Abstract:
Notre travail a été consacré, à la détection précoce de défauts dans des engrenages par analyse des signaux vibratoire. En particulier, nous nous sommes intéressés à la détection de l'écaillage dans le réducteur à engrenage. L'importance de ce type d'éléments mécaniques dans l'industrie, et la gravité de ce défaut, qui conduit rapidement à la rupture de l'engrenage entraînant ainsi des conséquences fâcheuses (coût de maintenance, sécurité, .. .), justifie le besoin d'une détection précoce. Les techniques utilisées actuellement, basées sur l'analyse de Fourier et l'emploi de descripteurs de signaux telles les valeurs RMS, Kurtosis, . . . ne sont pas efficaces. Donc des méthodes de traitement du signal ont été testé, plus performantes pour détecter ce type de défauts, caractérisés à l'état précoce, par des non-stationnarités et la non-linéarité des signaux de vibrations locales lors de l'engrènement des dents. Elle est basée sur l'analyse de la régularité du signal, provoqué par l'état de développement de défaut, qui conduit à la complexité (aléatoire) change en raison d'une variation de la pression de contact entre deux parties d'accouplement.Dans cette étude, on a pu identifier le défaut spécifique de la dent d’engrenage à l’aide des techniques de traitement de signal. Grâce aux deux nouveaux indicateurs (ApEn et LZC), on peut suivre l’évolution d’un défaut dans une machine. La représentation sur deux plans (Kurtosis & LZC) permet d’identifier le défaut dans le réducteur d’une manière plus précoce que les indicateurs classiques. Cette méthode est l’une des plus efficaces dont l’évaluation de l’état de l’engrenage dans le traitement du signal, et dans l’analyse vibratoire des machines tournantes.
Par conséquent, si on arrive bien à contrôler les engrenages on pourra bien éviter certains problèmes, ainsi de décider du moment opportun pour intervenir sans être pris de court par une panne, ce qui nous fait gagner du temps et de l’argent.