+ 2008 Détection et Identification d’Avaries Analyses par Modèles Electro-mécaniques

DIAAMES

Porteur du projet

Philippe VELEX LAMCOS INSA de Lyon

philippe.velex@nullinsa-lyon.fr

Laboratoire(s) membre(s)

 

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Axe(s) de recherches

CONTEXTE

Les systèmes électromécaniques tels que les transmissions mécaniques par engrenages entraînées par des moteurs à induction sont fréquemment intégrés dans les équipements disponibles dans le commerce et couramment utilisés dans un certain nombre d'applications industrielles. Ces systèmes offrent plusieurs avantages en raison de leur robustesse, leur ratio puissance fournie / poids (compacité), leur coût réduit et leur degré élevé de fiabilité. Toutefois, les défaillances d’engrenages peuvent réduire l'efficacité de ces systèmes voire conduire à des arrêts de production. Par conséquent, le diagnostic et la détection précoce des défauts d’engrenages sont cruciaux afin d'optimiser la maintenance préventive et réduire l'impact financier d’avaries en particulier dans le cas des applications de fortes puissances.

diammes /ecailles naturelles sur flanc de dentureUn certain nombre de techniques et d'outils tels que l'analyse des signaux vibratoires et sonores ont été traditionnellement utilisés pour surveiller et diagnostiquer les défauts d’engrenages. Cependant, plusieurs inconvénients sont associés à ces techniques tels que : a) le bruit de fond constaté dans les signaux généré par des excitations externes, b) les mesures invasives susceptibles d’influer sur le comportement du système et sa réponse, c) la sensibilité de la mesure à la position des capteurs, d) le coût élevé des capteurs de haute précision et e) dans certaines applications, les difficultés techniques de mise en œuvre des capteurs sur des pièces en rotation et / ou dans des environnements hostiles (températures élevées, espace d’accès limité, etc…). Dans ce contexte, il semble pertinent de s’orienter vers la détection de défauts mécaniques (sur roulements, engrenages) par des techniques non intrusives telles que l'analyse des signaux des courants du moteur électrique.                      

OBJECTIFS

L’objectif principal de ce projet est d’analyser la faisabilité de détection d’avaries sur les engrenages à partir de mesures de courants statoriques.

Pour ce faire, des approches théoriques et numériques ont été mises en œuvre reposant sur a) des modèles dynamiques d’engrenages avec des avaries mais également des corrections et défauts de forme classiques, et b) des modèles électriques de complexité variable permettant soit un couplage fort entre les parties mécaniques et électriques, soit une description fine des machines électriques afin d’intégrer des phénomènes inhérents aux machines à courant continu (passage d’encoche, excentricité du rotor, saturation, etc.) susceptibles d’influer sur la qualité de détection d’avaries sur les dentures d’engrenages.

L’ensemble de la démarche est synthétisé sur la figure 1 ci-dessous qui illustre les différentes interactions entre les sous-ensembles mécaniques et électriques ainsi que les échelles en espace et temps.

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RÉSULTATS

Au terme de ce projet, deux modèles électromécaniques originaux d’un train à engrenages entraîné par un moteur asynchrone ont été développés. Ils permettent de simuler les interactions dynamiques entre les vibrations mécaniques générées par les engrenages avec ou sans avarie et les courants électriques sur les machines motrices.

Ces modèles ont montré que la détection de défauts locaux d’engrenage par des mesures non intrusives des courants semble être réalisable en utilisant des analyses spectrales ou des transformées en ondelettes. Cette méthode de surveillance offre l’avantage d'une mise en œuvre plus facile que les mesures de vibration in-situ (en particulier lorsque les capteurs sont fixés à des parties tournantes ou dans des environnements hostiles). Le modèle proposé peut aussi être utile pour des analyses de sensibilité approfondies et tester une variété de techniques de surveillance.

 

 

IMPACTs


publications rang A
  • N. FEKI, G. CLERC and P. VELEX, ‘ An integrated electro-mechanical model of motor- gear units – Applications to tooth fault detection by electric measurements’, Mechanical Systems and Signal Processing, May 2012, volume 29, pp. 377-390, doi:10.1016/j.ymssp.2011.10.014.
  • N. FEKI, G. CLERC and P. VELEX, ‘ Gear and motor fault modelling and detection based on motor current analysis’, Electric Power Systems Research, February 2013, vol. 95, pp. 28-37. DOI:10.1016/j.epsr.2012.08.002.
  • N. FEKI, J. CAVORET, F. VILLE and P. VELEX, ‘Gear tooth pitting modelling and detection based on transmission error measurements’, European Journal of Computational Mechanics, 2013, vol.22, n° 2-4, pp. 106-119. DOI: 10.1080/17797179.2013.820885

communications congrès
  • Féki, N., Clerc, G., & Velex, P. (2010). Modeling of gear-motor dynamic interactions–Applications to the detection of tooth faults by electric measurements. In International Conference on Gears (pp. 941-954).
  • Fourati, A., Feki, N., Bourdon, A., Rémond, D., Chaari, F., & Haddar, M. (2016). Electrical Modeling for Faults Detection Based on Motor Current Signal Analysis and Angular Approach. In Advances in Condition Monitoring of Machinery in Non-Stationary Operations (pp. 15-25). Springer International Publishing.
 thèses
  • M. Nabih FEKI ‘Modélisation Electro-Mécanique de transmissions par engrenages Applications à la détection et au suivi des avaries’, thèse de Doctorat INSA Lyon, 30 Mai 2012.
  • M. Dhafer GHRIBI (Co-tutelle INSA Lyon – ENIS Sfax) ‘Optimisation des corrections de forme dans les engrenages droits et hélicoïdaux – Approches déterministes et probabilistes’, thèse de Doctorat INSA Lyon, 21 Février 2013. (pour partie)
1 thèse CIFRE avec SAFRAN 2015

 

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