Real-time multi-features dynamic classification for bearing monitoring by vibrations analysis

La naissance d’un défaut dans un système mécanique se traduit le plus souvent par un changement de comportement vibratoire dans le domaine spectral et temporel. La détection de défaut par l’analyse vibratoire se base sur la surveillance continue du comportement d’un composant en examinant l’évolution des indicateurs de défaut en temps réel. L’analyse de l’évolution de ces indicateurs par la méthode de classification dynamique permet une détection précoce et fiable de défaut et un suivi continu de l’état de dégradation du composant. La classification dynamique des indicateurs en des classes dynamiques peut fournir des informations utiles quant au comportement des roulements endommagés. Ces informations peuvent être également employées pour prédire la fin de vie de composants. Contrairement à la classification statique, la classification dynamique introduit une nouvelle dimension (le temps) qui permet une détection en temps réel de défaut et une meilleure visibilité du comportement de roulement révélée par le déplacement et l’évolution temporelle des classes formées par les indicateurs. Ce papier a pour objectif d’introduire la classification dynamique comme outil de détection et de suivi d’état d’endommagement. Cette méthode de classification regroupe les indicateurs en deux classes dynamiques ; une classe représente l’état sain du roulement, et une classe représente l’état défectueux du roulement défaut. Le suivi de l’évolution de la classe « défaut» permet de tirer plusieurs informations utiles, comme la vitesse de dégradation, la relation entre la trajectoire de la classe défaut et le changement des conditions de charge ... La méthode de classification dynamique choisie sera validée en analysant plusieurs dégradations de roulements issus d'un banc de fatigue de roulements à butées à billes SNR51207

Extraction des paramètres et classification dynamique dans le cadre de la détection et du suivi de défaut de roulements

Vibration analysis remains the most popular and most effective tool for monitoring the internal state of an operating machine. Through vibration analysis, fault indicators are extracted then monitored to detect/ locate the presence of a defect. However, counting solely on the evolution of these fault indicators to diagnose a machine can cause false alarms and question the reliability of the diagnosis. In this thesis, we combined vibration analysis tools with pattern recognition method to firstly improve fault detection reliability of bearings, secondly to assess the severity of degradation by closely monitor the defect growth and finally to estimate their remaining useful life. For these reasons, we have designed a pattern recognition process capable of; identifying defect even in machines running under non stationary conditions, processing evolving data and can handle an online learning. Three dynamic classification methods have been developed: Dynamic DBSCAN was developed to capitalize on the time evolution of the data and their classes, Evolving Scalable DBSCAN that was created to include the online processing and finally Dynamic Fuzzy Scalable DBSCAN a dynamic fuzzy and semi-supervised version of ESDBSCAN. With these techniques we were are able to enhance the reliability of fault detection by identifying the origin of the fault indicators evolution. The application of the designed process on real data helped us prove the legitimacy of the proposed techniques in identifying the different states of bearings over time (healthy or normal, defective) and the origin of the observations' evolution with a low error rate, a reliable diagnosis and a low memory occupation.Parmi les techniques utilisées en maintenance, l'analyse vibratoire reste l'outil le plus efficace pour surveiller l'état interne des machines tournantes en fonctionnement. En et l'état de chaque composant peut être caractérisé par un ou plusieurs indicateurs de défaut issus de l'analyse vibratoire. Le suivi de ces indicateurs permet de détecter le défaut. Cependant, l'évolution de ces indicateurs peut être influencée par d'autres paramètres. Cela peut provoquer des fausses alarmes et remettre en question la fiabilité du diagnostic. Cette thèse a pour objectif de combiner l'analyse vibratoire avec la méthode de reconnaissance des formes afin d'une part d'améliorer la détection de défaut de roulement et d'autre part de mieux suivre l'évolution de la dégradation dans le temps. Pour cela nous avons développé trois méthodes de classification dynamique : DynamicDBSCAN qui a été développée pour suivre les évolutions des classes, Evolving scalable DBSCAN qui représente une version en ligne et évolutive de DBSCAN et finalement Dynamic Fuzzy Scalabale DBSCAN qui est une version dynamique et floue ESDBSCAN adaptée pour un apprentissage en ligne. Ces méthodes distinguent les variations des observations liées au changement du mode de fonctionnement de la machine (variation de charges) et les variations liées au défaut. Ainsi, Elles permettent de détecter, de façon précoce, l'apparition de défaut. L'application sur des données réelles a permis d'identifier les différents états du roulement au cours du temps (sain ou normal, défectueux) et l'évolution des observations liée à la variation de charges avec un taux d'erreur faible et d'établir un diagnostic fiable

Extraction of new features and integration of dynamic classification to improve bearing fault monitoring

Parmi les techniques utilisées en maintenance, l'analyse vibratoire reste l'outil le plus efficace pour surveiller l'état interne des machines tournantes en fonctionnement. En effet l'état de chaque composant constituant la machine peut être caractérisé par un ou plusieurs indicateurs de défaut issus de l'analyse vibratoire. Le suivi de ces indicateurs permet de détecter la présence d'un défaut et même de le localiser. Cependant, l'évolution de ces indicateurs peut être influencée par d'autres paramètres comme la variation de charge, la vitesse de rotation ou le remplacement d'un composant. Cela peut provoquer des fausses alarmes et remettre en question la fiabilité du diagnostic. Cette thèse a pour objectif de combiner l'analyse vibratoire avec la méthode de reconnaissance des formes afin d'une part d'améliorer la détection de défaut des composants en particulier le défaut de roulement et d'autre part de mieux suivre l'évolution de la dégradation pour caractériser le degré de sévérité du défaut. Pour cela nous avons développé des méthodes de classification dynamique pour prendre en compte l'évolution du système. Les observations à classifier sont constituées d'indicateurs de défauts et des combinaisons linéaires de ceux-ci. La démarche de la reconnaissance des formes dynamique consiste à extraire, à sélectionner et à classifier ces observations de façon continue. Trois méthodes de classification dynamiques ont été développées durant cette thèse : le « Dynamic DBSCAN » qui la première version dynamique de DBSCAN développée pour pouvoir suivre les évolutions des classes, « Evolving scalable DBSCAN » ESDBSCAN qui représente une version en ligne et évolutive de DBSCAN et finalement « Dynamic Fuzzy Scalabale DBSCAN » DFSDBSCAN qui est une version dynamique et floue de la méthode de classification ESDBSCAN adaptée pour un apprentissage en ligne. Ces méthodes distinguent les variations des observations liées au changement du mode de fonctionnement de la machine (variation de vitesse ou de charges) et les variations liées au défaut. Ainsi, Elles permettent de détecter, de façon précoce, l'apparition d'un défaut qui se traduit par la création d'une nouvelle classe dite classe dégradée et de suivre l'évolution de celle-ci. Cette méthodologie permettrait d'améliorer l'estimation de la durée de vie résiduelle du composant en analysant la distance séparant la classe "saine" et "dégradée". L'application sur des données réelles a permis d'identifier les différents états du roulement au cours temps (sain ou normal, défectueux) et l'évolution des observations liée à la variation de vitesse et au changement de charges avec un taux d'erreur faible et d'établir un diagnostic fiable. Afin de caractériser le degré de précocité du diagnostic des méthodes développées nous avons comparé ces résultats avec ceux établis par des méthodes classiques de détection. Cette comparaison nous a montré que les méthodes proposées permettent un diagnostic plus précoce et plus fiable.Mots clés : Diagnostic et suivi, roulements, méthodes de reconnaissance des formes, apprentissage en ligne, classification dynamique, analyse vibratoire, DFSDBSCAN, ESDBSCAN, DDBSCAN.Various techniques can be used in rotating machines condition based maintenance. Among which vibration analysis remains the most popular and most effective tool for monitoring the internal state of an operating machine. Through vibration analysis, the state of each component constituting the machine can be characterized by one or more fault indicators. Monitoring these indicators can be used to detect the presence of a defect or even locate it. However, the evolution of these indicators can be influenced by other parameters than defect such as the variation of load, speed or replacement of a component. So counting solely on the evolution of these fault indicators to diagnose a machine can cause false alarms and question the reliability of the diagnosis.In this thesis, we combined vibration analysis tools with pattern recognition method to firstly improve fault detection reliability of components such as bearings, secondly to assess the severity of degradation by closely monitor the defect growth and finally to estimate their remaining useful life. For these reasons, we have designed a pattern recognition process capable of; identifying defect even in machines running under non stationary conditions, processing evolving data of an evolving system and can handle an online learning. This process will have to decide the internal state of the machine using only faults indicators or linear combinations of fault indicators.The process of pattern recognition of dynamic forms consists of extracting and selecting useful information, classify these observations continuously into their right classes then decide on an action according to the observations' class.Three dynamic classification methods have been developed during this thesis: Dynamic DBSCAN that was developed to capitalize on the time evolution of the data and their classes, Evolving Scalable DBSCAN (ESDBSCAN) that was created to overcome the shortcoming of DDBSCAN in online processing and finally Dynamic Fuzzy Scalable DBSCAN (DFSDBSCAN); a dynamic fuzzy and semi-supervised version of ESDBSCAN. These methods can detect the observations evolution and identify the nature of the change causing it; either if it's a change in operating mode of the machine (speed variation or load) or a change related to the defect.With these techniques we were are able to enhance the reliability of fault detection by identifying the origin of the fault indicators evolution. An evolution caused by an alteration of the operating mode and changes caused by defect result in two different types of classes evolution (the appearance of a new class we named it 'defected' in case of defect or a drift otherwise). Not only that but these techniques helped us enhance the precocity of the fault detection and estimate the remaining useful life of the monitored component as well by analyzing the distance separating the class 'healthy' and 'defected'.The application of the designed process on real data helped us prove the legitimacy of the proposed techniques in identifying the different states of bearings over time (healthy or normal, defective) and the origin of the observations' evolution with a low error rate, a reliable diagnosis and a low memory occupation.Keywords: Diagnosis and monitoring, bearings, pattern recognition, learning, dynamic classification, Vibration Analysis, DFSDBSCAN, ESDBSCAN, DDBSCA

Online classification for spalling detection and vibratory behavior monitoring

Vibration analysis is the most widely used tool in industrial application for machine’s health condition assessment. Bearings, however, are very sensitive and require special attention. Vibration analysis employs various signal processing methods such as spectral analysis, time-scale, time frequency analysis, etc. these methods are used to analyze bearings’ vibratory behavior by monitoring the evolution of statistical indicators.However, diagnosing the bearing depending on traditional features only isn’t sufficient to assure effective or reliable assessment of the component’ health condition. This paper proposes a multi-features online dynamic classification as a new method for fault detection and health condition monitoring for bearings; this technique uses multiple features, including traditional features extracted from the raw signal, two special features extracted by wavelet analysis, the spectral kurtosis, coupled with a nonlinear principal component analysis and a dynamic classification to capitalize on the hidden information in the time evolution of the features.Through this article, we introduce different measures and techniques used to characterize the health state of rolling, then we deploy a methodology using dynamic classification to detect early defect. To ensure an almost continuous surveillance, this methodology is based on a real-time analysis, and uses specific statistical indicators adapted to the experimental bench. Then, the monitoring of the degradation is achieved through the resulting class of the state of degradation. New parameters such as the speed of the class, the position of the class, the shape of the class will be discussed to inform the state of damage. The suggested methodology is validated by analyzing several fatigue tests from a fatigue bench bearing thrust ball referenced SNR51207

Dynamic classification method of fault indicators for bearings’ monitoring

This paper introduces a dynamic classification method inspired by DBSCAN clustering method for machine condition monitoring in general and for bearings in particular. This method has been developed for two purposes; first to monitor the health condition of a bearing in real time and second to study the behavior of defected rolling element bearing. To fulfill those purposes, the temporal indicator RMS (Root Mean Square) has been chosen as an indicator of the bearing health condition; this indicator has been computed from signals extracted from an experimental bench by two piezoelectric sensors placed radially and axially. The decision upon the right classification method was taken after a comparative study between two classical of the clustering methods (K-means and Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise DBSCAN), which led to the conclusion that DBSCAN is more adapted to vibratory signals. DBSCAN was re-adapted to follow any changing in bearings behavior

Measuring load distribution on the outer raceways of rotating machines

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