Soutenance de thèse : Maxime MEUTERLOS

Développement de méthodes de fusion, modélisation et classification des indicateurs vibratoires de surveillance des ensembles mécaniques basées sur les paramètres d’utilisation. Application à l’hélicoptère

Doctorant : Maxime MEUTERLOS

Laboratoire INSA : LVA

Ecole doctorale : ED162 MEGA

Les systèmes VHMS (Vibration Health Monitoring System) installés sur les hélicoptères ont un rôle stratégique pour augmenter la sécurité en vol des opérateurs et passagers. Ces systèmes consistent à enregistrer des données opérationnelles en vol, en particulier de nature vibratoire, et à surveiller l’intégrité des ensembles mécaniques par le biais d’indicateurs issus du traitement des signaux. Le principe de base se fonde sur le postulat que l’apparition d’un mode de défaillance engendre une évolution caractéristique des valeurs des indicateurs. Une limite rencontrée par les systèmes VHMS est cependant liée à la forte dépendance des indicateurs aux conditions de vol qui, pour les hélicoptères, sont susceptibles de varier rapidement et de manière complexe. Ces variations, aujourd’hui difficilement maîtrisées, peuvent masquer la signature d’une défaillance mécanique. Il en résulte donc une ambigüité sur l’interprétation de l’origine d’évolution observée des indicateurs. \\ \\
Dans ce manuscrit, des méthodes de normalisation sont développées permettant d’estimer des indicateurs vibratoires normalisés, c'est-à-dire insensibles aux conditions de vol. Dans un premier temps, une revue des méthodes de normalisation couramment utilisées dans la littérature est présentée. Dans un deuxième temps, un cadre statistique paramétrique modélisant les indicateurs vibratoires est proposé et repose sur des modélisations cyclostationnaires du signal vibratoire. Ce cadre paramétrique sera utilisé pour construire deux approches de normalisation des indicateurs vibratoires. La première basée sur le clustering-classification permettant de lier les phases de vol de l’hélicoptère à la statistique de l’indicateur vibratoire. Puis, une deuxième basée sur la régression de paramètres de distributions de quantile conditionnées sur les paramètres de vol expliquant la variabilité des indicateurs de santé. En parallèle, une étude de sensibilité permettant d’identifier ses paramètres de vol est menée.