Rolling Element Bearing Fault Classification using Soft Computing Techniques

This paper presents a method, based on classification techniques, for automatically detecting and diagnosing various types of defects which may occur on a rolling element bearing. In the experiments we have used vibration signals coming from a mechanical device including more than ten rolling element bearings monitored by means of four accelerometers: the signals have been collected both with all faultless bearings and substituting one faultless bearing with an artificially damaged one: four different defects have been taken into account. The proposed technique considers all the aspects of classification: feature selection, different base classifiers (two statistical classifiers, namely LDC and QDC, and MLP neural networks) and classifier fusion. Experiments, performed on the vibration signals represented in the frequency domain, have shown that the proposed classification method is highly sensitive to different types of defects and to different severity degrees of the defects

Comportement vibratoire de rotors opérant à hautes vitesses et détection des défauts de roulements

L’objectif principal de cette thèse est l’étude du comportement dynamique des broches de machines-outils tournant à hautes vitesses et le diagnostic des roulements qui leurs servent de support. L’analyse dynamique des broches est faite en utilisant un modèle numérique composé d’un rotor et deux paliers de roulements. Elle offre la possibilité de voir l’influence de l’effet gyroscopique survenant à haute vitesse sur les fréquences naturelles du système. Les développements réalisés permettent une meilleure compréhension de la dynamique des broches d’usinage tournant à haute vitesse et permettent de corriger les limites des zones de stabilité des paramètres de coupe, lorsque la machine opère à haute vitesse. Cette modélisation a permis la mise au point d’un simulateur numérique du comportement vibratoire des broches considérant d’un côté les phénomènes non linéaires reliés à la haute vitesse et d’un autre côté, les défauts de roulements. Il est aussi démontré au travers de l’analyse expérimentale que les centres d’usinage à hautes vitesses ne sont pas des machines tournantes conventionnelles et qu’un diagnostic fiable devra intégrer dans le processus de décision non seulement les indicateurs de vibration, mais aussi les conditions de coupe. Dans ce sens, cette thèse présente un outil expérimental original de surveillance des machines-outils combinant la mesure des vibrations couplée avec les paramètres de fonctionnement (positions XYZ, vitesse instantanée, vitesse d’avance, outil en cours, puissance instantanée…) recueillis en temps réel grâce à un protocole de communication avec le contrôleur de la machine. Cette thèse est rédigée dans un format par articles, dans lequel 3 articles y seront présentés. Le premier article, publié dans la revue International Journal of COMADEM présente un nouvel outil de diagnostic automatisé des défauts de roulements, appelé «Envelop Shock Detector (ESD) », destiné à détecter, filtrer et extraire les chocs provoqués par les roulements dans le domaine temporel, puis à les isoler des autres composantes harmoniques et aléatoires. L’ESD est appliqué comme outil de débruitage-filtrage temporel pour éliminer les composantes aléatoires et harmonique du signal vibratoire, et pour distinguer les défauts de roulements de ceux provoqués par les engrenages par le calcul d’un paramètre de glissement. Le même outil pourrait être utilisé comme paramètre d’entrée d’un réseau de neurones pour améliorer ses performances de détection et séparation en cas de défauts multiples provenant d’un même roulement. Le deuxième article publié dans la revue sur l’ingénierie des risques industriels (JI-IRI), présente un simulateur numérique basé sur un modèle tridimensionnel à 20 degrés de liberté incluant l’effet gyroscopique et permettant de simuler le fonctionnement en régime transitoire -montées et descentes en vitesse- des broches de centre d’usinage, en présence de défaut de roulements. Le simulateur permet de déceler l’apparition de nouvelles fréquences critiques, hautement nuisibles pour la qualité d’usinage et surtout pour la durée de vie de l’équipement. Ces nuisances sont dues à la coïncidence entre les fréquences d’excitation et celles dues aux défauts de roulements avec les fréquences naturelles du rotor, en modes de précession avant et arrière, ainsi qu’aux fréquences du variateur de vitesse de la machine-outil. Le troisième article, soumis pour publication dans la revue internationale Machines traite de l’influence de la vitesse de rotation sur les paramètres dynamiques des broches et de la transmissibilité des vibrations provenant d’un roulement défectueux au reste de la broche. De nouvelles fréquences naturelles apparaissent et varient avec la vitesse. Les diagrammes de stabilité, utilisant les fréquences naturelles à l’arrêt, deviennent périmés et ne sont plus représentatifs du comportement vibratoire réel du système mécanique. L’originalité dans cet article provient de l’ajout de l’effet gyroscopique pour tracer de nouveaux lobes de stabilité d’usinage et pour étudier la dérive des fréquences naturelles à haute vitesse. Les théories avancées sont validées grâce à des essais de mesures vibratoires sur la machine-outil Huron opérant à 24,000 tours par minute

Advanced vibration analysis for the diagnosis and prognosis of rotating machinery components within condition-based maintenance programs

Machines used in the industrial field may deteriorate with usage and age. Thus it is important to maintain them so as to avoid failure during actual operation which may be dangerous or even disastrous.The literature has focused its attention on the development of optimal maintenance strategies, such as condition-based maintenance (CBM), in order to improve system reliability, to avoid system failures, and to decrease maintenance costs. CBM aims to detect the early occurrence and seriousness of a fault, to estimate the time interval during which the equipment can still operate before failure, and to identify the components which are deteriorating. CBM has been widely and effectively applied to rotating machines, which usually operate by means of bearings. The reliable and continuous work of bearings is important as the break of one of them can compromise the work of the system. Thus the monitoring, prognosis and diagnosis of bearings represent crucial and important tasks to support real-time maintenance programs. This research has carried out a complete analysis of advanced soft computing techniques ranging from the multi-class classification to one-class classification, and of combination strategies based on classifier fusion and selection. The purpose of this analysis was to design and develop high accurate and high robust methodologies to perform the detection, diagnosis and prognosis of defects on rolling elements bearings. We used vibration signals recorded by four accelerometers on a mechanical device including rolling element bearings: the signals were collected both with all faultless bearings and after substituting one faultless bearing with an artificially damaged one. Four defects and three severity levels were considered. This research has brought to the design and development of new classifiers which have proved to be very accurate and thus to represent a valuable alternative to the traditional classifiers. Besides, the high accuracy and the high robustness to noise, shown by the obtained results, prove the effectiveness of the proposed methodologies, which can be thus profitably used to perform automatic prognosis and diagnosis of rotating machinery components within real-time condition-based maintenance programs