Prédiction pour la détection de défauts de roulements à billes dans un système mécanique

Abstract

Le cadre économique actuel pousse à réaliser un maximum d'économies. Les méthodes de détection de défauts de roulement, basées sur l'analyse vibratoire, vont dans le sens de ces économies : elles permettent d'éviter des arrêts de production non programmés par une gestion en temps réel de l'état de la machine. les principales méthodes de détection des défauts dans les machines tournantes sont :la transformée de Fourier, la transformée de Fourier à fenêtre glissante, la transformée en ondelettes et la transformée de Hilbert Huang l’EMD Ces dernières années, la surveillance et le diagnostic des machines tournantes sont devenus un outil efficace pour détecter de façon précoce les défauts et en suivre l’évolution dans le temps. La maintenance des machines nécessite une bonne compréhension des phénomènes liés à l’apparition et au développement des défauts. Détecter l’apparition d’un défaut à un stade précoce et suivre son évolution présente un grand intérêt industriel. En effet, il existe un vaste choix de techniques de traitement de signal appliquées au diagnostic des machines. Les techniques de traitement du signal dans le domaine du temps et de la fréquence peuvent être utilisées pour identifier et isoler les défauts dans une machine tournante. L‘analyse vibratoire d’un signal peut nous aider à détecter l’apparition d’un défaut tandis que la décomposition de ce signal dans le temps ne peut souvent nous fournir la nature et la position de ce défaut.