Techniques de séparation de sources appliquées à des signaux vibratoires de machines tournantes

Nous proposons une technique de séparation de sources basée sur des statistiques d'ordre deux, applicable aux signaux vibratoires de machines tournantes. De tels signaux sont modélisés comme la somme d'un nombre inconnu de sinusoïdes perturbées par des bruits aléatoires. La présence de bruits spatialement cohérents suffit à faire échouer les algorithmes existants. Le mélange est supposé convolutif et nous choisissons d'opérer dans le domaine fréquentiel. A chaque canal de fréquence le problème se ramène à un mélange instantané qui peut être traité en trois étapes : estimation du nombre de sources, blanchiment spatial du signal utile, et recherche de la base des sources. Pour obtenir des estimateurs peu sensibles aux bruits spatialement corrélés nous introduisons le spectre décalé qui se définit comme l'interspectre d'un signal et du même signal retardé. Les supports de corrélation des bruits étant faibles devant ceux des sources, nous obtenons, pour des retards suffisants, des spectres non bruités. En faisant appel aux matrices spectrales décalées au lieu des matrices de covariances classiques nous mettons en place de nouveaux estimateurs pour les trois étapes. Pour l'estimation du nombre de sources nous tirons parti de la Décomposition en Valeurs Singulières des matrices spectrales décalèes. Concernant le blanchiment spatial, nous réécrivons l'Analyse en Composantes Principales, pour les sources pseudo-périodiques. Nous montrons ensuite qu'une simple Décomposition en Valeurs Propres de la matrice spectrale décalée des observations blanchies permet de retrouver la base des sources.Enfin nous vérifions, sur des données expérimentales issues d'un banc de test que les estimateurs proposés sont fiables et robustes au choix des retards.GRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocSudocFranceF