Génération de symptômes flous par FFT et SWT - Application en détection de vibrations

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

Spécialité : Automatique et productique

Structure de rattachement : Grenoble-INP

Établissement d'origine : INPG - ENSIEG

Financement(s) :

Date d'entrée en thèse : 01/09/2003

Date de soutenance : 14/02/2007

Composition du jury :
Jacky MONTMAIN, Ecole des Mines d'Ales, Président
Ali CHARARA, Université de Technologie de Compiègne, Rapporteur
Dominique SAUTER, Université Henri Poincaré Nancy, Rapporteur
Sylviane GENTIL, Institut National Polytechnique de Grenoble, Directeur de thèse
Suzanne LESECQ, Université Joseph Fourier Grenoble,Co-directeur de thèse

Résumé : L’objectif de ce travail est la détection des défauts à travers la détection des changements dans les signaux mesurés. Notre travail présente une méthode permettant de construire, à partir d'historique de données, un modèle comportemental du procédé, puis de détecter des situations anormales issues des dysfonctionnements. Cette méthode consiste à générer des symptômes flous en ligne permettant de suivre l'évolution temporelle du fonctionnement du système à surveiller. Ces symptômes prennent en considération les incertitudes sur la décision en fusionnant le résultat du test de détection avec celui de sa validité. Les propriétées de la STFT et la SWT permettent d’extraire des informations des signaux analysés. Un symptôme graduel est obtenu en fonction du type et de l'ampleur du défaut. La méthode de détectiona été testée sur des signaux contenant des défauts simulés, puis validée sur des données industrielles pour la détection des vibrations torsionnelles dans un laminoir réversible.