Détection des défauts dans les transmissions à engrenages

Abstract

Ce mémoire s’intéresse à la conception d’un système expert pour le diagnostic automatique des défauts d’engrenage, en s’appuyant sur l’approche des cartes autoorganisatrices (SOM – Self-Organizing Maps). Les engrenages jouent un rôle critique

dans

les machines industrielles, et leur défaillance peut entraîner des arrêts coûteux, voire des dommages importants, d’où l’importance d’un diagnostic précoce et fiable. L’approche SOM, fondée sur un apprentissage non supervisé, est particulièrement adaptée à l’analyse des données vibratoires. Elle permet de reconnaître des motifs et de classifier automatiquement les signaux issus de capteurs de vibration, souvent complexes à interpréter. La méthodologie proposée couvre toutes les étapes clés : acquisition des données vibratoires, sélection et extraction des attributs pertinents, prétraitement des signaux, constitution d’une base de données et entraînement du réseau SOM. Enfin, le système expert développé est évalué à partir de données issues de deux bases de données internationales reconnues. Les résultats sont comparés à ceux obtenus avec des techniques classiques, mettant en évidence la précision et la performance du système proposé. Deux nouveaux indicateurs calculés à partir du spectre d’enveloppe ont été proposés et testés comme attributs. Les résultats obtenus à partir de ces nouveaux attributs sont très satisfaisants par rapport à ceux obtenus par les indicateurs scalaires classiques.