Détection des défauts de roulements dans une machine asynchrone par analyse spectrale des courants statoriques

La détection de défauts de roulements dans les entraînements asynchrones par analyse des courants statoriques représente un axe de recherche novateur dans le cadre de la surveillance et du diagnostic des systèmes électriques. Des oscillations du couple de charge entraînent l’apparition de modulations de phase sur les courants, dont l’amplitude est dépendante de la fréquence des oscillations. Compte tenu du comportement fréquentiel de l’entraînement, des points de fonctionnement sont mis en évidence pour améliorer la sensibilité de la détection. Un indicateur de détection de défauts de roulement est présenté puis validé sur des roulements usés

Détection automatique et diagnostic des défauts de roulements dans une machine asynchrone par analyse spectrale des courants statoriques

Cet article traite de la détection de défauts de roulements dans les entraînements à base de machine asynchrone par analyse des courants de phase statoriques. D’une part, on démontre que les défauts de roulements entraînent des oscillations du couple de charge à des fréquences caractéristiques du roulement. D’autre part, un modèle de courant statorique démontre qu’en présence d’oscillations du couple de charge, il existe des modulations de phase sur ces courants. Ces modulations de phase se manifestent dans le domaine fréquentiel par l’apparition de composantes latérales sur le spectre du courant qui sont utilisées pour la détection des défauts de roulements. Pour mettre en place un schéma de détection efficace, il est impératif d’étudier les lois de variations des amplitudes de ces composantes en fonction de la fréquence de modulation considérée. La fonction de transfert électromécanique de l’entrainement qui relie l’amplitude de ces composantes latérales à la fréquence des oscillations de couple, est ainsi étudiée. Elle fait apparaître l’existence d’une résonance permettant d’amplifier les effets des oscillations de couple sur les courants statoriques et permet ainsi d’améliorer la qualité de la détection des défauts. Un indicateur de détection de défauts de roulements est donc présenté puis testé sur des roulements artificiellement dégradés. Finalement, l’indicateur est validé sur des roulements usés provenant du service après-vente d’un fabricant de machines

Analyse et traitement de grandeurs électriques pour la détection et le diagnostic de défauts mécaniques dans les entraînements asynchrones. Application à la surveillance des roulements à billes

Les entraînements électriques à base de machine asynchrone sont largement utilisés dans les applications industrielles en raison de leur faible coût, de leurs performances et de leur robustesse. Cependant, des modes de fonctionnement dégradés peuvent apparaître durant la vie de la machine. L'une des raisons principales de ces défaillances reste les défauts de roulements à billes. Afin d'améliorer la sûreté de fonctionnement des entraînements, des schémas de surveillance peuvent être mis en place afin d'assurer une maintenance préventive. Ce travail de thèse traite de la détection et du diagnostic des défauts mécaniques et plus particulièrement des défauts de roulements dans une machine asynchrone. Généralement, une surveillance vibratoire peut être mise en place. Cette méthode de surveillance est cependant souvent chère du fait de la chaîne de mesure. Une approche, basée sur l'analyse et le traitement des courants statoriques, est alors proposée, afin de suppléer à l'analyse vibratoire. L'étude est basée sur l'existence et la caractérisation des effets des oscillations du couple de charge sur les courants d'alimentation. Un schéma de détection est alors introduit pour détecter différents types de défauts de roulements. De plus, des variables mécaniques, telles que la vitesse ou le couple, sont également reconstruites afin de fournir une indication sur la présence de défauts de roulements. Par ailleurs, un diagnostic des modulations des courants statoriques est proposé, en régime permanent et en régime transitoire, quel que soit le rapport entre les fréquences porteuse et modulante. Les méthodes étudiées sont la transformée de Hilbert, la transformée de Concordia, l'amplitude et la fréquence instantanées ainsi que la distribution de Wigner-Ville. ABSTRACT : Asynchronous drives are widely used in many industrial applications because of their low cost, high performance and robustness. However, faulty operations may appear during the lifetime of the system. The most frequently encountered faults in asynchronous drives come from rolling bearings. To improve the availability and reliability of the drives, a condition monitoring may be implemented to favor the predictive maintenance. This Ph.D. thesis deals with detection and diagnosis of mechanical faults, particularly rolling bearings defects in induction motors. Traditionally, bearing monitoring is supervised using vibration analysis. Measuring such quantities is often expensive due to the measurement system. An other approach, based on stator current analysis, is then proposed. The characterization of load torque oscillation effects on stator currents is studied. A detection scheme is then proposed to detect several types of bearing faults. Moreover, mechanical variables, such as rotating speed or torque, are estimated in order to detect bearings defects. In addition, a diagnosis of stator currents modulations is proposed, in steady and transient state, whatever the career and modulation frequencies. Hilbert transform, Concordia transform, instantaneous amplitude and frequency are studied. The Wigner-Ville distribution is used in transient state

Linear unknown input functional observer for thermal estimation in power electronic modules

High integrated power electronic modules are more and more designed with the emergence of new semi-conductor technologies. Thus, increase of reliability of power modules induces the precise knowledge of the local temperature, even if it can not be measured at any location. Moreover, some external variables of having an effect on the system may be unknown. In this paper, the application of an unknown input observer is proposed. It allows us to estimate the temperature at any location using measurements provided from thermal sensors located at a few precise points without measuring all inputs of the system. The aim is then to estimate internal temperature of a system in order to prevent over-temperature operations and then fault of the system. Consequently, a linear unknown input functional observer (LUIFO) of minimal order observer is design for thermal estimation of silicone gel used in power electronic modules

Modulations diagnosis of asynchronous motors stator current in case of load torque oscillations

This paper proposes a novel method for the prediction of stator current modulations applied to the detection of load torque oscillations in asynchronous drives. In faulty cases, the stator current presents amplitude and phase modulation (AM - PM) leading to sideband frequency components in the current spectrum. The characteristics of these modulations depends on the electrical and mechanical parameters of the drive, on the fault frequency and on the operating point. The knowledge of these properties mean helpful information for the definition of a detection scheme. A full analytic approach is then proposed to predict the faulty stator current behavior. This theoretical analysis is based on the state space representation of the induction machine and allows expressing the frequency variation law of the sideband components for a given drive. Amplitude and phase modulation indexes are determined using proposed model that is validated with experimental results

Détermination et diagnostic des modulations des courants statoriques d'une machine asynchrone en présence d'oscillations de couple

National audienceCet article présente une modélisation de la machine asynchrone permettant le diagnostic des modulations des courants statoriques dans le cas d'oscillations du couple de charge. Le modèle proposé est établi en régime permanent pour un système en boucle ouverte. Les composantes oscillatoires du couple de charge entraînent l'apparition de modulations d'amplitude et de modulations de phase sur les courants d'alimentation de la machine. Les caractéristiques de ces modulations dépendent des paramètres électriques et mécaniques, du point de fonctionnement de l'entraînement, de la fréquence des oscillations de couple. Un modèle analytique de l'entraînement, basé sur le modèle d'état linéaire dans le domaine fréquentiel est proposée afin de prédire les composantes spectrales des courants statoriques. Le modèle proposé est validé par des mesures expérimentales

Modélisation thermique en intégration de puissance

Un module d’électronique de puissance est constitué d’un substrat, d’éléments conducteurs (pistes, bondings, bumps…), de semi-conducteurs (diode, IGBT, MOS…), d’un encapsulant, et d’un boitier externe. Du fait de la circulation de courant, des pertes apparaissent se traduisant par une production d’énergie calorifique et donc un besoin de refroidissement. •Les nouveaux composants grand-gap(SiC, GaN, diamant…) admettent des températures de fonctionnement levées parfois incompatibles avec les composants Si classiques. •Nécessité d’étude des pertes et des disparités thermiques pour l’étude des rendements et des systèmes de refroidissement

Bond graph modeling for the simulation of an electromechanical chain

In complex multi-physic systems such as electromechanical chains, it is necessary to establish clear and simple simulation models. This need is linked to the increase of hardware in the loop (HIL) development processes. Indeed, this way of design complex systems allows to reduce development costs. However, HIL development efficiency is linked to the accuracy of models. Consequently, complex systems must be modeled using a comprehensive approach such as bond graphs leading to equations easily implementable on simulators. This paper proposes a model of a whole electromechanical chain including some nonlinearities of parameters leading to an accurate representation of real systems

Caractéristiques des polymères encapsulants en électronique de puissance

Projet : – Synthèse, caractérisation et modélisation d’encapsulantshaute température pour les modules d’électroniques de puissance –Partenaires(non exhaustif) : •Institut Charles Gerhardt de Montpellier (ICGM) - Synthèse d’un polymère encapsulant silicone fluoré •Laboratoire Génie de Production (LGP) - Equipe Interface et Matériaux Fonctionnels (IMF) pour la caractérisation physique du polymère - Equipe Décision, Interaction et Dynamique des Systèmes(DIDS) pour la modélisation électro-thermo-mécanique de l’encapsulant et de son interaction avec les module de puissance •Contexte technologique –L’encapsulant est un polymère pouvant être de type epoxypour les système de microélectronique (boitier TO220 par exemple)–Dans les modules de forte puissance, afin de tenir compte des températures d’utilisation ainsi que des contraintes thermo-mécaniques, un polymère encapsulant viscoélastique de type silicone est préféré. Caractéristiques des polymères encapsulantsen électronique de puissance •Un module d’électronique de puissance est constitué d’un substrat, d’éléments conducteurs (pistes, bondings, bumps…), de semi-conducteurs (diode, IGBT, MOS…), d’un encapsulant, et d’un boitier externe. L’encapsulant est un polymère (généralement un silicone) assurant plusieurs fonctions de base •Des recherches se concentrent pour intégrer à ces polymères des fonctionnalités supplémentaires afin d’améliorer le fonctionnement global du module ou de répondre à des verrous technologiques •Des modèles électriques, thermiques, mécaniques et chimiques permettent de dimensionner et caractériser les polymères ainsi que de prévoir leur vieillissement

Surrogate-based diagnosis of mechanical faults in induction motor from stator current measurements

This paper focuses on induction motor monitoring based on stator current measurements. The diagnosis aims at identifying the mechanical faults related to either airgap eccentricity or load torque oscillation. The airgap eccentricity (respectively load torque oscillation) essentially results in an amplitude (respectively phase) modulation of the stator current. Classical spectral analysis allows for the detection but not for the discrimination of these modulations. Time-frequency representations, such as the spectrogram or the Wigner distribution, provide appropriate signatures for fault discrimination. This paper proposes to perform the decision task from the time-frequency representation using the surrogate data technique. In a deterministic context, the phase and amplitude modulations can be considered as non-stationarities since they correspond to time-variations of the signal spectral content. The detection of a modulation is expressed as a binary hypothesis test. The null hypothesis corresponds to a signal without modulation. Stationarized/unmodulated replicas of the observed (possibly modulated) signal are obtained by phase randomization of its Fourier transform. These so-called surrogates provide a reference for the null hypothesis. The observed signal is then compared to these surrogates using appropriate distances in the time-frequency domain. A one-class classifier may be used considering the surrogates as a learning set. This classifier detects outliers corresponding to the modulation and thus to the failures. Moreover, this technique provides the information concerning the predominant type of modulation. This diagnosis method will be tested on simulated and experimental signals