Soutenance de thèse : Adrien MARSICK

Vibration-based damage assessment of rolling element bearings: cage cyclostationarity & trend analysis

Doctorant : Adrien MARSICK

Laboratoire INSA : LVA

École doctorale : ED162 : MEGA de Lyon (Mécanique, Énergétique, Génie civil, Acoustique)

Cette thèse aborde le thème de l'estimation de la gravité des défauts de roulements à partir de signaux vibratoires. Cette tâche, compliquée pour des machines opérantes dans des conditions stationnaires, devient un réel défi dès que les systèmes à surveiller fonctionnent à vitesses et chargements variables. Cette thèse s'inscrit principalement dans un contexte de surveillance de la ligne d'arbre d'éoliennes de l'entreprise Engie Green, partenaire de ce projet. Ce rapport explore deux thématiques pour une meilleure exploitation des signaux vibratoires, avec l'objectif d'aider aux prises de décisions de maintenance. Premièrement, les outils de traitement du signal classiques reposent sur une hypothèse de cyclicité des propriétés statistiques des signatures de défauts par rapport à la rotation des arbres supportant les roulements. Les phénomènes de glissement lors du fonctionnement dégradent les capacités des outils existants. Ce travail propose de lever ce verrou grâce à une réinterprétation de ces propriétés cyclostationnaires en changeant le référentiel de rotation, de l'arbre vers la rotation de la cage. Les causes de ce glissement sont d'abord étudiées. Armé de méthodes d'estimation de la vitesse de rotation de la cage, une méthode de restauration des propriétés cyclostationnaires est proposée. Fort de cette restauration, une adaptation des techniques de moyennage synchrone au cas des roulements est étudiée. Deuxièmement, l'estimation de la dégradation repose sur la capacité à suivre finement l'évolution de différents indicateurs. À ce titre, il manque cruellement d'outils permettant le traitement de séries de signaux vibratoires, la plupart étant centrés sur l'analyse séparée de chaque signal. Les statistiques de rang offrent un cadre robuste et non-paramétrique pour l'analyse de tendance. En se basant sur le test de Mann-Kendall, deux outils sont proposés pour répondre à deux problématiques de la surveillance vibratoire : la sélection de bande informative fréquentielle et l'analyse spectrale.