Applied Mathematical Methods for Vibration-Based Diagnosis of Rotating Machinery Faults

Abstract

Les roulements constituent des composants essentiels des machines tournantes, dont la défaillance peut entraîner des arrêts de production coûteux voire des accidents graves. Dans ce travail, deux approches de traitement du signal sont comparées pour le diagnostic des défauts de roulement : la Transformée de Fourier Rapide (FFT) et la Transformée de Hilbert-Huang (HHT). La FFT, bien que largement répandue, présente des limitations intrinsèques face aux signaux non stationnaires et non linéaires. La HHT, fondée sur la Décomposition Modale Empirique (DME) suivie de l'Analyse Spectrale de Hilbert (ASH), constitue une approche entièrement adaptative ne nécessitant aucune base a priori. Les deux méthodes sont appliquées aux signaux vibratoires issus de la base de données de l'Université Case Western Reserve (CWRU) pour un roulement SKF 6205-2RS JEM, dans les conditions à vide et en charge. Les résultats montrent que la HHT offre une meilleure résolution spectrale et une identification plus précise des fréquences caractéristiques de défauts, notamment la visibilité des raies latérales et des harmoniques, par rapport à la FFT classique.