Analyse vibro-acoustique pour le diagnostic intelligent des défauts dans les machines tournantes

Abstract

Ce mémoire propose une approche multimodale de diagnostic des défauts de roulements dans les machines tournantes, fondée sur des données vibratoires réelles acquises pendant 50 jours sur un roulement conique à rouleaux SKF 32222 J2 d'une éolienne de 2,2 MW. La méthodologie s'articule autour de trois axes complémentaires. Le premier axe concerne l'analyse vibratoire par décomposition en ondelettes (AMRO), où le kurtosis est utilisé comme critère de sélection du vecteur optimal, et l'analyse d'enveloppe révèle l'apparition d'un défaut de bague intérieure (BPFI) dès le 15ème jour, avec une multiplication des amplitudes spectrales par un facteur 52 jusqu'au 49ème jour. Le deuxième axe porte sur l'étude perceptive acoustique via un test de comparaison par paires auprès de 25 auditeurs ; l'analyse MDS INDSCAL a produit un espace perceptif bidimensionnel fidèle à la chronologie réelle de la dégradation (R = 0,93). Le troisième axe concerne la classification non supervisée par SOM, qui a segmenté les 50 journées en quatre groupes : état normal, défaut naissant, défaut grave et défaillance complète, avec détection précoce dès le 8ème jour.