A new method based on fast Kurtogram for the identification of pitting fault versus crack fault in gearbox systems

This paper presents a new technique to diagnose differentially two localized gear tooth faults: a pitting and a crack. These faults could have very different prognoses, but existing diagnostic techniques only indicate the presence of local tooth faults without being able to differentiate between a pitting and a crack. In the aim to diagnose differentially these tow faults, a dynamic model of one stage spur gear is proposed witch make it possible to simulate the effect of pitting and crack faults on the vibration signal. Then, simulated vibration signal is analyzed by using a Fast-Kurtogram technique. This method is suitable for differentiate between a pitting and a crack faults

A new method to enhance of fault detection and diagnosis in gearbox systems

The kurtogram analysis presents some limitations when diagnosing gearbox systems, particularly in time domain. Its envelop signal analysis is not able to detect any defects. This paper presents a new approach to enhance the detection and diagnosis in gearbox systems. This new approach is based on Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution combined with Spectral Kurtosis fault diagnosis methodology. This technique allows us to obtain better detection in the gearbox system which is not the case of the spectral kurtosis analysis alone. For this purpose, a dynamical model of a simple stage gearbox is proposed. The approach can detect and identify at early stage the gearbox and also the crack tooth defects

Automatic condition monitoring of electromechanical system based on MCSA, spectral kurtosis and SOM neural network

Condition monitoring and fault diagnosis play the most important role in industrial applications. The gearbox system is an essential component of mechanical system in fault identification and classification domains. In this paper, we propose a new technique which is based on the Fast-Kurtogram method and Self Organizing Map (SOM) neural network to automatically diagnose two localized gear tooth faults: a pitting and a crack. These faults could have very different diagnostics; however, the existing diagnostic techniques only indicate the presence of local tooth faults without being able to differentiate between a pitting and a crack. With the aim to automatically diagnose these two faults, a dynamic model of an electromechanical system which is a simple stage gearbox with and without defect driven by a three phase induction machine is proposed, which makes it possible to simulate the effect of pitting and crack faults on the induction stator current signal. The simulated motor current signal is then analyzed by using a Fast-Kurtogram method. Self-organizing map (SOM) neural network is subsequently used to develop an automatic diagnostic system. This method is suitable for differentiating between a pitting and a crack fault

Gear fault feature extraction and classification of singular value decomposition based on Hilbert empirical wavelet transform

Vibration signal of gearbox systems carries the important dynamic information for fault diagnosis. However, vibration signals always show non stationary behavior and overwhelmed by a large amount of noise make this task challenging in many cases. Thus, a new fault diagnosis method combining the Hilbert empirical wavelet transform (HEWT), the singular value decomposition (SVD) and Elman neural network is proposed in this paper. Vibration signals of normal gear, gear with tooth root crack, gear with chipped tooth in width, gear with chipped tooth in length, gear with missing tooth and gear with general surface wear are collected in different speed and load conditions. HEWT, a new self-adaptive time-frequency analysis, was applied to the vibration signals to obtain the instantaneous amplitude matrices. Singular value vectors, as the fault feature vectors were then acquired by applying the SVD. Last, the Elman neural network was used for automatic gearbox fault identification and classification. Through experimental results, it was concluded that the proposed method can accurately extract and classify the gear fault features under variable conditions. Moreover, the performance of the proposed HEWT-SVD method has an advantage over that of Hilbert-Huang transform (HHT)-SVD, local mean decomposition (LMD)-SVD or wavelet packet transform (WPT)-PCA for feature extraction

Analyse et traitement du courant statorique pour la détection des défauts dans les systèmes électromécaniques

96 p. : ill. ; 30 cmL'objectif de ce travail de recherche est de modéliser et d'analyser le comportement d'un réducteur mécanique sain puis défaillant d'un moteur électrique a induction. Ce réducteur fait partie d'une charge mécanique couplée a un entrainement asynchrone, la finalité étant de détecter et d'analyser ses défauts a partir des courants d'alimentation de la machine qui l'entraine. La première partie est a caractère bibliographique: elle définit les différentes notions liées a la thématique Surveillance et Diagnostic des systèmes industriels, et établit un état de l'art sur les différentes approches utilisées pour leur détection. Une seconde partie consiste a modéliser et a simuler le fonctionnement sain des éléments du dispositif retenu dans l'environnement MATLAB. Un inventaire des défauts pouvant affecter le mécanisme de transmission est ensuite présente. Une modélisation des défauts envisages a l'étude est proposée. Une analyse du comportement du système électromécanique en présence des défauts est alors effectuée, en étudiant l'influence des défauts sur le courant statorique de la machine. La troisième partie présente l'outil de traitement du signal utilisé pour étudier le contenu spectral des formes d'onde qui résultent des simulations. En effet, l'analyse spectrale de l'information courant statorique est réalisée. Cette analyse mène a une caractérisation des défauts par des signatures spectrales issues du courant, et ce a partir d'une comparaison entre le fonctionnement sain du système, pris comme état de référence, et son fonctionnement en mode dégrade. Ceci permet de mettre en exergue l'intérêt de l'étude dans laquelle la détection des défauts mécaniques s'effectue uniquement a partir d'un traitement des grandeurs électrique

Contribution à la Surveillance des Systèmes Electromécaniques

85 p. : ill. ; 30 cmLes méthodes classiques (t-q l'analyse temporelle et l'analyse fréquentielle) peuvent être systématiquement utilisées pour révéler des informations sur l'état du système à partir de l'analyse du courant statorique. Au cours de ses dernières années, l'analyse en ondelettes, qui peut conduire à une identification claire de la nature des défauts, est largement utilisée pour décrire l'état du système. La capacité de cette méthode à la détection d'une anomalie peut être encore améliorée lorsque les moments de fréquence d'ordre inférieur sont considérés. Cette thèse présente l'utilisation du Kurtogram rapide pour la détection précoce des défauts du réducteur. A cet effet, un modèle dynamique d'un système électromécanique qui un réducteur de vitesse (avec et sans défaut pignon) entraîné par une machine asynchrone triphasé est développé. Ensuite, le courant statorique du moteur est analysé en utilisant le Kurtogramme rapid

Early detection of pitting failure in gears using a spectral kurtosis analysis

Conventional methods (i.e. time, frequency and cepstrum) can routinely be used to reveal fault-indicating information in the vibration signal. In recent years, wavelet analysis, which can lead to a clear identification of the nature of faults, is widely used to describe rotating machine condition. The capability of this method in the detection of any abnormality can be further improved when its low-order frequency moments are considered. This paper presents the use of the fast kurtogram in the early detection and condition monitoring of pitting fault. For this purpose, a dynamic model of a simple stage gearbox (with and without defects) is used. Then, the pinion’s vibration displacement is analyzed by using a fast kurtogram method. This method is suitable for such diagnosis and gives valuable information about the presence and effects of the pitting tooth defect