Détection de défauts m écaniques de machines

tournantes par analyses vibro-acoustiques

SF2M, 19 & 20 Juin 2014

Nacer Hamzaoui

Laboratoire Vibrations Acoustique

INSA Lyon

Plan de la présentation

1/ Problématiques et stratégies,

2/ Les connaissances en maintenance conditionnelle :

_ surveillance : quelques indicateurs,

_ le diagnostic : indicateurs et limites

3/ Quelques éléments sur l’apport acoustique / vibratoire

SF2M, 19 & 20 Juin 2014

Défauts = Vibrations et bruit

SF2M, 19 & 20 Juin 2014

Banc d’essai expérimental

1 2 3

SF2M, 19 & 20 Juin 2014

Banc d’essai expérimental

Délignage

Balourd

SF2M, 19 & 20 Juin 2014

m1 m2

m3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

m1 m2

m1+ m2

m1+ m3

sans défaut

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

10 dB

Lp (en dB)

ΩΩΩΩ=2400 tr/mn

SF2M, 19 & 20 Juin 2014

ααααΩΩΩΩ=2400 tr/mn

Délignage Puissance acoustique

Fréquence en Hz

SF2M, 19 & 20 Juin 2014

Ω

Défauts ?

Vibrations

Bruit

Diagnostic vibro-acoustique des défauts

de machines tournantes

Environnement

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Surveillance

Mettre en évidence à un stade précoce l’existence d’une anomalie, et suivre son évolution:

1/ Choix d’indicateurs (définition des seuils d’intervention)

2/ Suivi de l’évolution de ces indicateurs (périodicité)

Indi

cate

ur

d’é

tat d

e la

mac

hin

e

Temps de fonctionnement

Détection du défautNiveau d’alarme

Niveau de Danger

Incident

Temps avant incident

TendanceCourbe de tendance

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Surveillance

mesures comparatives, évolution d’indicateurs, ..

Indicateurs: Niveaux globaux, FC, Kurtosis, K, Spectres PBC,..

crête

eff

AccFC

Acc=

2

0

2

0

4

)(T1

)(T1

=

∫

∫T

T

dtts

dttsKurt

moment d’ordre 2

moment d’ordre 4

T est la durée d’observation

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Diagnostic

Identifier avec précision la nature de l’anomalie, et sa gravité:

1/ Analyse systématique du signal vibratoire (temporel, fréquentiel,..)

2/ Cinématique, vibrations, techniques de traitement du signal,..

0 100 200 300 400 500 600

-3

-2

-1

0

1

2

3

Time (ms)

Impact at 14.7 Hz

?

Image du défaut

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 80000

10

20

30

40

50

60

70

80

Frequency (Hz)

Spe

ctru

m

mesure, diagnostic

Spectre, Zoom, Enveloppe, Cepstre, ….SF2M, 19 & 20 Juin 2014

Surveillance et diagnostic

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Banc d’essai (réducteur à deux étages)

SF2M, 19 & 20 Juin 2014

0 1000 2000 3000 4000 5000 60000

200

400

600

800

1000

1200

Fréquence (Hz)

Acc

élér

atio

n (m

g)

Vitesse de rotation du moteur : 1800 tr/mn

Sans défautAvec défaut modéréavec défaut accentué

Spectres des défauts d’engrenage à 1800 tr/mn

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Diagnostic

analyses approfondies, fréquences des défauts,

Outils: Spectre, zoom, enveloppe, cepstre,

cyclostationnarité, suivi d’ordre, orbite, ….

)2(cos211(2sin)( tfsigntfty mp ππ +=

500 Hz 200 Hz

Limites de l’analyse spectrale

Exemple :

SF2M, 19 & 20 Juin 2014

0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1-3

-2

-1

0

1

2

3

temps en secondes

signal d'origine y(t) bruité

y(t) + bruit

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 10000

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

fréquence en Hz

Spectre du signal bruité

Spectre200 Hz ?

500 Hz

SF2M, 19 & 20 Juin 2014

0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.10

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

temps en secondes

Enveloppe du signal bruité

Enveloppe (de y(t) bruité) et son spectre

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 10000

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

Fréquence en Hz

Spectre de l'enveloppe

200 Hz

400 Hz

600 Hz

Spectre de l’enveloppe

Enveloppe (par Transf. Hilbert)

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Techniques d’antennes

Méthodes

d’identification

Holographie

acoustique

« Rétropopagation » : ondes évanescentes

Formation de voies

« Beamforming »

« Focalisation » : ondes planes ou sphériques

« modèle de sources» : monopôles, multipôles, mesures de champs et résolution d’un problème inverses

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Holographie Acoustique

Capture du champ acoustique complexe (décomposé en une infinité d’ondes planes propagatives et évanescentes) par une antenne microphonique.

Mesures des pressions acoustiques en module et phase en z=d, et ensuite onrétropropage ces mesures sur un plan z=0 ou près de la source.

RétropropagationAntenne de microphones

Objet sonore

Plan de calcul

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Principe de l’holographie acoustique

czzikyxcyx ekkPzkkP −= )0,,(),,(

))Sur le plan de calcul :

zkkki yxe222

0 −−−

zkkk yxe20

22 −+−

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Principe de l’holographie acoustique

Holographie classique

Holographie de champ proche

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Principe de l’holographie acoustique

Pour le choix du nombre d’onde de coupure kmax, pour filtrer les ondes évanescentes et réduire le bruit, on doit procéder à une régularisation :

Courbe en LTikhonov , SVD, …

Domaine fréquentiel utile:

d

cf

2max ≤

nL

cf ≥min

Distance entre microphones

Indice de filtrage

Envergure de l’antenne

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Exemple

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Formation de voies

« beamforming »

Localiser les sources de bruit, via une procédure de focalisation.

Propagation en ondes planes (champ lointain) ou ondes sphériques (champ proche); capté par une antenne de réception linéaire à capteurs équidistants ou non.

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Exemples d’antennes :

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Principe de la formation de voies

Beamforming en Onde Plane

M-1

Onde plane (f,λ)

Incidence θ=θ0

θ0

0ϕje−

0)1( ϕ−− Mje

M1

)(tS

00

00

sin2

sin2

θλ

πϕϕ

θλ

πϕ

dnn

d

n −==

−=

Focalisation θ0Focalisation θ0

Micros 0

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Principe de la formation de voies

Paramètres

La résolution de l’antenne est fonction :

De la fréquence étudiée

De son envergure

De la distance entre la source et l’antenne

Basse fréquence Haute fréquence

Grande antennepetite antenne

Grande distance Petite distance

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Application : détection de défauts

Via Matlab∑∑ =

=

+=M

j

jij

ji

j

M

j ji

ji

c

rtp

r

w

r

wtS

1

12

)(1

)(

Focalisation en Onde Sphérique

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Cartographie acoustique de la machine : 530-680 Hz

Cartographie acoustique de la machine : 1300-1420 Hz

Application : détection de défauts

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Workshop2013 , Annaba 2 & 3 Juin 2013

l’holographie acoustique/Beamforming