LA Définition et objectif du diagnostic
Définition La définition du diagnostic selon la norme AFNOR et CEI stipule que : « Le diagnostic est l’identification de la cause probable de la défaillance à l’aide d’un raisonnement logique fondé sur un ensemble d’informations provenant d’une inspection, d’un contrôle ou d’un test [14]». Cette définition résume les deux tâches essentielles du diagnostic :
Observer les symptômes de la défaillance ;
Identifier la cause de la défaillance à l’aide d’un raisonnement logique fondé sur les observations.
Objectif du diagnostic L’objectif d’un système de diagnostic est de prévoir l’apparition d’un défaut le plus rapidement possible et le plus précisément possible. Pour pouvoir expliquer ce principe avec plus de précision, nous allons tout d’abord définir ce que nous entendons par défaut, puis nous rappellerons les fonctions du diagnostic telles que la détection, la localisation, et l’identification des défauts [15].
Terminologies et concepts
Méthodes de diagnostic des défauts basées sur l’analyse spectrale des signaux
L’analyse spectrale est utilisée depuis de nombreuses années pour détecter des défaillances dans les machines électriques, essentiellement les ruptures de barres au rotor des machines asynchrones, la dégradation des roulements, les excentricités et les court-circuités dans les bobinages. Ces cas se prêtent bien à cette approche dans la mesure où de nombreux phénomènes se traduisent par l’apparition de fréquences directement liées à la vitesse de rotation ou à des multiples de la fréquence d’alimentation. La surveillance par analyse spectrale des entraînements électriques consiste à effectuer une simple transformée de Fourier des grandeurs affectées par le défaut, et à visualiser les fréquences parasites constituant la signature d’un défaut dans la machine [1]. Les grandeurs accessibles et mesurables d’une machine asynchrone peuvent être:
Courants absorbés;
Flux de dispersion;
Tension d’alimentation;
Couple électromagnétique;
Vitesse rotorique;
Vibrations;
Tension de neutre.
Les réseaux de neurones artificiels (RNA)
C’est un modèle de calcul, sa conception est inspirée de vrais neurones humains, c’est l’intelligence artificielle qui permet de prendre des décisions en s’appuyant sur la précipitai que sur le raisonnement logique formel [14]. Cette approche fait l’objet de recherches dans beaucoup de domaines tels que la compréhension et la synthétisation de la langue naturelle, la classification, le diagnostic, etc. Cette technique comporte des caractéristiques très intéressantes comme la faculté d’apprentissage et d’auto-organisation. Un réseau de neurones peut être considéré comme une boîte noire[27]. Pour identifier des défauts dans un système, le diagnostic réalisé par réseaux de neurones doit disposer d’un nombre suffisant d’exemples de bon fonctionnement et de défauts pour pouvoir les apprendre. La synthèse du réseau est réalisée et comprend plusieurs étapes : le choix du type de réseau, du type de neurones, du nombre de couches, des méthodes d’apprentissage[28]. Pendant la phase d’apprentissage qui consiste à ajuster de façon incrémentale les poids, ou forces des connexions entre neurones[29], les exemples sont présentés au réseau en entrée avec les diagnostics correspondants à la sortie. Après l’apprentissage, le réseau ne reconnaît pas seulement les exemples appris mais également des paradigmes leur ressemblant, ce qui correspond à une certaine robustesse par rapport aux déformations de signaux par le bruit.[16].
Onduleur de tension
L’alimentation de la machine est constituée d’une source de tension continue qu’on peut obtenir par l’intermédiaire d’un redresseur et un onduleur qui transforme cette tension continu en tension alternative variable et une fréquence variable pour pouvoir varier la vitesse du moteur asynchrone. On distingue deux grands types d’onduleurs selon le récepteur alimenté: Les onduleurs de tension alimentée par une source de tension continue et les onduleurs de courant alimenté par une source de courant continu. La commande de l’onduleur dépend du mode de fonctionnement des semi-conducteurs c’est-à-dire leurs ouvertures et fermeture par période pour délivrer des tensions et des courants de fréquences variables dans le but de varier la vitesse de la machine [37]. Si on effectue aux semi-conducteurs une seule fermeture et ouverture par période, on dit alors que l’onduleur à un créneau par alternance ou en plein onde (180°) ou de décalée (120°). Mais on utilise de plus des semi-conducteurs qui travaillent à fréquence plus élevée pour les faire fonctionner plusieurs fois par période. On obtient par la suite des tensions et des courants de sortie de plusieurs créneaux de largeurs convenables et on a alors des onduleurs à MLI (modulation de largeur impulsion).
Les défauts de la commande de l’onduleur
Si la logique de commande en amont des pilotes des interrupteurs de puissance est bonne, les fonctionnements anormaux de la commande de l’onduleur sont essentiellement dus à :
La rupture de la connexion entre le pilote et l’interrupteur qui est alors maintenu dans l’état précédant la rupture ;
L’inhibition du pilote suite à la détection d’un court-circuit ou à une tension d’alimentation du pilote insuffisante. En supposant l’interrupteur sain, cette inhibition entraîne une ouverture du semi-conducteur qui se comporte alors comme un interrupteur ouvert parfait (aux courants de fuite près).
Les défauts de commande de l’onduleur auront des conséquences importantes sur le fonctionnement de l’association car ils modifient de manière fondamentale les conditions d’alimentation de la machine.
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Table des matières
Introduction Générale
Chapitre I : Surveillance et diagnostic des entraînements électriques
I.1 Introduction
I.2 Définition et objectif du diagnostic
I.2.1 Définition
I.2.2 Objectif du diagnostic
I.2.3 Terminologies et concepts
I.3 Différents types de défauts
I.4 Considération générales sur les systèmes de diagnostics
I.5 Les différentes étapes du diagnostic
I.5.1 La détection
I.5.2 La localisation
I.5.3 L’identification
I.6 Principe de diagnostic du défaut
I.6.1 Redondance physique (matérielle)
I.6.2 Redondance analytique
I.7 Génération et évaluation de résidus
I.7.1 Génération de résidus
I.7.2 Evaluation des résidus
I.8 Classification des méthodes de diagnostic
I.8.1 Approche signal
I.8.1.1 Méthodes de diagnostic des défauts basés sur l’analyse spectrale des signaux
I.8.1.2 Méthodes d’analyses temps-fréquence et temps échelle
I.8.2 Méthodes sans modèles
I.8.2.1 La reconnaissance des formes (RDF)
I.8.2.2 Les réseaux de neurones artificiels (RNA)
I.8.2.3 Les systèmes d’inférences floue (SIF)
I.8.3 Méthode a base de modèles
I.8.3.1 Espace de Parité
I.8.3.2 Estimation paramétrique
I.8.3.3 Estimation d’état (observateur)
I.8.3.4 Observateurs a entrées inconnues (UIO)
I.9 Conclusion
Chapitre II: Présentation d’un entraînement électrique : Principe et défauts
II.1 Introduction
II.2 Présentation d’un entrainement électrique
II.2.1 Onduleur de tension
II.2.2 Modélisation de l’onduleur de tension
II.2.3 Moteur asynchrone
II.3 Synthèse des différents défauts dans les entrainements électriques
II.3.1 Les défaillances des machines asynchrones
II.3.1.1 Défaillances électriques
II.3.1.1.1 Les défauts au stator
II.3.1.1.2 Les défauts au rotor
II.3.1.2 défaillances mécaniques
II.3.1.2.1 Les défauts d’excentricités
II.3.1.2.2 Les défauts de roulements
II.3.1.2.3 Les défauts de flasque
II.3.1.2.4 Les défauts de l’arbre
II.3.2 Les défauts de la commande
II.3.3 Les défauts de l’onduleur
II.3.3.1 Les défauts des semi-conducteurs de puissance
II.3.3.2 Les défauts de la commande de l’onduleur
II.4 Conclusion
Chapitre III : Modélisation de la machine asynchrone en présence des défauts statoriques
III.1 Introduction
III.2 Modèle triphasé équivalent d’une machine asynchrone déséquilibrée au stator
III.2.1 La matrice de transformation T
III.2.2 Transformation des équations du modèle triphasé
III.2.3 Expression sous forme d’équations d’état du nouveau modèle de machine asynchrone d’déséquilibre au stator
III.2.4 Equations mécaniques
III.2.5 Représentation d’état
III.3 Simulation de la machine asynchrone triphasé (sain et avec défaut)
III.3.1 Simulation de la machine asynchrone
III.3.2 Interprétation des résultats
III.4 Conclusion
Chapitre IV : Application de l’analyse d’ondelettes pour détecter un défaut de court-circuit
IV.1. Introduction
IV.2. Types de la transformée en ondelette
IV.2.1 La transformée en ondelette continue (TOC)
IV.2.2La transformée en ondelette discrète (TOD)
IV.2.3 La transformée en paquet d’ondelettes
IV.2.4 Choix de l’ondelette et du nombre de niveaux de calcul pour la décomposition
IV.3 Modèle triphasé équivalent d’une machine asynchrone déséquilibrée au stator (modèle de X-CHANG)
IV.4 la technique d’ondelette discrète et La limite de l’FFT
IV.5 Résultat de la simulation de la machine asynchrone saine et avec court-circuit de 10% dans la phase A
IV.5.1 Application de la technique FFT au diagnostic
IV.5.2 Application de la technique des ondelettes au diagnostic
IV.6. Conclusion
Conclusion Générale
Bibliographie
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