Analyse vibratoire et estimation de la durée de vie résiduelle des composants mécaniques de guidage en rotation

ABSTRACT

This workpresents a theoretical model for estimating the usefulresidual life of ballbearingsbased on vibration analysis. Vibrations are physicalphenomenaused to highlightmalfunctions or degradation of arotating machine and give a bettermeasure of its condition. Detection of earlybearingdeteriorationishighlighted by the use of a default indicator. Bearings have several stages of degradation. This methodologywillbebasedon two key steps. First, defaultwillbedetected by analyzing the signal spectrum. Then, wewillestimate the remaininguseful life usingexponential fit curves and bearingdegradation phase duration ratios.

Keywords : ballbearing, vibration analysis, vibration, rotating machine, default indicator, spectrum, fit curve.

TABLE DE MATIERE

INTRODUCTION GENERALE 2

CHAPITRE 1 : L'ECOLE POLYTECHNIQUE DE MASUKU 12

1.1 Présentation de l'Ecole Polytechnique de Masuku 12

1.2 Organigramme de l'EPM 13

CHAPITRE 2 : LA MAINTENANCE 14

2.1 Généralités sur la maintenance 14

2.2 La maintenance curative (ou corrective) 14

2.3 La maintenance préventive 15

2.3.1 La maintenance préventive systématique 15

2.3.2 La maintenance préventive conditionnelle 15

2.4 Schémas synoptiques de la maintenance 17

2.5 Les machines VIS 18

CHAPITRE 3 : L'ANALYSE VIBRATOIRE 20

3.1 Généralités sur l'analyse vibratoire 20

3.2 Les vibrations 21

3.3 Notion d'indicateur 22

3.3.1 La valeur efficace ou RMS (Root Mean Square) 23

3.3.2 La valeur crête et le facteur crête 24

3.3.3 Le kurtosis 24

3.4 Les roulements à billes 25

3.4.1 Composition d'un roulement à billes 26

3.4.2 Défaillances des machines tournantes 27

3.4.3 Causes potentielles de dégradation 28

3.4.4 Fréquences caractéristiques de défaut des éléments d'un roulement 29

CHAPITRE 4 : ACQUISITION DES DONNEES 30

4.1 Notion de spectre du signal 30

4.2 Principe de numérisation d'un signal analogique 31

4.3 L'IEEE PHM 2012 Data Challenge 34

4.3.1 Aperçu global du Challenge 34

4.3.2 La plateforme PRONOSTIA 34

4.4 Conditions expérimentales d'acquisition des données 38

CHAPITRE 5 : DETECTION D'ANOMALIES SUR LA SIGNATURE FREQUENTIELLE ET ESTIMATION DU TEMPS DE SURVIE 44

5.1 La détection des premiers défauts 44

5.2 Conception d'un modèle théorique d'estimation du temps de survie 50

5.3 Application du modèle sur un roulement d'essai 55

5.4 Estimation du RUL pour les cas particuliers 58

5.5 Perspective d'optimisation du modèle théorique 60

CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVE 62

ANNEXE A 63

ANNEXE B 66

ANNEXE C 69

BIBLIOGRAPHIE 71

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1: les différents types de maintenances 2

Tableau 2 : techniques de surveillance des roulements 21

Tableau 3: les types de roulements 26

Tableau 4: ensemble des données du challenge 38

Tableau 5: valeurs des RUL fournis dans le challenge 57

Tableau 6: résumé des erreurs d'estimation du RUL 59

Tableau 7: évolution de l'erreur d'estimation en fonction de N 60

LISTE DES FIGURES

Figure 0 : organigramme de l'EPM....................................................................13

Figure 1: maintenance corrective...........................................................................14

Figure 2: maintenance systématique...................................................................15

Figure 3: maintenance conditionnelle.....................................................................16

Figure 4: organigramme de la maintenance...........................................................17

Figure 5: différents types de maintenances conditionnelles........................................17

Figure 6 : masse suspendue à un ressort...............................................................21

Figure 7: nature des vibrations.............................................................................22

Figure 8: suivi de l'évolution d'un indicateur.........................................................23

Figure 9:courbe d'évolution du facteur crête.........................................................24

Figure 10 : éléments constitutifs d'un roulement.....................................................27

Figure 11 : processus de dégradation d'un roulement..................................................28

Figure 12 : fréquences caractéristiques des défauts.....................................................29

Figure 13 : spectre d'un signal sinusoïdal.............................................................30

Figure 14 : numérisation d'un signal analogique.....................................................32

Figure 15 : propriétés temporelles et fréquentielles du signal d'entrée...........................33

Figure 16 : propriétés temporelles et fréquentielles du signal échantillonné......................33

Figure 17 : échantillonnage provoquant un repliement de spectre.................................33

Figure 18 : structure élémentaire d'un convertisseur analogique/numérique.....................34

Figure 19 : dispositif expérimental.....................................................................35

Figure 20 : schéma d'un accéléromètre piézo-électrique...........................................36

Figure 21 : accéléromètre de type DYTRIAN 3035B...............................................36

Figure 22 : accéléromètres fixés sur le roulement.......................................................37

Figure 23 : caractéristiques de l'accéléromètre.......................................................37

Figure 24 : illustration des paramètres d'acquisition...................................................39

Figure 25 : données du fichier acc_0001.csv du roulement 1_1....................................39

Figure 26 : cas d'un roulement à contact radial......................................................41

Figure 27 : cas d'un roulement à contact angulaire..................................................41

Figure 28 : cas des roulements à double rangées.......................................................42

Figure 29 : algorithme de calcul de la durée nominale..............................................42

Figure 30 : vue globale des spectres des signaux d'accélération horizontale.....................47

Figure 31 : vue globale des spectres des signaux d'accélération verticale........................47

Figure 32 : vue de dessus du spectre du signal d'accélération horizontale........................48

Figure 33 : vue de dessus du spectre du signal d'accélération verticale...........................48

Figure 34 : détection d'anomalies dans le roulement bearing1_3..................................49

Figure 35 : indicateur appliqué aux accélérations horizontales.....................................51

Figure 36 : indicateur appliqué aux accélérations verticales.......................................52

Figure 37 : courbe d'ajustement exponentiel appliquée au roulement 1_1.......................54

Figure 38 : détection du premier défaut sur le roulement bearing1_3.............................55

Figure 39 : courbe d'ajustement exponentiel du roulement bearing1_3...........................56

Figure 40 : détection d'anomalie et évolution de l'indicateur du roulement 2_2................58

LISTE DES ABREVIATIONS

AFNOR : Association Française de Normalisation

ASCII : American Standard Code for InformationsInterchange

AS2M : Automatique et Systèmes Micro-Mécatroniques

CALCE : Center for Advanced Life Cycle Engineering

ENSIL : Ecole Nationale Supérieure des Ingénieurs de Libreville

F_c : Facteur crête

F_d : Facteur de défaut

FEMTO-ST : Franche-compté Electronique Mécanique Thermique Optique - Sciences et Technologies.

FFT : Fast Fourier Transform

IEEE : Institut of Electrical and ElectronicsEngineers

Ku : Kurtosis

MPC : Maintenance Préventive Conditionnelle

RMS : RootMean Square

RUL : RemainingUseful Life

TF : Transformée de Fourier