Localisation des sources vibratoires dans le cadre d'une maintenance préventive conditionnelle. Application aux machines tournantes
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Date
2023
Authors
CHERRAD Mohamed Lotfi
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Abstract
Dans le contexte industriel, maximiser le profit est un objectif primordial pour les entreprises.
La maintenance est une part importante des coûts de production et il est donc crucial de
disposer d'un budget de maintenance optimal. Les arrêts des machines de production peuvent
engendrer des coûts très élevés, car certaines machines ne peuvent pas être arrêtées sans
entraîner de graves pertes financières ou altérer la qualité du produit. Par conséquent, une
surveillance préventive doit être mise en place pour alerter l'opérateur dès qu'un début
d'anomalie est détecté, et évaluer l'urgence d'une action corrective. Cette thèse présente une
méthode d'analyse et de détection des défauts de roulements en combinant des approches
existantes et de nouvelles approches de diagnostic de défauts. La technique proposée est basée
sur l’utilisation de la méthode de la séparation aveugle des sources conjointement avec la
distribution normale et la fenêtre de Black-Man. L’algorithme proposé permet de détecter les
anomalies à un stade précoce et d'effectuer un diagnostic précis pour déterminer l'origine du
défaut de la machine, rendant ainsi cette méthode utile et très appropriée pour la maintenance
industrielle.
Mots-clés : Analyse de vibration, Diagnostic de défaut, Séparation aveugle, Sources,
Distribution normale, Détection précoce, Roulement.