Évaluation des dommages causés par les vibrations aux roulements à éléments roulants : Cyclostationnarité de la cage et analyse des tendances

Vibration-based damage assessment of rolling element bearings : Cage cyclostationarity and trend analysis

• Auteur / Autrice : Adrien Marsick
• Direction : Quentin Leclère
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Acoustique
• Date : Soutenance le 10/06/2024
• Etablissement(s) : Lyon, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique (Villeurbanne ; 1993-....)
• Partenaire(s) de recherche : Membre de : Université de Lyon (2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LVA - Laboratoire Vibrations et Acoustique (Lyon, INSA)
• Jury : Président / Présidente : Roger Serra
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Quentin Leclère, Roger Serra, Xavier Chiementin, Marco Cocconcelli, Hugo André, Jérôme Antoni, Adeline Bourdon, Cécile Capdessus
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Xavier Chiementin, Marco Cocconcelli

Mots clés

Mots clés contrôlés

Machines -- Vibrations

Machines tournantes

Mécanique appliquée

Mots clés libres

Mécanique

Défaut de roulement

Maintenance conditionnelle

Surveillance vibratoire

Roulement

Cyclostationnarité angle/temps

Glissement

Signaux vibratoires

Statistique de rang

Mechanics

Bearing defect

Condition monitoring

Vibration control

Rolling Element Bearing

Angle/time cyclostationarity

Slip

Vibration signal

Rank-Based statistics

Résumé

Cette thèse aborde le thème de l'estimation de la gravité des défauts de roulements à partir de signaux vibratoires. Cette tâche, compliquée pour des machines opérantes dans des conditions stationnaires, devient un réel défi dès que les systèmes à surveiller fonctionnent à vitesses et chargements variables. Cette thèse s'inscrit principalement dans un contexte de surveillance de la ligne d'arbre d'éoliennes de l'entreprise Engie Green, partenaire de ce projet. Ce rapport explore deux thématiques pour une meilleure exploitation des signaux vibratoires, avec l'objectif d'aider aux prises de décisions de maintenance. Premièrement, les outils de traitement du signal classiques reposent sur une hypothèse de cyclicité des propriétés statistiques des signatures de défauts par rapport à la rotation des arbres supportant les roulements. Les phénomènes de glissement en fonctionnement dégradent les capacités des outils existants. Ce travail propose de lever ce verrou grâce à une réinterprétation de ces propriétés cyclostationnaires en changeant le référentiel de rotation, de l'arbre vers la rotation de la cage. Les causes de ce glissement sont d'abord étudiées. Armé de méthodes d'estimation de la vitesse de rotation de la cage, une méthode de restauration des propriétés cyclostationnaires est proposée. Fort de cette restauration, une adaptation des techniques de moyennage synchrone au cas des roulements est étudiée. Deuxièmement, l'estimation de la dégradation repose sur la capacité à suivre finement l'évolution de différents indicateurs. A ce titre, il manque cruellement d'outils permettant le traitement de séries de signaux vibratoires, la plupart étant centrés sur l'analyse séparée de chaque signal. Les statistiques de rang offrent un cadre robuste et non-paramétrique pour l'analyse de tendance. En se basant sur le test de Mann-Kendall, deux outils sont proposés pour répondre à deux problématiques de la surveillance vibratoire: la sélection de bande informative fréquentielle et l'analyse spectrale.

This thesis explores the subject of estimating the severity of rolling element bearing faults from vibration signals. This task, complicated for machines operating under stationary conditions, becomes a real challenge as soon as the systems are operating at variable speeds and loads. This thesis applies to the monitoring of the shaft line of wind turbines of Engie Green, the industrial partner of this project. This report explores two themes for making better use of vibration signals to help in maintenance decision-making. Firstly, conventional signal processing tools are based on the assumption that fault signature exhibits cyclic statistical properties with respect the rotation of the shafts supporting the bearings. Slippage during operation degrades the capabilities of existing tools. This work proposes to overcome this problem by reinterpreting the cyclostationary properties by changing the rotation of reference, from the shaft to the cage rotation. The causes for this shift are first studied. Armed with techniques for the estimation of the instantaneous rotation of the cage, a method for restoring the cyclostationary properties is proposed. On the basis of this restoration, an adaptation of synchronous averaging techniques to the case of bearings is studied. Estimation of degradation is based on the ability to finely monitor changes in various indicators. In this respect, there is a serious lack of tools for processing series of vibration signals, most of which focus on the separate analysis of each signal. Rank statistics offer a robust, non-parametric framework for trend analysis. Based on the Mann-Kendall test, two tools are proposed to address two issues in vibration monitoring: informative frequency band selection and spectral analysis.