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

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dc.contributor.authorLabidi Toufik encadré par BOUAZIZ Khelifa
dc.date.accessioned2026-10-04T09:19:54Z
dc.date.issued2026-06-09
dc.description.abstractLes 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.
dc.description.sponsorshipRolling bearings are essential components of rotating machinery, whose failure can lead to costly production downtime or serious accidents. In this work, two signal processing approaches are compared for bearing fault diagnosis: the Fast Fourier Transform (FFT) and the Hilbert-Huang Transform (HHT). Although the FFT is widely used, it has inherent limitations when applied to non-stationary and nonlinear signals. The HHT, based on Empirical Mode Decomposition (EMD) followed by Hilbert Spectral Analysis (HSA), constitutes a fully adaptive approach requiring no a priori basis. Both methods are applied to vibration signals from the Case Western Reserve University (CWRU) bearing database for an SKF 6205-2RS JEM bearing, under no-load and loaded conditions. Results show that the HHT provides better spectral resolution and more accurate identification of fault-characteristic frequencies, particularly in terms of sideband and harmonic visibility, compared to classical FFT. Keywords:
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-tebessa.dz/handle/123456789/485
dc.language.isoen
dc.publisherUNIVERSITE DE ECHAHID CHEIKH LARBI TEBESSI
dc.subjectRolling bearing defect
dc.subjectFast Fourier Transform (FFT)
dc.subjectHilbert-Huang Transform (HHT)
dc.subjectEmpirical Mode Decomposition (EMD)
dc.subjectFault diagnosis.
dc.titleApplied Mathematical Methods for Vibration-Based Diagnosis of Rotating Machinery Faults
dc.typeThesis

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