والبحث العلميوزارة التعليم العالي
BADJI MOKHTAR ANNABA-UNIVERSITY جامعت باجي مختارعنابت
UNIVERSITE BADJI MOKHTAR ANNABA
FACULTE DES SCIENCES DE L’INGENIORAT
DEPARTEMENT DE GENIE MECANIQUE
MEMOIRE
PRESENTE EN VUE DE L’OBTENTION DU DIPLOME DE MASTER
INTITULE
DOMAINE : SCIENCES ET TECHNIQUES
FILIERE : GENIE MECANIQUE
SPECIALITE :
PRESENTE PAR : REFES NAZIM ADEL
Directeur du mémoire : Dr. Younes R.
DEVANT LE JURY
Président : Pr. LAOUAR Lakhdar
EXAMINATEURS :
Pr. BOUCHELAGHEM Abdelaziz Pr U. Badji Mokhtar Annaba
Dr. BENGHERSALLAH Mohieddine MCA U. Badji Mokhtar Annaba
Dr. MEKHILEF Slimane MCA U. Badji Mokhtar Annaba
Mr. MANSOURI Mohamed MAA U. Badji Mokhtar Annaba
Année: 2015/2016
Diagnostic des défauts de roulements par analyse spectrale
1
Remerciements
La présente étude n’aurait pas été possible sans le bienveillant soutien de
certaines personnes. Et je ne suis pas non plus capable de dire dans les mots
qui conviennent, le rôle qu’elles ont pu jouer à mes côtés pour en arriver là.
Cependant, je voudrais les prier d’accueillir ici tous mes sentiments de gratitude
qui viennent du fond de mon cœur, en acceptant mes remerciements.
Mes premiers remerciements vont d’abord à mon directeur de thèse, le
professeur Miala Diambomba, qui m’a accompagné tout au long de ma
formation. Sa disponibilité et ses généreux secours au cours de certains de mes
moments difficiles ont été d’une très grande qualité, et d’un immense réconfort;
merci infiniment Monsieur Miala Diambomba. Je remercie aussi tous les
membres de mon jury qui, à chaque étape de mon cursus de formation, m’ont
prodigué d’utiles conseils qui m’ont aidé à bien structurer mon étude : il s’agit de
Monsieur Marc Deniger actuellement professeur à l’Université de Montréal qui,
non seulement a été l’un de mes premiers professeurs à l’Université Laval, mais
encore a été mon lecteur externe. Merci Monsieur Marc Deniger, votre rigueur au
travail est un exemple pour moi. Il s’agit aussi de Jean-Joseph Moisset, qui a été
aussi l’un de mes professeurs et qui, malgré son absence à cette soutenance,
m’a envoyé un mot d’encouragement et de soutien. J’adresse aussi mes
sincères remerciements à Madame Bouchamma Yamina, ma prélectrice,
examinatrice interne et professeure à la Faculté des sciences de l’éducation de
l’Université Laval. Merci Mme Bouchamma Yamina. Mes remerciements vont
aussi à Monsieur Denis Savard, l’un de mes anciens professeurs, examinateur
interne de ma thèse, professeur à la faculté des sciences de l’éducation de
l’Université Laval, et l’un des responsables de la Communauté de Recherche et
d’Entraide des Étudiants (CREÉ). Merci Monsieur Denis Savard. Votre cœur
ancré dans les valeurs solidement humaines et votre enthousiasme à aider les
2
étudiants dans leur parcours méritent d’être soulignés. Mes remerciements vont
également au directeur de programme M. Pierre Valois qui a joué des pieds et
des mains afin que cette soutenance ait lieu aujourd’hui. Merci Monsieur Pierre
Valois. Mes remerciements vont aussi à tous mes collègues de la faculté des
Sciences de l’éducation qui, d’une manière ou d’une autre ont joué un rôle
certain dans l’accomplissement de cette œuvre.
J’adresse un retentissant hommage à mon feu Père Lokossou
Azianhounda Gaglozoun, pour qui entre autres, j’ai spécialement porté cette
tenue aujourd’hui, et à ma mère Gbassi Tossa, pour avoir pu cimenter ma vie
dans un douillet cocon familial, fait d’amour, de bravoure et de zèle au travail.
Il y a une personne de très grande importance dans ma vie, qui
m’accompagne et qui me soutient tout le temps par la force et l’énergie qui lui
sont disponibles. Il s’agit de Cathérine Tossavi, ma merveilleuse, splendide et
vertueuse épouse, dont je ne pourrai mesurer l’apport dans l’accomplissement
de cette formation. Dans tout ce que j’ai pu souffrir et obtenir, elle a été l’autre
moi. Je te remercie infiniment ma chérie.
De plus, mes remerciements seraient incomplets, si je ne fais pas mention
de mes enfants, qui ont pu supporter mon éloignement et ont pu continuer d’être
sages en dépit de mon absence. Je vous adresse mes chaleureux
remerciements, Zélie, Priscille et Eunice Gaglozoun. De même, que tous les
membres de la grande famille Gaglozoun trouvent ici toute ma reconnaissance
pour le soutien que chacun d’eux a pu apporter pour faire aboutir ce rêve.
Mes remerciements vont également à mon pays, le Bénin, qui m’a permis
de terminer cette formation, en me fournissant les ressources nécessaires
disponibles. Que tous ceux qui ont contribué à faciliter cette étude dans ce cadre
trouvent ici le témoignage de ma sincère gratitude.
3
Je n’oublie pas tous les frères et toutes les sœurs de l’église UEEB
Gankon d’Abomey-Calavi au Bénin qui m’ont supporté de toute leur énergie, par
d’incessantes prières. Mes remerciements vont également aux frères et aux
sœurs de l’Église Vie Abondante à Québec, qui ont été un soutien déterminant et
irremplaçable pour moi. Et à cet égard, mes sincères remerciements vont
particulièrement au Pasteur Dominique Ourlin de l’église et sa femme Candy, au
Pasteur de jeunesse Benoît Therrien et sa femme Christine, et à toute l’équipe
du comité de l’église EVA.
Mes remerciements vont aussi à tous mes amis, qu’ils soient au Bénin ou
à Québec, et je sais qu’ils sont nombreux. Vous m’avez tous soutenu par votre
encouragement, et vos dons en prière et en nature souvent. Je cite au passage,
Pierre Sounouvou, Pascal Dakpo, Sylvain Adjaho, Godonou Célestin, Benoît
Fagla au Bénin. J’ai eu aussi de très bons amis qui m’ont solidement soutenu à
Québec. Il s’agit notamment de Pascal Ndingua, Soumaïne Dehkissia, Jonathan
McLelland, Marie-Claude Bernard, Lise Parent, Jean Aliou, Germain Houngbédji,
Jean-Marc Fournier, Bedu Sèmènu Yao Gérard, Philippe Koffi, Pierre Canisius
Kamanzi, les familles de René et Sylvie Delorme, de Carold et Kathleen
Kennedy, de René et Gloria Chang, de Clément et Monique Coulibaly, la famille
de Daniel et Christine Vitrano, de Robert et Rita McLelland, de Jean-Charles et
Jacinthe Pelettier, de Thérèse et Mario Laliberté, de François et Louise Blouin,
de Guy et Michèle Dubé et de Alain et Céline Moraud, la famille de Anne et
Denis Thibault, celle de Nicole et Jean-Guy Béliveau. Et pour ces deux derniers
couples qui m’ont hébergé alors que la direction des bourses de mon pays m’a
lâché, je vous adresse un spécial mot de reconnaissance. Au demeurant, que
tous ceux dont les noms ne figurent pas sur cette liste et qui m’ont soutenu d’une
manière ou d’une autre sachent que leur apport spirituel et matériel n’a pas été
vain. Je vous adresse tous mes sentiments de reconnaissance renouvelée.
Comment peut-on échouer avec une telle armée derrière soi ?
4
Enfin, si je cite le nom de Celui-ci en dernier ressort, c’est plutôt parce
qu’IL est toute ma vie, le socle et le ressort de toutes mes actions, l’auteur de la
réalisation de mes rêves, et de ma mission sur la terre. Celui qui est toujours là,
lorsque tout semble me quitter. Il s’agit de mon Maître et Sauveur Jésus-Christ.
Dans les douleurs et les pleurs les plus internes, secrètes, sincères et profondes,
Toi tu étais toujours présent et plein de ton immense Miséricorde, et de ton
Grand Amour du Dieu à qui rien n’est impossible. Aucun remerciement n’est trop
grand pour Toi, et merci de m’avoir permis d’arriver à ce niveau-ci dans ma vie.
Je ne peux que compter sur toi pour continuer le reste de la réalisation de mes
rêves, et de ma mission que Tu m’as confiée, parce que même si les hommes
m’abandonnent, je sais que Toi, tu ne m’abandonneras jamais. Car ma vie, c’est
Toi, Le Christ Jésus.
Résumé
Ce mémoire est structuré en trois chapitres, dans le premier chapitre nous avons présenté une
étude théorique sur la maintenance industrielle et leurs types suivie d’une synthèse
bibliographique. Dans le deuxième chapitre on a parlé sur les vibrations, leurs origines, les
types de vibration, causes des vibrations, et leurs conséquences sur le fonctionnement d’une
machine sachant que des vibrations normaux d’une machine, c’est un signe indique que la
machine est en bonne santé.
A chaque endroit il y a des vibrations, et tant qu’une machine tourne il y a des vibrations une
fois ces derniers deviennent anormales, veut dire qu’il y a un défaut quelque part dans l’un
des composants de la machine, et parmi ces composants on trouve les roulements, les
roulements sont susceptibles d’environ 65% des pannes des machines tournantes et dans le
chapitre 3 nous avons présenté ces défauts, aussi on a cité les différentes méthodes du
diagnostic des défauts des roulements on basant sur la méthode spectrale, cette dernière est la
plus utilisée dans le monde
Summary
This memory is structured in three chapters, in chapter 1 we presented a theoretical
study on the plant maintenance and their types followed by a bibliographical synthesis. In the
chapter two one spoke on the vibrations, their origins, the types of vibration, causes of the
vibrations, and their effects on the operation of a machine knowing that vibrations normal of a
machine, it is a sign indicates that the machine is in good health.
At each place there are vibrations, and as long as a machine turns there are vibrations once the
latter become abnormal, wants to say that there is a defect some share in one of the
components of the machine, and among these components one finds the bearings, the bearings
are likely approximately 65% of the breakdowns of the revolving machines and in chapter 3
we presented these defects, also one quoted the various methods of the diagnosis of the
defects of the bearings one basing on the spectral method, the latter is the most used in the
world.
ملخص
قذمىا دراسح 1ذمحىر هذي انذاكزج فً ثالثح فصىل، فً انفصم خ
. انىظزٌح ػهى صٍاوح انمىشآخ وأوىاػها ذهٍها ذىنٍفح انثثهٍىغزافً
ػهى االهرشاساخ، أصىنها، وأوىاع وا ذحذز انثاوًفً انفصم
انجهاس مغ انؼهم أن سٍز اداء،وآثارها ػهىمسثثاذها، واخاالهرشاس
. ذشٍز إنى أن انجهاس فً صحح جٍذجنُنحاالهرشاساخ انطثٍؼٍح
االهرشاساخ كذذور، هىا آنحكوطانما هىالفً كم مكان هىاك االهرشاساخ،
أن ٌقىل إن هىاك خهم فً واحذ مه مكىواخ طثٍؼٍح ٌزٌذمزجذصثح غٍز و
65 ػهى اِرجح ما ٌقزب مه انسىذاخ،تٍه هذي انمكىواخ مه انجهاس، و
3وفً انفصم مرمثهح فً اػطاب انسىذاخ٪ مه أػطال اَالخ انذوارج
قذمىا هذي انؼٍىب، ووقهد أٌضا واحذج مه اِسانٍة انمخرهفح ل ذشخٍص
اِكثز ي اِخٍز ييطٍفٍح، وهذالطزٌقح ال ػهى ٌهمسرىذانسىذاخػٍىب
.اسرخذاما فً انؼانم
Sommaire
CHAPITRE 1
Introduction général
Introduction
1
1. La maintenance
2
1.1. Définition
2
1.1.2. Rôle de la maintenance
2
- Prévisions à long terme
2
- Prévisions à moyen terme
2
- Prévision à court terme
3
1.1.3. Objectifs de maintenance
3
- Objectifs opérationnels
3
- Objectifs de cout
3
1.1.4. Plan de maintenance
4
2. Définition des différents types de la maintenance
4
2.1. Maintenance corrective
4
2.2. Maintenance préventive
5
- Maintenance systématique
5
- Maintenance conditionnelle
5
- Maintenance prévisionnelle
6
3. Niveaux de maintenance
7
4. Défauts et pannes
7
4.1. Définition de la défaillance
8
4.1.1. Cause de défaillance
8
Synthèsebibliographique
10
CHAPITRE 2
Introduction
14
1. Notion de base d'une vibration
15
1.1. Qu'est-ce qu'une vibration
15
1.2. Définition classique d'une vibration
15
- Fréquence
15
1.2.1. Relation entre fréquence et période
16
1.2.2. Unités
16
1.2.3. Amplitude
16
2. Origine des vibrations
17
2.1. Amplitude de la vibration
17
2.1. Période de la vibration
17
2.1.2. Unité de mesure
17
2.2. Les différentes formes de vibration
18
2.2.1. Vibrations harmoniques
18
2.2.2. Vibrations périodiques
19
2.3. Vibrations apériodiques
20
3. les modes de détection
21
3.1. Relation entre les différents modes de détection
22
4. Type des signaux
22
- Déterministes
22
- Aléatoire
23
5. Diagnostic vibratoire
24
5.1. Causes de vibrations
24
6. L'analyse fréquentielle
25
- Les indicateurs statiques
26
- Analyse cepstrale
26
- Analyse d'enveloppe
26
- Analyse temps- fréquence
27
6.1. Principe de l'analyse spectrale
27
6.1.1. Représentation temporelle du signal vibratoire
27
6.1.2. Représentation spectrale
29
6.2. Définition d'un spectre
30
6.2.1. Représentation graphique d'un spectre
31
7. Transformées de signaux particulier
32
- Cas d'un signal sinusoïdal
32
- Spectre de choc périodique
33
- Signal modulé en amplitude
34
8. Le cepstre
35
conclusion
36
CHAPITRE 3
Introduction
37
1. Présentation de la surveillance vibratoire
38
1.2. Principales méthodes de surveillance vibratoire
39
2. Défauts des roulements
40
- Introduction
40
2.1. Causes des défauts
41
2.1.1. Principaux défaut
41
2.2. Paramètres caractéristiques géométriques des roulements utilisés
42
2.2.1. Fréquences de défaut : (multiple de vitesse courante en hertz)
42
2.2.2. Fréquence caractéristiques expérimentales des défauts pour les roulements 42
3. Plans expérimental et matériels utilisés
44
3.1. Présentation du banc d’essais
44
3.1.1. 3.1.1. Matériels d’acquisitions des mesures
45
4. Capteurs de vibrations
45
4.1.1. Accéléromètre
45
4.1.2. Définition
45
4,2, le piézoélectrique
46
4.2.1. Principales caractéristiques d'un accéléromètre piézoélectrique
47
4.2.2. Chaine de mesure
47
5. Matériels d'acquisition des mesures
48
a) Présentation du MATLAB
48
6. Plan expérimental
51
6.1. Présentation des signaux
51
6.1.1. Cas sans défaut
51
6.1.2. Cas défaut bague extérieur
53
6.2. Bague intérieur défaut 0,17 mm
53
6.2.2. Bague intérieur défaut 0,35mm
55
6.3. Bague intérieur défaut 0,53 mm
56
7. Cas défaut bague extérieur
57
7.1. Défaut bague extérieur 0,17 mm
58
7.1.1. Défaut bague extérieur 0,35 mm
60
7.1.2. Défaut bague extérieur 0,53 mm
61
Conclusion
Conclusion générale
1
Liste des figures Figures
Pages
figure 01 diagramme de différent type de maintenance
5
figure 02 défaillances liées au phénomène corrosion
9
figure 03 cause de défaillance liée à l'emploi
9
figure 04 La représentation des déférentes amplitudes (vibration) 17
figure 05 vibration harmonique
18
figure 06
vibration
périodique
19
figure 07 vibration apériodique
20
figure 08
Modes de
détection
21
figure 09 : Les différents types des signaux
23
figure 10 Signal vibratoire sinusoïdal
26
figure 11 Signal vibratoire complexe
27
figure 12 Signal périodique complexe
27
figure 13 Décomposition en série de Fourier de la fonction F(t) 27
figure 14 Spectre correspondant à la fonction F (t)
28
figure 15
exemple d’un
signal
28
figure 16 Spectre du signal (fig 15)
29
figure 17
représentation en échelle linéaire et échelle logarithmique de
l'amplitude d'un signalvibratoire 29
figure 18 signal sinusoïdal
30
figure 19
30
figure 20
30
figure 21
Signal de type
choc
31
figure 22 spectre correspondant à un signal type choc
31
figure 23 Spectre correspondant à une modulation d’amplitude 32
figure 24 exemple d’un signal vibratoire
33
figure 25 cepstre du signal vibratoire fig (24)
33
figure 26 déroulement d’une analyse vibratoire
35
figure 27 constitution d’un roulement
37
figure 28 écaillage de la bague extérieur
39
figure 29
écaillage d'une
bille
39
figure 30 BPFO
40
figure 31 BPFI
40
figure 32 BPF
40
figure 33 CF
40
figure 34 Banc d'essai
41
2
figure 35 structure d'un piézoélectrique
43
figure 36 Piézoélectrique tri axial
44
figure 37 Piézoélectrique tri axial
44
figure 38
Interface
MATLAB
47
figure 39 Programme utilisé
47
figure 40
Signale sans
défaut
48
figure 41 (a) aucune charge, (b) 1 HP, (c) 2 HP, (d) 3 HP
49
figure 42
Cepstre sans
défaut
50
figure 43
Spectres d’un défaut avec un diamètre de 0.17mm et pour une
charge : a. 0 HP, 52
b. 1 HP, c. 2 HP, d. 3 HP
figure 44
Spectres d’un défaut pour une charge de 0 HP et avec un diamètre
de : a. 0.17mm 53
, b. 0.35mm, c. 0.53mm
figure 45
Spectres d’un défaut pour une charge de 2 HP et avec un diamètre
de : a. 0.17mm 54
, b.
0.35mm,
c.
0.53mm
figure 46
Signal mesuré avec un défaut sur la bague extérieure, son spectre et
son cepstre 55
3
Liste des tableaux
pages
Tableau 1. Niveaux de maintenance
07
Tableau02. Principales méthodes de surveillance vibratoire
37
Tableau 03. Fréquences caractéristiques théoriques du défaut de la bague
intérieure 50
Tableau 04. Fréquences caractéristiques expérimentales du défaut de la bague
intérieure 50
Tableau 05. Fréquences caractéristiques théoriques du défaut de la bague
extérieur. 54
Tableau 06. Fréquences caractéristiques expérimentales du défaut de la bague
extérieur. 54
Introduction générale
1
Introduction générale :
La maintenance optimale des machines tournantes en fonctionnement a une importance
vitale pour assurer une production permanente et augmenter la durée de vie de ces machines.
Les différentes méthodes de surveillance sont : l’analyse d’huile, l’analyse de température et
L’analyse vibratoire, ... L’analyse vibratoire est la technique la plus utilisée pour réaliser une
surveillance et un diagnostic fiable et pour détecter l’apparition et l’évolution de la plupart des
défauts mécaniques. Ces travaux de maintenance ont une importance économique, elles
permettent de passer d’une maintenance systématique (fréquentielle) à une maintenance
conditionnelle moins coûteuse.
Le principe de l’analyse vibratoire est basé sur l’idée que les machines tournantes
(pompes, compresseurs, turbines…) en fonctionnement engendrent des défauts tels que : un
balourd, un désalignement, un défaut de roulement, un écaillage de dents d’engrenage, qui
donnent des signaux vibratoires très compliqués. Ces signaux sont captés par des
accéléromètres piézoélectriques placés sur les paliers de la machine, le plus proche possible
de la source du défaut, et subissent une série de prétraitements telles que : l’analyse spectrale,
l’analyse cepstrale, l’analyse temporelle, l’analyse temps-fréquence, temps-échelle et
l’analyse de la cyclo stationnarité.
Ce mémoire est organisé en trois chapitres répartis comme suit :
Le premierchapitre est dédié à des généralités sur la maintenance
Le deuxièmechapitre présente une introduction à la vibration aussi on trouve des
définitions sur l’analyse vibratoires et les différentes méthodes d’analyse.
Le troisièmechapitre est consacré à le diagnostic des défauts des roulements par analyse
spectrale ou on trouve des spectres et cepstres sous influences différents facteurs comme la
charge et la vitesse
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
34
Chapitre 3
Détection des défauts des roulements par
analyse spectrale
I. Introduction
Surveiller une machine nécessite de procéder au choix préalable d’un certain nombre
d’indicateurs. Un indicateur de surveillance est issu d’un paramètre ou d’une grandeur dont
l’acquisition est faite le plus souvent possible en fonctionnement. Un indicateur doit, par
définition, caractériser l’état ou les performances d’une machine. Son évolution dans le temps
doit être significative de l’apparition ou de l’aggravation d’un défaut. La température d’un
palier, le bruit, le spectre ou la forme du courant d’alimentation d’un moteur sont autant
d’indicateurs susceptibles de représenter l’état d’une machine et d’en suivre l’évolution dans
le temps. De plus, toute machine en fonctionnement induit des vibrations. Ces dernières, sont
des traductions directes des forces dynamiques engendrées par les pièces en mouvement et
occupent de ce fait une place privilégiée parmi les grandeurs à prendre en considération pour
assurer la surveillance d’une machine. L’analyse des vibrations consiste à détecter d’éventuels
dysfonctionnements et à suivre leur évolution dans le but de planifier ou reporter une
intervention mécanique.
Toutes les machines tournantes ont un temps de bon fonctionnement peut être long ou
court dépend la qualité du matériau et de l’entretient que l’on fait. Dans le cadre de la
maintenance conditionnelle, les systèmes de surveillance ont pour fonction de détecter une
détérioration du fonctionnement de la machine et d’identifier le composant endommagé.
Le but est de limiter les interventions, qui immobilisent la machine et optimiser la périodicité
des contrôles.
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
35
1. Présentation de la surveillance vibratoire :
Il existe deux technologies permettant de réaliser une surveillance vibratoire :
Par mesure directe du déplacement des parties tournantes (arbres de machines).
Réalisée à l’aide de capteurs à courant de Foucault, la technologie, mise en œuvre est
lourde. Cette surveillance est presque toujours réalisée on line c’est-à-dire en temps
réel. Les capteurs mesurent en permanence les déplacements des arbres et autorisent
ainsi le déclenchement immédiat d’alarmes en cas de dysfonctionnement.
Par mesure de l’accélération subie par les parties fixes de la machine (carters). Les
moyens mis en œuvre sont, dans ce cas, beaucoup plus accessible. A l’aide d’un
accéléromètre relié à un collecteur de données, on recueille les vibrations subies par
les carters des machines. Cette technique se prête aussi bien à la surveillance on line
qu’à la surveillance périodique effectuée lors de rondes selon un calendrier préétabli.
Figure 26 : déroulement d’une analyse vibratoire
Le schéma de la figure nn présente, de façon simplifiée, l’analyse vibratoire réalisée à partir
des mesures effectuées sur les parties fixes des machines surveillées.
Analyse vibratoire
Suivre la santé des
machines tournantes en
fonctionnement
Surveillance
Mesures comparatives
Evolution d’indicateurs
Diagnostic
Analyse approfondie de
la fréquence des défauts
et de la forme du signal
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
36
La surveillance : le but est de suivre l’évolution d’une machine par comparaison des
relevés successifs de ses vibrations. Une tendance à la hausse de certains indicateurs
par rapport à des valeurs de référence, constituant la signature, alerte généralement le
technicien sur un dysfonctionnement probable. Idéalement, la signature est étable à
partir d’une première campagne de mesure sur la machine neuve ou révisée.
Le diagnostic : il met en œuvre des outils mathématiquement plus élaborés. Il fait
suite à une évolution anormale des vibrations constatée lors de la surveillance et il
permet de désigner l’élément de la machine défectueux. Le diagnostic n’est réalisé que
lors la surveillance a permis de détecter une anomalie ou une évolution dangereuse du
signal vibratoire. Le diagnostic fait appel à des connaissances approfondies en
mécanique et une formation spécifique en analyse du signal.
1.2. Principales méthodes de surveillance vibratoire :
Principaux avantages Principaux limitations
Indicateurs simples
Niveau global (mesure
d’accélération)
Indicateur simple et fiable -Détection tardive
-Diagnostic difficile
-Peu adapté aux faibles
vitesses de rotation
-Détermination des seuils
empirique
Kurtosis (moment statique
d’ordre4)
-Adapté à la surveillance des
roulements des arbres
tournant à faibles vitesses
-Détection à un stade
précoce
-Grande sensibilité aux
chocs périodiques et non
périodiques.
- Décroissance de
l’indicateur en fin de vie du
roulement.
-Diagnostic souvent
difficile.
-Facteur de crête (rapport
entre la valeur crête et la
valeur efficace).
-Indépendant des conditions
de fonctionnement
-Décroit lorsque les défauts
se développent.
-Facteur de défaut
(combinaison du facteur de
crête et de la valeur efficace)
-Croit pendant toute la phase
de dégradation du roulement
-Détection à un stade
précoce
-Peu sensible aux conditions
de fonctionnement.
-Diagnostic souvent difficile
-Peu adapté aux faibles
vitesses de rotation
Méthodes d’analyse Qualitative
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
37
- Analyse temporelle -Adaptée aux faibles vitesses
de rotation.
-Permet d’analyser des
phénomènes non périodiques
(chocs aléatoires, chocs
répétitifs ou charge variable)
- diagnostic souvent difficile
- Analyse fréquentielle -Permet de localiser les
défauts et de réaliser un
diagnostic fiable.
-Ne nécessite pas de mesures
supplémentaires.
-Interprétation des spectres
parfois difficile.
-Détection tardive.
-Inopérant à vitesse ou
charge variable.
- Analyse cepstrale -Met en évidence les
composants périodiques
d’un spectre.
-Permet de localiser
l’origine des défauts.
-Utilisation en complément
d’autres techniques.
Tableau02. Principales méthodes de surveillance vibratoire
2. Défauts des roulements :
Introduction :
Les roulements sont plus récents par rapport aux paliers lisses, l'apparition des roulements
a été conditionnée par le remplacement du frottement de glissement par celui de roulement. Ils
sont largement utilisés dans le domaine de la construction mécanique, en particulier dans le
domaine des machines tournantes.
Figure 27 : constitution d’un roulement
Les roulements sont les composants les plus fragiles des machines tournantes ils sont parmi
les composants les plus sollicités des machines et représentent une source de panne fréquente.
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
38
Généralement, 60 % des pannes des machines tournantes sont engendrées par les défauts des
roulements ou engrenages, les défauts que l’on peut y rencontrer sont les suivants :
Ecaillage, grippage, corrosion, faux effet Brinnel, etc.
Tous ces défauts se traduisent tôt ou tard par une perte de fragments de métal. Ce défaut
précurseur de la destruction est l’écaillage. Il se traduit par des chocs répétés des billes sur la
cage de roulements. Bien sûr il y a d’autres défauts que l’on peut trouver dans une machine
tournante comme : le balourd, désalignement, excentricité, courbure d’arbre, fêlure d’arbre,
jeux mécaniques, défauts de paliers, frottement de rotor, problèmes de moteur électrique,
défauts d’engrenages, cavitation.
Il y a beaucoup d’appareils permettent une bonne détection des anomalies de roulements.
Leur but est de détecter les chocs répétés le plus tôt possible.
2.1. Causes des défauts :
Les roulements peuvent être endommagés par des causes externes comme :
- Contamination du roulement par des particules extérieures : poussière, gains de sable...
- Corrosion engendrée par la pénétration d’eau, d’acides, …
- Lubrification inadéquate qui peut causer un échauffement et l’usure du roulement.
- Mauvaise alignement du rotor.
- Courant qui traverse le roulement et qui cause des arcs électriques.
2.1. Principaux défauts :
Le grippage, dû à l’absence de lubrification, à une vitesse excessive ou un mauvais
choix du type de roulement. Ceci se manifeste par un transfert de matière arrachée
sur les surfaces et redéposée par microsoudure.
Les empreintes par déformation, dues à des traces de coups, des fissures ou des
cassures.
L'incrustation de particules étrangères, due à un manque de propreté au montage ou
de l'entrée accidentelle d'impuretés.
La corrosion, due à un mauvais choix du lubrifiant, surtout quand les roulements
viennent d'être nettoyés et sont contaminés par la transpiration des mains.
La corrosion de contact, due au mauvais choix d'ajustements entre les bagues et les
logements ou les arbres.
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
39
Les criques, fissures étroites ou autres amorces de cassures dues aux contraintes
exagérées au montage ou au démontage.
L'usure par abrasion, due à une mauvaise lubrification. L'usure par abrasion donne
aux roulements un aspect gris, givré. [Chienmentin] [18]
2.2.Paramètres caractéristiques géométriques des roulements utilisés :
Roulement : 6203-2RS JEM SKF, roulement à billes à gorge profonde.
Taille : (mm)
Diamètre
intérieur
Diamètre
extérieur
Épaisseur Diamètre de
bille
Diamètre de
lancement
17 1.5748 40 6.74 28.5
2.2.1. Fréquences de défaut : (multiple de vitesse courante en hertz) :
Bague intérieur Bague extérieur Cage bille
5.4152 3.5848 0.39828 4.7135
Figure 28 : écaillage de la bague extérieur Figure 19 : écaillage d'une bille
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
40
2.2.2. Fréquence caractéristiques expérimentales des défauts pour les roulements :
a) Défaut de bague intérieur :
BPFO = 𝑓 𝐻𝑧 =𝑛
2 𝑓𝑟 [1 −
𝐵𝐷
𝑃𝐷cos 𝛽]
b) Défaut de bague extérieur :
BPFI = 𝑓inner (Hz) = 𝑛
2 𝑓𝑟 [1 +
𝐵𝐷
𝑃𝐷cos 𝛽 ]
Figure 31 : BPFI
c) Défaut de bille :
BPF = 𝑓 ℎ𝑧 = 𝑓𝑟𝑃𝐷
𝐵𝐷[1 − (
𝐵𝐷
𝑃𝐷cos 𝛽)]
d) Défaut de la cage :
CF = 𝑓 𝐻𝑧 = 1
2𝑓𝑟 [1 −
𝐵𝐷
𝐵𝑃cos 𝛽 ]
Figure 33 : CF
Figure 32 : BPF
Figure 30 : BPFO
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
41
3. Plans expérimental et matériels utilisés :
1. Introduction :
Les Signaux de vibration que nous proposons d’étudier ont été fournis par " the Case
Western Reserve University-Bearing Data Center " ; base de données des essais de
roulements à billes normaux ou défectueux, recueillis sur un banc d’essai très simple,
composé d’un moteur, un accouplement et une génératrice. De simples défauts sous forme de
points « de différent diamètres et profondeurs » ont été créés sur les différents organes
composants les roulements d'essais.
1.1 Présentation du banc d’essais :
Le banc d’essai se compose d’un moteur 2 HP, un transducteur de couple, un dynamomètre,
et une commande électrique. Les roulements supportent l’arbre du moteur, des défauts ont été
introduits pour les paliers d’essai par l’utilisation de l’électro-usinage par décharge d’un
diamètre de 0.17mm, 0.35mm et 0.53 pouce, les roulements utilisés pour ces défauts sont des
roulements SKF.
Les signaux ont été enregistrés à l’aide des accéléromètres, qui ont été fixés à la cage du
moteur par aiment, pour différents couples résistants (donc différentes vitesses de rotations).
Les couples sont respectivement 0, 1, 2, 3 HP dont des vitesses respectives sont 29.95 Hz,
29.53 Hz, 29.17 Hz et 28.83Hz.
Les capteurs ont été placés à la position 12 heures « verticale », des deux côtés accouplement
et ventilateur de la cage du moteur.
Les signaux de vibration ont été recueillis à l'aide d'un enregistreur DAT 16 canaux, et ils ont
été traitéspar la suite dans un environnement Matlab.
Figure 34 : Banc d'essai
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
42
1.2.Matériels d’acquisitions des mesures :
Après la surveillance et l’analyse il faut traduire les données collectées pour faire le
diagnostic.
2. Capteurs de vibration :
Un capteur de vibration est de´ fini par : la grandeur qu’il mesure (de´ placement, vitesse ou
accélération vibratoire), le domaine de mesure exprime´ en niveau absolu ou relatif, la
précision requise et les conditions d’environnement. Dans tous les cas, le capteur se doit
d’être aussi « neutre » que possible. La fidélité d’un capteur est la capacité à fournir
exactement la même réponse chaque fois qu’il est soumis au même stimulus. Pour cela, il doit
être insensible aux variations de tempe´ rature, au visage et de´ vissage sur une embase, etc. Il
doit aussi présenter une grande stabilité, c’est-à-dire ne pas changer de sensibilité en
vieillissant, même en milieu hostile (radiations…), du moins a` l’échelle des étalonnages
périodiques.
Un capteur de vibration est un transducteur capable de convertir en signal électrique le niveau
de vibration qu’il subit à un instant donné. Il y a plusieurs types des capteurs, capteur
d’accélération, déplacement, vitesse, force, et capteur à prétraitement intégré. Dans notre
travail on va utiliser l’accéléromètre piézoélectrique.
2.1. Accéléromètre :
2.1.1. Définition :
Les accéléromètres permettent de mesurer l’accélération d’un point particulier dans un
système en cours de test. Cependant, ce signal correctement intégré par rapport au temps
permet également de quantifier une vitesse et un déplacement.
Les paramètres vibratoires sont généralement exprimés en Unités du Système International
(m/s2). La constante gravitationnelle “g” est souvent utilisée pour l’accélération, mais elle ne
fait pas partie des Unités du Système International. Heureusement, la conversion en USI peut
facilement s’effectuer avec une erreur inférieure à 2% puisque : 1,0 g = 9,81 m/s2.
La plupart des accéléromètres se fondent sur l'utilisation de l'effet piézoélectrique. Dans le cas
des accéléromètres à compression, l'accélération de la structure d'essai est transmise à une
masse séismique qui produit une force proportionnelle sur le cristal piézoélectrique. Cet effort
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
43
externe sur le cristal produit alors une charge électrique proportionnelle à la force appliquée et
donc à l'accélération.
Un accéléromètre mesure une accélération selon une ou plusieurs directions
Cette accélération est mesurée de manière indirecte en mesurant :
Soit le déplacement de la masse sismique du capteur (quelques μm)
Soit la force inertielle induite par l’accélération de la masse sismique du capteur
2.1.2 Le piézoélectrique :
Le piézoélectrique est basé sur le concept simpliste de l’éponge. Une éponge sèche ne
présente aucune prédisposition particulière, dès lors que l’eau la touche, l’éponge tend à
prendre du volume et lorsqu’elle est pressée elle restitue l’eau dont elle est gorgée. En réalité
le mot piézoélectrique vient de cette capacité à transformer l’énergie.
Dans tous les cas l’élément sensible permet une mesure de la force correspondant à
l’équation :
F = M𝜸
Où : M est la masse et
γest l’accélération
2.2.Principales caractéristiques d’un accéléromètre piézoélectrique :
Très large gamme de fréquences et d’accélérations et bonne linéarité sur sa gamme de
fonctionnement.
Figure 35 : structure d'un piézoélectrique
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
44
Robustesse et fiabilité dues à l’absence de pièces mobiles.
Stabilité dans le temps.
Alimentation externe inutile.
Plage de température disponible très grande pour les versions en « sortie charge »
(-200+650°C), moins pour les versions IEPE cependant celles-ci sont moins sensibles
aux parasites externes.
Taille très variable, adaptée à la configuration d’essai (0.2g pour le plus petit).
Figure 36: Piézoélectrique tri axial
2.2.1 Chaine de mesure :
Figure 37 : Piézoélectrique tri axial
3. Matériel d’acquisition des mesures :
a) Présentation du MATLAB :
Introduction - Historique
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
45
MATLAB est une abréviation de Matrix LABoratory. Écrit à l’origine, en Fortran, par C.
Moler, MATLAB était destiné à faciliter l’accès au logiciel matriciel développé dans les
projets LINPACK et EISPACK. La version actuelle, écrite en C par the MathWorks Inc.,
existe en version professionnelle et en version étudiant. Sa disponibilité est assurée sur
plusieurs plates-formes : Sun, Bull, HP, IBM, compatibles PC (DOS, Unix ou Windows),
Macintoch, iMac et plusieurs machines parallèles.
MATLAB est un environnement puissant, complet et facile à utiliser destiné au calcul
scientifique. Il apporte aux ingénieurs, chercheurs et à tout scientifique un système interactif
intégrant calcul numérique et visualisation. C'est un environnement performant, ouvert et
programmable qui permet de remarquables gains de productivité et de créativité.
MATLAB est un environnement complet, ouvert et extensible pour le calcul et la
visualisation. Il dispose de plusieurs centaines (voire milliers, selon les versions et les
modules optionnels autour du noyeauMatlab) de fonctions mathématiques, scientifiques et
techniques. L'approche matricielle de MATLAB permet de traiter les données sans aucune
limitation de taille et de réaliser des calculs numériques et symboliques de façon fiable et
rapide. Grâce aux fonctions graphiques de MATLAB, il devient très facile de modifier
interactivement les différents paramètres des graphiques pour les adapter selon nos souhaits.
L'approche ouverte de MATLAB permet de construire un outil sur mesure. On peut inspecter
le code source et les algorithmes des bibliothèques de fonctions (Toolboxes), modifier des
fonctions existantes et ajouter d’autres. MATLAB possède son propre langage, intuitif et
naturel qui permet des gains de temps de CPU spectaculaires par rapport à des langages
comme le C, le TurboPascal et le Fortran. Avec MATLAB, on peut faire des liaisons de façon
dynamique, à des programmes C ou Fortran, échanger des données avec d'autres applications
(via la DDE : MATLAB serveur ou client) ou utiliser MATLAB comme moteur d'analyse et
de visualisation. MATLAB comprend aussi un ensemble d'outils spécifiques à des domaines,
appelés Toolboxes (ou Boîtes à Outils). Indispensables à la plupart des utilisateurs, les Boîtes
à Outils sont des collections de fonctions qui étendent l'environnement MATLAB pour
résoudre des catégories spécifiques de problèmes. Les domaines couverts sont très variés et
comprennent notamment le traitement du signal, l'automatique, l'identification de systèmes,
les réseaux de neurones, lalogique floue, le calcul de structure, les statistiques, etc.
MATLAB fait également partie d'un ensemble d'outils intégrés dédiés au Traitement du
Signal. En complément du noyau de calcul MATLAB, l'environnement comprend des
modules optionnels qui sont parfaitement intégrés à l'ensemble :
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
46
1) une vaste gamme de bibliothèques de fonctions spécialisées (Toolboxes)
2) Simulink, un environnement puissant de modélisation basée sur les schémas-blocs et de
simulation de systèmes dynamiques linéaires et non linéaires
3) Des bibliothèques de blocs Simulink spécialisés (Blocksets)
4) D'autres modules dont un Compilateur, un générateur de code C, un accélérateur, ...
5) Un ensemble d'outils intégrés dédiés au Traitement du Signal : le DSP Workshop.
MATLAB permet le travail interactif soit en mode commande, soit en mode programmation,
tout en ayant toujours la possibilité de faire des visualisations graphiques. Considéré comme
un des meilleurs langages de programmations (C ou Fortran), MATLAB possède les
particularités suivantes par rapport à ces langages :
• la programmation facile,
• la continuité parmi les valeurs entières, réelles et complexes,
• la gamme étendue des nombres et leurs précisions,
• la bibliothèque mathématique très compréhensive,
• l’outil graphique qui inclut les fonctions d’interface graphique et les utilitaires,
• la possibilité de liaison avec les autres langages classiques de programmations.
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
47
Figure 38 2: Interface MATLAB
Figure 39 3: Programme utilisé
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
48
4. Diagnostic des défauts par la méthode spectrale :
Dans cette partie, nous allons faire le diagnostic des défauts de la bague intérieur et extérieur
par les différentes méthodes tel que l’analyse spectrale et cepstrale,puis on va étudier
l’influence de la charge appliqué et le diamètre du défaut.
4.1. Présentation des signaux :
Etiquette Mode de fonctionnement
1 Sans défaut
2 Défaut bague intérieur Ø= 0.17 mm / 0.35 mm / 0.53 mm
3 Défaut bague extérieur Ø= 0.17 mm / 0.35 mm / 0.53 mm
4.1.1 Cas sans défaut :
Puissance (HP) fréquence de rotation [Hz]
0 29.95
1 29.53
2 29.16
3 28.83
Nous présentons sur la figure 40le signal mesuré sur le palier du moteur coté entraînement
dans le cas sans défauts. On constate que le signal ne permet de détecter aucune information
claire sur ce dispositif.
Figure 40. Signale sans défaut
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
49
La figure 41présente les spectres dans le cas sans défauts pour différentes charge. On
constate l’apparition de la fréquence de rotation aussi que leurs harmoniques, ce qu’explique
l’absence de défaut sur ce dispositif. Néanmoins on remarque un changement considérable
dans l’amplitude des pics sur les spectres due à l’augmentation de la charge.
Fréquence
Figure41.Spectressansdéfaut :(a)aucunecharge,(b)1 HP,(c)2 HP,(d)3 HP.
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
50
De la même manière sur le cepstre, de la figure 42, apparait que les harmoniques des
fréquences de rotation.
Figure 42. Cepstre sans défaut
4.2.Cas défaut bague intérieur :
On présente sur les tableaux 03, 04les fréquences caractéristiques, théorique (calculé) et
expérimentales (réel) du défaut de bague intérieure.
fréquences de
rotationHz
29.91 Hz
(0HP)
29.52 Hz
(1HP)
29.06 Hz
(2HP)
28.66 Hz
(3HP)
BPFI Hz 162.18 159.9 157.9 156.11
Tableau 03. Fréquences caractéristiques théoriques du défaut de la bague intérieure.
fréquences de
rotationHz
29.91 Hz
(0HP)
29.52 Hz
(1HP)
29.06 Hz
(2HP)
28.66 Hz
(3HP)
BPFI Hz 161.96 159.85 157.35 155.19
Tableau 04. Fréquences caractéristiques expérimentales du défaut de la bague intérieure.
Fréquence défaut de bague intérieure : f BPFI = 5.415* Fr
Où : Fr est la fréquence de rotation
5.415 est le coefficient de défaut
Influence de la charge :
La figure 43 présenteles spectres d’un défaut sur la bague intérieure de diamètre 0.17mm
pour différentes charge (0, 1, 2, et 3 HP respectivement). On montre l’apparition des pics
correspondant à la fréquence de rotation, cette dernière change en fonction de la charge. Aussi
des pics correspondant à 161, 159, 157 et 155 Hz ce qui signifie que on est à la présence d’un
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
51
défaut sur la bague intérieure (voir tableau 04). Ilesta u s s i remarquable queles
e ffetsdelachargesurlessymptômes d’undéfaut soient clairs. Il y a un changement dans
l’amplitude des composants ainsi que leursfréquences.
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
52
Figure 43. Spectres d’un défaut avec un diamètre de 0.17mm et pour une charge : a. 0 HP, b. 1 HP, c. 2 HP, d. 3
HP
Influence du diamètre du défaut
Pour voir l’influence du diamètre du défaut sur le diagnostic par la méthode spectrale, on
présente sur les figures 44, 45 des spectres pour une charge de 0 HP et 2 HP avec des
diamètres de défauts différentes (0.17 mm, 0.35 mm et 0.53 mm). On constate que dans le
cas avec une gravité importante que le spectre devient plus bruité que celle avec une faible
gravité ce qui masqué des pics et des composantes dans le spectre et cela conduire à une
interprétation difficile.
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
53
Figure 44. Spectres d’un défaut pour une charge de 0 HP et avec un diamètre de : a. 0.17mm, b. 0.35mm, c.
0.53mm
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
54
Figure 45. Spectres d’un défaut pour une charge de 2 HP et avec un diamètre de : a. 0.17mm, b. 0.35mm, c.
0.53mm
5. Cas défaut bague extérieur :
On présente sur les tableaux 05, 06les fréquences caractéristiques, théorique (calculé) et
expérimentales (réel) du défaut de bague extérieur.
fréquences de
rotationHz
29.95 Hz
(0HP)
29.53 Hz
(1HP)
29.16 Hz
(2HP)
28.83 Hz
(3HP)
BPFO Hz 107.01 105.83 104.5 103.32
Tableau 05. Fréquences caractéristiques théoriques du défaut de la bague extérieur.
fréquences de
rotationHz
29.91 Hz
(0HP)
29.52 Hz
(1HP)
29.06 Hz
(2HP)
28.66 Hz
(3HP)
BPFO Hz
Tableau 06. Fréquences caractéristiques expérimentales du défaut de la bague extérieur.
Fréquence défaut de bague extérieur :f BPFO = 3.584 * Fr
Où : Fr est la fréquence de rotation
3.584 est le coefficient de défaut
Nous présentons sur la figure 46, le signal mesuré avec un défaut sur la bague extérieure,
son spectre et son cepstre. On constate que le signal ne permet pas de détecter aucune
information claire sur ce dispositif. Sur le spectre on constate l’apparition des pics
correspondant à la fréquence de rotation ainsi que ses harmoniques, aussi des pics
correspondant à la fréquence du défaut de la bague extérieure. Sur le cepstre apparait
uniquement des harmoniques correspondant à la fréquence de rotation.
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
55
Figure46. Signal mesuré avec un défaut sur la bague extérieure, son spectre et son cepstre.
Chapitre 3 Détection des défauts des roulements par analyse spectrale
56
Conclusion
D’après les résultats obtenus dans cette partie on conclure qu’aveclesconditions
delacharge variable, pas seulement lesamplitudesdes composantschangent,maisaussiet leles
fréquences de différentes composantesvarie aussi. Pour
undéfautsévèresousunechargevariable,ilestremarquable queles
e ffetsdelachargesurlessymptômes d’undéfaut soient clairs. Il y a un changement considérable
dans l’amplitude des composants ainsi que leurs fréquences. Cela signifie, qu’il est difficile de
détecter les défauts sévères sous une charge variable avec une analyse spectrale ou cepstrale.
Conclusion générale
57
CONCLUSION GENERALE
Nous avons présenté dans cette étude une méthode de traitement du signal utilisable pour la
surveillance et le diagnostic des défauts des roulements à l’aide desmesures vibratoires.
Pour aborder l'étude, nous avons présenté les différents types de la maintenance industrielle.
Dans la deuxième partie nous avons présenté un état de l’art des méthodes d’analyse
vibratoires, nous avons limité notre étude à la méthode spectrale pour les défauts des
roulements.
Dans la dernière partie, à partir des mesures pris du site " the CaseWestern Reserve
University-Bearing Data Center " et à l’aide d’un programme MATLAB, nous avons
diagnostiqué les défauts des roulements par l’analyse spectrale, mais parfois elle ne suffit pas
donc on passe à l’analyse cepstrale ou le signal vient plus palpable.
Référence bibliographique
58
Références bibliographique
[1] D.SONA Documentation Sonatrach « Analyse des pannes »
lessystèmes industriels » HEMES Paris 1995
[2] MarJ. Morel vibration des machines et des moteurs, techniques de l’ingénieur BM4 188
volume 2005.
[3] M. EL Badaoui, F. Guillet et J. Daniére, Monitoring of complexgear system by
synchronouscepstralanalysis, Traitement du Signal 16(1999).
[4] A. Belsak, J. Flasker, Method for detecting fatigue crack in gears university of maribor,
faculty of Mechanical Engineering, Smetanova 17, 2000 Maribor, Slovenia Available online
28 August 2006, Theoretical and Applied Fracture Mechanics 46(2006),105-113.
[5] B. Alain, C. Pachaud, Surveillance des machines par analyse des vibrations 2e tirage
Afnor, 1998, 141-151.
[6] H. Zheng, Z. Li and X. Chen, Gear fault diagnosis based on continuous wavelet
transform Mechanical Systems and Signal processing 16(2002), 447
[7] Hamzaoui N., rapport sur la maintenance conditionnelle des machines tournantes, Henri
Campagnasocieté H.C. consulting .laboratoire vibratoire acoustic I.N.S.A Lyon.
[8]Baydar N. and Ball A. Detection of gear deterioration under varying load
condition by using the instaneous power spectrum, mechanical systems and
signal processing14 (6), 907}921 , 2000.
[9] Bladstron] H. Bladestron “detection of incipiet failure in bearing” reterid evaluation 27
June 1969 121-128
[10] B. RANDALL] R. B. RANDALL « Gear box fault diagnostic using cepstrum analysis »
proceedingq of fourth congress in Newcastleu. Volume 1 169 1995.
[11] O. Cousinard, P. Marconnet, Détection de l’endommagement d’un engrenage par
l’emploi de l’analyse cepstrale et de la détection d’enveloppe : Application et validation
industrielles pour le diagnostic d’un réducteur fonctionnant à faible vitesse 16ème
Référence bibliographique
58
[12] [Huang Shu Hong] [HouJingHong], Shen Tao, Liu Wei, Continuous wavelet grey
moment approach for analysis of rotating machinery. Mechanical Systems and signal
Processing 20 (2006), pp.1202-1220
[13] A. Belsak, J. Flasker, Detecting cracks in the tooth root of gears, Engineering Failure
Analysis 14 (2007) 1466-1475.
[14] [Serge] Serge Dos Santos « cours de traitement du signal » école national de l’ingénieur
du Val de Loire 2008-2009
[15] [Caen] université Caen « signaux aléatoires »
[16] [Bernard] Bernard REDORTER, Bernard LAGET « détection des harmoniques dans un
spectre de vibration » volume 6n=4 1989.
[17] Cours techniques de surveillance
http://www.technologuepro.com/Mecanique/Maintenance/Technique-de-surveillance/analyse-
spectrale.pdf
[18] [Chiementin] Ceimentin XAVIER thèse de doctorat en mécanique « localisation et
identification des sources vibratoires dans le cadre d’une maintenance préventive
conditionnelle « application aux roulements à billes » Octobre 2007.