Titre : | Application du filtre de Kalman au diagnostic des défauts de roulement de la machine asynchrone à cage d'écureuil | Type de document : | document électronique | Auteurs : | AZOUZI Khaled, Auteur | Année de publication : | 2017-2018 | Accompagnement : | CD | Langues : | Français (fre) | Catégories : | Electrotechnique:Commande industrielle des entrainements electriques et diagnostic
| Mots-clés : | Diagnostic, Détection, Défauts Rotoriques, Défauts de Roulements, Courant statorique, Filtre de Kalman, SVD, DSP, Moteur asynchrone.
Diagnosis, Faults detection, Rotor faults, Bearing faults, stator current, Kalman Filter, SVD, PSD, induction motor.
اعطاب أعمدة الدوار ، أعطاب المتدحرجة ،مرشح كالمن ، SVD ،DSP، الالة غير متزامنة | Résumé : | Le diagnostic des moteurs asynchrones triphasés à cage d’écureuil par l’analyse des courants de ligne a considérablement évolué ces dernières années grâce aux techniques avancées de traitement du signal. Dans ce travail de thèse, nous proposons une nouvelle approche d’analyse spectrale paramétrique permettant l’identification précoce des défauts affectant les roulements et la cage rotorique. Cette approche est basée sur la combinaison, d’une part, de la méthode de la Décomposition en Valeurs Singulières ou en Anglais Singular Value Decomposition (SVD) de la matrice de covariance estimée à partir des courants de ligne numérisés pour localiser avec précision la signature fréquentielle du défaut recherché. Et d’autre part, du filtre de Kalman afin d’estimer l’ampleur du défaut en exploitant les fréquences identifiées par la SVD. Cette nouvelle approche, nommée SVD-Kalman, permet une meilleure résolution fréquentielle même sur un temps d’acquisition très court. Ainsi qu’une meilleure détection des harmoniques même de très faibles amplitudes grâce à l’utilisation du filtre de Kalman, cas impossible à réaliser avec la méthode conventionnelle du Périodogramme. Cependant, cette approche présente un temps de calcul relativement prohibitif. De plus, elle nécessite une capacité de mémoire importante pour être exécutée. Pour contourner cet obstacle, la solution proposée dans cette thèse, consiste à appliquer cette nouvelle approche uniquement sur la bande fréquentielle où la signature fréquentielle du défaut est censée exister. L’analyse des résultats expérimentaux obtenus confirme que la méthode proposée, SVD-Kalman, offre une précision spectrale très satisfaisante dans la discrimination des signatures des défauts étudiés.
The diagnosis of squirrel-cage three-phase asynchronous motors by stator current analysis has evolved considerably in recent years with advanced signal processing techniques. In this thesis work, we propose a new parametric spectral approach allowing the incipient identification of bearing and rotor bar faults by stator current analysis. This approach is based on the combination, on the one hand, of the Singular Value Decomposition method (SVD) of the estimated covariance matrix from the stator current samples to precisely locate the frequency signature of the sought fault and, on the other hand, of the Kalman filter in order to estimate the (harmonics) magnitude by exploiting the frequencies identified with the singular values decomposition method. This combination of the two methods gives a better frequency resolution, this allows to identify incipient faults, impossible case to achieve with the conventional method of the Periodogram. However, this approach has a relatively large computation time and requires a large memory size to be executed. To overcome this obstacle, the proposed solution is to apply this technique only on a frequency band where the fault frequency signature is presumed to exist. The results analysis obtained confirm that the proposed method offers a very satisfactory spectral accuracy in the harmonics discrimination of the faults studied
لقد تطور تشخيص المحركات اللامتزامنة ثلاثية الأطوارلقفص السنجاب من خلال تحليل تيار الثابت إلى حد كبير في السنوات الأخيرة بفضل تقنيات معالجة الإشارة المتقدمة. في هذه الدراسة، نقترح نهجًا طيفيًا وسائطي جديدًا يسمح بالكشف المبكر عن عيوب المدحْرَجة وأعمدة الدوار عن طريق تحليل تيارات الثابت. هذا النهج يستند على تركيبة, من جهة, طريقة تفكيك الي قيم فريدة SVD لمصفوفة de covariance المقدرة من عينات تيار الثابت لتحديد بدقة تردد الإشارة للعيوب المطلوبة ، ومن جهة أخرى ، مرشح كالمن filtre de Kalman من أجل تقدير مدى (التوافقيات) من خلال استغلال الترددات التي حددتها طريقة تفكيك الي قيم فريدة. هذا المزيج من الطريقتين يعطي دقة وضوح ترددي أفضل ، مما يجعل تحديد العيوب الأولية ، وهي حالة مستحيلة لتحقيقها بالطريقة التقليدية لي Periodogramme. ومع ذلك ، فإن هذا الأسلوب لديه وقت حساب كبير نسبياً ويتطلب حجم ذاكرة كبير ليتم تنفيذه. للتغلب على هذه العقبة ، فإن الحل المقترح هو تطبيق هذه التقنية فقط على حيز ترددي حيث يفترض وجود توقيع تردد للعطب. يؤكد تحليل النتائج التي تم الحصول عليها أن الطريقة المقترحة توفر دقة طيفية مرضية للغاية في التمييز بين العيوب المدروسة.
| Directeur de thèse : | BOUDINAR Ahmed Hamida |
Application du filtre de Kalman au diagnostic des défauts de roulement de la machine asynchrone à cage d'écureuil [document électronique] / AZOUZI Khaled, Auteur . - 2017-2018 . - + CD. Langues : Français ( fre) Catégories : | Electrotechnique:Commande industrielle des entrainements electriques et diagnostic
| Mots-clés : | Diagnostic, Détection, Défauts Rotoriques, Défauts de Roulements, Courant statorique, Filtre de Kalman, SVD, DSP, Moteur asynchrone.
Diagnosis, Faults detection, Rotor faults, Bearing faults, stator current, Kalman Filter, SVD, PSD, induction motor.
اعطاب أعمدة الدوار ، أعطاب المتدحرجة ،مرشح كالمن ، SVD ،DSP، الالة غير متزامنة | Résumé : | Le diagnostic des moteurs asynchrones triphasés à cage d’écureuil par l’analyse des courants de ligne a considérablement évolué ces dernières années grâce aux techniques avancées de traitement du signal. Dans ce travail de thèse, nous proposons une nouvelle approche d’analyse spectrale paramétrique permettant l’identification précoce des défauts affectant les roulements et la cage rotorique. Cette approche est basée sur la combinaison, d’une part, de la méthode de la Décomposition en Valeurs Singulières ou en Anglais Singular Value Decomposition (SVD) de la matrice de covariance estimée à partir des courants de ligne numérisés pour localiser avec précision la signature fréquentielle du défaut recherché. Et d’autre part, du filtre de Kalman afin d’estimer l’ampleur du défaut en exploitant les fréquences identifiées par la SVD. Cette nouvelle approche, nommée SVD-Kalman, permet une meilleure résolution fréquentielle même sur un temps d’acquisition très court. Ainsi qu’une meilleure détection des harmoniques même de très faibles amplitudes grâce à l’utilisation du filtre de Kalman, cas impossible à réaliser avec la méthode conventionnelle du Périodogramme. Cependant, cette approche présente un temps de calcul relativement prohibitif. De plus, elle nécessite une capacité de mémoire importante pour être exécutée. Pour contourner cet obstacle, la solution proposée dans cette thèse, consiste à appliquer cette nouvelle approche uniquement sur la bande fréquentielle où la signature fréquentielle du défaut est censée exister. L’analyse des résultats expérimentaux obtenus confirme que la méthode proposée, SVD-Kalman, offre une précision spectrale très satisfaisante dans la discrimination des signatures des défauts étudiés.
The diagnosis of squirrel-cage three-phase asynchronous motors by stator current analysis has evolved considerably in recent years with advanced signal processing techniques. In this thesis work, we propose a new parametric spectral approach allowing the incipient identification of bearing and rotor bar faults by stator current analysis. This approach is based on the combination, on the one hand, of the Singular Value Decomposition method (SVD) of the estimated covariance matrix from the stator current samples to precisely locate the frequency signature of the sought fault and, on the other hand, of the Kalman filter in order to estimate the (harmonics) magnitude by exploiting the frequencies identified with the singular values decomposition method. This combination of the two methods gives a better frequency resolution, this allows to identify incipient faults, impossible case to achieve with the conventional method of the Periodogram. However, this approach has a relatively large computation time and requires a large memory size to be executed. To overcome this obstacle, the proposed solution is to apply this technique only on a frequency band where the fault frequency signature is presumed to exist. The results analysis obtained confirm that the proposed method offers a very satisfactory spectral accuracy in the harmonics discrimination of the faults studied
لقد تطور تشخيص المحركات اللامتزامنة ثلاثية الأطوارلقفص السنجاب من خلال تحليل تيار الثابت إلى حد كبير في السنوات الأخيرة بفضل تقنيات معالجة الإشارة المتقدمة. في هذه الدراسة، نقترح نهجًا طيفيًا وسائطي جديدًا يسمح بالكشف المبكر عن عيوب المدحْرَجة وأعمدة الدوار عن طريق تحليل تيارات الثابت. هذا النهج يستند على تركيبة, من جهة, طريقة تفكيك الي قيم فريدة SVD لمصفوفة de covariance المقدرة من عينات تيار الثابت لتحديد بدقة تردد الإشارة للعيوب المطلوبة ، ومن جهة أخرى ، مرشح كالمن filtre de Kalman من أجل تقدير مدى (التوافقيات) من خلال استغلال الترددات التي حددتها طريقة تفكيك الي قيم فريدة. هذا المزيج من الطريقتين يعطي دقة وضوح ترددي أفضل ، مما يجعل تحديد العيوب الأولية ، وهي حالة مستحيلة لتحقيقها بالطريقة التقليدية لي Periodogramme. ومع ذلك ، فإن هذا الأسلوب لديه وقت حساب كبير نسبياً ويتطلب حجم ذاكرة كبير ليتم تنفيذه. للتغلب على هذه العقبة ، فإن الحل المقترح هو تطبيق هذه التقنية فقط على حيز ترددي حيث يفترض وجود توقيع تردد للعطب. يؤكد تحليل النتائج التي تم الحصول عليها أن الطريقة المقترحة توفر دقة طيفية مرضية للغاية في التمييز بين العيوب المدروسة.
| Directeur de thèse : | BOUDINAR Ahmed Hamida |
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