Caractérisation et séparation de sources de nature cyclostationnaire (application aux roulements)

Le contrôle des machines tournantes par analyse vibratoire est couramment utilisé pour la surveillance des composants mécaniques tels que les roulements. Il s agit de détecter l apparition d un défaut mécanique sans avoir à démonter la machine, en exploitant les signaux vibratoires issus de capteurs. Chaque capteur reçoit un mélange des sources émises par les différents organes du système. Ces dernières années, de nombreuses études ont été consacrées à la détection des pannes sur les roulements. Le travail présenté dans cette thèse porte sur l application des méthodes de Séparation Aveugle de Sources pour l extraction de la signature d un roulement défectueux. De telles méthodes requièrent la connaissance des propriétés statistiques des sources. Nous avons donc élaboré un modèle physique de cette vibration et étudié ses propriétés statistiques. Ceci nous a permis de montrer qu il s agit d un signal cyclostationnaire au sens large et de mettre en évidence la valeur de sa fréquence cyclique fondamentale. Par la suite, nous avons utilisé cette caractéristique pour élaborer un nouvel algorithme de séparation de sources permettant d identifier la signature d un roulement écaillé. Les performances de cet algorithme ont été testées sur des mélanges de signaux synthétiques ainsi que sur des vibrations réelles de machines tournantes.ORLEANS-BU Sciences (452342104) / SudocSudocFranceF

A New Source Extraction Algorithm for Cyclostationary Sources

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Source extraction algorithm based on cyclic properties

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New source separation method for cyclostationary sources and its application to roller bearing vibrations

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Bearing Defect Diagnosis in Rotating Machinery Based on Blind Source Separation

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Novel cyclostationarity-based blind source separation algorithm using second order statistical properties: Theory and application to the bearing defect diagnosis

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Bearing Defect Diagnosis in Rotating Machinery Based on Blind Source Separation

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New Blind Source Separation Algorithm for Cyclostationary Signal Estimation Based on Second Order Statistics

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Damaged roller bearing vibrations: study of the cyclic statistical features.

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