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GERBER Timothe

« Suivi dynamique de composantes modulées. Application à la surveillance automatique de défauts dans les éoliennes »

 

Directeur de thèse :     Nadine MARTIN

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (eeats)

Spécialité : Signal, image, parole, télécoms

Structure de rattachement : Grenoble-INP

Établissement d'origine :

Financement(s) : Contrat doctoral ; ATER

 

Date d'entrée en thèse : 01/10/2012

Date de soutenance : 30/11/2015

 

Composition du jury :
Pascal LARZABAL - ENS Cachan - Rapporteur
Guillaume GELLE - Université de Reims - Rapporteur
Sylvain MARCHAND - Université de la Rochelle - Examinateur
Guy d''URSO - EDF - Examinateur
Nadine MARTIN - GIPSA-lab - Directrice de thèse
Corinne MAILHES - Université de Toulouse - Co-directrice de thèse

 

Résumé : La surveillance automatique consiste à vérifier le bon fonctionnement d'un système tout au long de sa durée d'utilisation et ce, sans intervention humaine. Elle permet de mettre en place une stratégie de maintenance prévisionnelle qui présente un intérêt économique majeur, en particulier dans le cas de systèmes isolés comme les éoliennes construites en pleine mer. La surveillance automatique se base sur l'acquisition plus ou moins régulière de signaux pendant le fonctionnement du système surveillé. L'analyse de ces signaux doit permettre d'établir un diagnostic et de prendre une décision sur le déclenchement des opérations de maintenance. Dans cette thèse, nous proposons une méthode d'analyse générique permettant de s'adapter à n'importe quel système surveillé. La méthode se déroule en plusieurs étapes. Premièrement, chaque signal est analysé individuellement pour en extraire son contenu spectral, c'est-à-dire identifier les pics spectraux, les séries harmoniques et les bandes de modulation présents dans sa densité spectrale. Ensuite, ce contenu spectral est suivi au cours du temps pour former des trajectoires sur l'ensemble de la séquence de signaux acquis. Ces trajectoires permettent de générer des tendances qui sont le reflet de la santé du système. Enfin, les tendances sont analysées pour identifier un changement au cœur du système qui serait synonyme d'usure ou de défaut naissant. Cette méthodologie est validée sur de nombreux signaux réels provenant de la surveillance de différents systèmes mécaniques.


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