Thèse soutenue

Développement de capteurs logiciels pour la détection de défauts mécaniques dans les entraînements électriques à vitesse variable : Application à la maintenance prédictive des éoliennes
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Auteur / Autrice : Abdallah Allouche
Direction : Erik EtienAnas Sakout
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Image, signal et automatique
Date : Soutenance le 19/06/2020
Etablissement(s) : La Rochelle
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Euclide (La Rochelle ; 2018-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des Sciences de l’Ingénieur pour l’Environnement (La Rochelle)
Jury : Président / Présidente : Luc Loron
Examinateurs / Examinatrices : Erik Etien, Anas Sakout, Luc Loron, Patrice Wira, Sandrine Moreau, Laurent Rambault
Rapporteurs / Rapporteuses : Luc Loron, Patrice Wira

Résumé

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Cette thèse est consacrée à la détection de défauts mécaniques dans les machines synchrones à partir des mesures électriques à vitesse variable. L'application visée est l'éolien. L'approche proposée est basée sur les méthodes d'order tracking dans lesquelles les signaux d'analyse sont échantillonnés en fonction de l'angle mécanique. Dans ce cas, les composantes spectrales deviennent indépendantes de la vitesse de rotation et l'analyse fréquentielle peut être exploitée. L'order tracking est généralement mis en œuvre à partir d'une mesure de position. Dans ce travail nous étudions des méthodes permettant d'estimer cette position à partir des mesures électriques (courants et tensions). Plusieurs méthodes sont proposées et classées en fonction du nombre de mesures disponibles. Elles sont ensuite comparées par rapport à leur aptitude à isoler la composante de défaut recherchée par order tracking. Ces méthodes sont testées en simulation et sur un banc d'essai éolien du LIAS. Dans un second temps, une méthode statistique est mise en œuvre pour finaliser le diagnostic. A vitesse variable, ce type de méthode est difficile à mettre en œuvre et nous montrons que l'order tracking permet de simplifier l'analyse.