Amélioration de la détection d'écaillages de roulements par débruitage des signaux vibratoires

Improvement of the detection of spolling defects in rolling bearing by vibratory signal denoising

¹ GRESPI/LMA (Groupe de Recherche En Sciences Pour l'Ingénieur – Laboratoire de Mécanique Appliquée), Université de Reims Champagne-Ardenne, UFR Sciences Exactes et Naturelles, BP 1039, 51687 Reims Cedex 2, France
² CReSTIC (Centre de Recherche en Sciences et Technologie de l'Information et de la Communication), Université de Reims Champagne-Ardenne, UFR Sciences Exactes et Naturelles, BP 1039, 51687 Reims Cedex 2, France

Auteur de correspondance : jp.dron@univ-reims.fr

Reçu : 30 Avril 2008
Accepté : 17 Septembre 2008

Résumé

Dans la maintenance conditionnelle de composants mécaniques par analyse vibratoire, on distingue deux types d'analyses qui sont nécessaires pour l'obtention d'un diagnostic fiable. La première analyse réside dans la détection de défauts potentiels et il existe actuellement différentes méthodes abouties basées sur le traitement des signaux vibratoires permettant la localisation d'un défaut. On peut citer parmi ces méthodes l'analyse spectrale (à résolution constante (RC) ou à pourcentage de bandes constant (PBC)), l'analyse d'enveloppe, l'analyse cepstrale, l'analyse temps-fréquences ou l'analyse temps-échelles (ondelettes). La seconde analyse s'intéresse quant à elle à la détermination et l'évaluation de la sévérité d'un défaut détecté pour estimer l'influence de ce défaut sur le fonctionnement d'un mécanisme. Les indicateurs vibratoires, qui permettent de pouvoir corréler la sévérité d'un défaut à sa signature vibratoire, sont des indicateurs dits globaux qui sont basés sur l'analyse statistique d'un signal temporel. Cependant, les signaux issus de capteurs accélérométriques sont le résultat d'un mélange de sources de vibrations, sources pouvant être attribuées à un ou plusieurs défauts et sont généralement pollués par du bruit. Ce travail présente les trois principales méthodes de débruitage et l'étude de leur influence sur les paramètres scalaires (kurtosis, facteur crête) et ce dans le cadre de la détection de défauts de type écaillage de roulements.

Abstract

In the conditional maintenance of mechanical components by vibratory analysis, one distinguishes two types of analyses which are necessary for obtaining a reliable diagnosis. The first analysis lies in the detection of potential defects; there are currently various succeeded methods based on the treatment of the vibratory signals allowing the localization of a defect. One can quote among these methods the analysis of spectrum (with constant resolution (RC) or percentage of bands constant (PCB)), the analysis of envelope, the cepstral analysis, the analysis time-frequencies or the analysis time-scales (wavelet). The second analysis is interested in the determination and the evaluation of severity of a defect detected to estimate the influence of this defect on the operation of a mechanism. The scalar indicators which make it possible to estimate the gravity of a defect are indicators known as total which are based on the statistical analysis of a temporal signal. However, the signals resulting from accelerometer sensors are the results of a mixture of sources of vibrations, sources being able to be allotted to one or more defects and are generally polluted by noise. This work presents the three principal methods of denoising and the study of their influence on the scalar parameters (kurtosis, factor peak, value rms) and this within the framework of the detection of defects of the chippings types of bearings.