Optimisation de l'analyse multirésolution en ondelettes des signaux de choc. Application aux signaux engendrés par des roulements défectueux

Optimization of wavelet multiresolution analysis of shock signals. Application to the signals generated by defective rolling bearings

¹ Groupe Comportement Dynamique des Structures et Maintenance Industrielle, Laboratoire de Mécanique et Structures, Université de Guelma, BP 401, 24000 Guelma, Algérie
² Laboratoire Vibrations-Acoustique, INSA de Lyon, Bâtiment A. de St. Exupéry, 25bis avenue Jean Capelle, 69621 Villeurbanne Cedex, France

Auteur de correspondance : n_ouelaa@yahoo.fr

Reçu : 28 Décembre 2005
Accepté : 19 Juin 2007

Résumé

L'objectif de cet article est de proposer l'analyse multirésolution en ondelettes en tant qu'outil efficace permettant d'améliorer la sensibilité des indicateurs scalaires (kurtosis et facteur de crête) pour l'identification des défauts mécaniques induisant des forces impulsives. En effet, ces indicateurs sont très sensibles aux variations dans le signal temporel dues aux chocs périodiques causés par le défaut. Néanmoins, leur fiabilité est immédiatement limitée en présence de niveaux intenses de bruit aléatoire associés à de faibles gravités du défaut. L'analyse Multirésolution en Ondelettes (AMRO) est proposée comme solution à ce problème. Adaptée pour un tel objectif, plusieurs de ses paramètres d'analyse sont choisis, voire optimisés. Initialement la méthode proposée est appliquée sur un signal simulé. Pour la validation expérimentale, plusieurs séries d'expériences ont été réalisées sur des roulements à billes et à rouleaux cylindriques, sur lesquels différents défauts ont été provoqués. Les mesures ont été prises dans différentes configurations, 210 signaux ont été mesurés dans plusieurs fréquences d'échantillonnage et vitesses de rotation sur un banc d'essais, l'application industrielle est faite sur un groupe turbo-alternateur.

Abstract

The aim of this paper is to propose the wavelet analysis as an effective tool allowing to improve the sensitivity of scalar indicators (Kurtosis and crest factor) for the identification of mechanical faults inducing impulsive forces. Indeed, these indicators are very sensitive to the variations in temporal signal due to the periodic shocks caused by the defect. Nevertheless, their reliability is immediately limited by the presence of high level of random noise associated to a small gravity of the defect. Wavelet Multiresolution Analysis (WMRA) is proposed as a solution to this problem. Adapted for such objective, several of its parameters were chosen, even optimized. Initially, the proposed method is applied to simulated signal. For the experimental validation, several series of experiments were realized on ball and cylindrical roller bearings, on which various defects were caused. Measurements were taken with various configurations, 210 signals were measured at different sampling rates and rotation speeds on a laboratory test rig, the industrial application is carried out on a turbo alternator.