

Contribution au diagnostic industriel de défauts de roulement et de balourd par techniques neuronales : application à la machine asynchrone à cage

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Saliou Diouf
Direction : Kurosh Madani
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences de l'ingénieur. Génie informatique, automatique et traitement du signal
Date : Soutenance en 2007
Etablissement(s) : Paris 12

Mots clés

FR

Résumé

FR  |  
EN

Cette thèse se focalise sur la détection et l'aide au diagnostic vibratoire de dysfonctionnement de type balourd ou de type écaillage de la bague extérieure de roulement de machines tournantes. Elle concerne la mise en oeuvre de techniques neuronales pour la détection et l'aide au diagnostic de ces défauts. Dans ce cadre, deux approches sont développées, à partir des signatures vibratoires issues pour l'une d'un capteur de courant, et pour l'autre d'un capteur accéléromètre. Ces signatures sont d'abord prétraitées par ACP puis classifiées par un réseau de neurones artificiel. Deux type de réseaux neuronaux, reconnus pour leur capacité de classification, ont été retenus : RBF et LVQ. La validation de ces deux approches, à travers l'étude des prétraitements des signatures et des paramètres des différents RNAs, est réalisée sur un banc d'essai équipé d'un moteur asynchrone à cage.