Diagnostic based on vibration signal analysis of rotating machine under variable regime

Depuis une dizaine d'années, plusieurs méthodes de traitement du signal vibratoire ont été développées pour le diagnostic des machines tournantes en régime stationnaire. Or, de plus en plus de machines sous surveillance fonctionnent en régime variable telles que les éoliennes, les concasseurs, etc... Les méthodes développées pour la surveillance et le diagnostic de ces machines en régime stationnaire ne sont plus adaptées en régime variable. Certains outils proposés pour le régime variable sont limités à des applications bien spécifiques ou offrent un cadre théorique qui limite leur utilisation dans les situations réelles. Le but de cette thèse est justement de pallier ces limitations, et ce, en proposant une nouvelle approche permettant d'analyser les signaux vibratoires acquis en régime variable. La stratégie mise en oeuvre dans cette thèse repose sur une modélisation du signal vibratoire dans l'espace d'état et une estimation H∞ des grandeurs caractéristiques de l’état de fonctionnement de la machine. Tout d’abord, nous avons décrit le signal vibratoire dans l'espace d'état grâce à une projection de l'enveloppe de chaque composante fréquentielle du signal sur la base canonique orthogonale. Ensuite, nous avons proposé une estimation de l’enveloppe. Cette approche d'estimation repose sur une optimisation minimax et consiste à minimiser le maximum de l'erreur d'estimation sans faire d'hypothèse sur la nature statistique des bruits du modèle d'état. Cette stratégie a conduit à ce que nous avons appelé dans cette thèse ‘estimateur BCOH∞’. La nouvelle approche proposée a été appliquée à des signaux synthétiques et expérimentaux pour le diagnostic de l’état des engrenages et des roulements en régime variable.Over the past ten years, several vibration signal-processing methods have been developed for the diagnosisof stationary rotating machines. However, more and more machines under surveillance operate in variable speed condition such as wind turbines, crushers, etc... The methods developed for the monitoring and diagnosis of these machines in steady state are no longer suitable for variable regimes. Some tools proposed for the variable regime case are limited to specific applications or offer a theoretical framework that limits their use in real situations. The purpose of this thesis is precisely to overcome these limitations, and this, by proposing a new approach to analyse the vibration signal acquired in variable regime. The strategy implemented in this thesis is based on a modelling of the vibration signal in the state space and an estimation H∞ of the characteristic quantities of the operating state of the machine. First, we described the vibration signal in the state space through a projection of the envelope of each frequency component of the signal on the orthogonal canonical basis. Then we proposed an estimate of the envelope. This estimation approach is based on a minimax optimization and consists of minimizing the maximum of the estimation error without making any assumptions about the statistical nature of the state model noise. This strategy ledto what we called in this thesis 'BCOH∞ estimator'. The proposed new approach has been applied to synthetic and experimental signals for the diagnosis of gears and bearings condition in variable speed