Contribution à la détection des défauts et au diagnostic dans les machines électriques par l’exploration des données
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Date
2022
Authors
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Publisher
UNIVERSITE DE M’SILA
Abstract
Les machines asynchrones sont largement utilisées dans les applications industrielles
qui sont essentielles aux processus industriels. Cependant, le manque de fiabilité et les
cycles de vie imprévisibles de ces machines présentent toujours des opportunités et des
défis pour la recherche en maintenance conditionnelle. La panne d'une machine entraîne
des réparations coûteuses et des pertes élevées dues aux temps d'arrêt. La motivation de
cette recherche est d'améliorer la fiabilité des machines asynchrone via des méthodes non
invasive pour la maintenance conditionnelle. Les principaux types de défaillances
potentielles dans les machines électriques sont les défaillances d'enroulement au stator,
rupture des bars au rotor, excentricité et les défauts de roulement qui sont causées par l'état
de charge dynamique, le vieillissement des composants et les environnements de travail
difficiles. Pour surveiller et détecter ces défauts au stade initial, cette thèse propose une
surveillance de l'état basée sur le champ magnétique de fuite. En étudiant l'interaction entre
les variations de flux de fuite et la défaillance de la machine, différents types de défauts
peuvent être classés et distingués via des simulations par la méthode des éléments finis
(MEF) et la technique de de traitement du signal (FFT).
Description
Keywords
Machine asynchrone ,détection de défauts,, flux de fuite, MCSA , Eléments Finis, FFT, surveillance, diagnostic