Résumé:
Le présent mémoire porte sur la conception d'un système expert basé sur l'approche
SOM (Self-Organizing Maps) pour l'automatisation du diagnostic vibratoire des
défauts de roulements. Les roulements défectueux peuvent entraîner des problèmes
majeurs dans les machines industrielles, ce qui nécessite une détection précoce et une
maintenance proactive. L'approche SOM est une technique d'apprentissage non
supervisé qui permet la classification et la reconnaissance de motifs dans les données
vibratoires.
Le mémoire commence par une revue de la littérature sur les défauts de roulements,
les techniques de diagnostic vibratoire existantes et les applications de l'approche
SOM dans le domaine. Ensuite une étude paramétrique portant sur la détection des
défauts de roulements par l’approche statistique a été entamée. Une approche
fréquentielle basée sur la méthode d’enveloppe a ensuite été appliquée. Enfin, une
méthodologie détaillée est présentée, comprenant la collecte de données vibratoires,
l’étude des attributs, le prétraitement des signaux, la création d'une base de données et
la formation du réseau SOM.
Une évaluation approfondie du système expert est réalisée en utilisant des données
réelles provenant d’une base de données de renommée internationale. Les résultats
obtenus sont comparés à ceux des méthodes traditionnelles de diagnostic vibratoire,
démontrant ainsi l'efficacité et la précision du système proposé.
