Diagnostic des défauts de MAS par les méthodes paramétriques de traitement du signal

Abstract

Résume L'analyse des signaux du courant statorique du moteur asynchrone (MCSA) est devenue une technique très répandue pour apprécier l'état de santé du moteur asynchrone afin d'éviter la défaillance et n'intervenir qu'à bon escient et pendant des arrêts programmés de production. Les techniques classiques de traitement du signal et de détection de la défaillance dans les machines tournantes, basées sur l'analyse de Fourier ont prouvées leurs limitations en termes de résolution spectrale, ce qui nécessite l'utilisation des nouvelles techniques donnant une analyse plus performante. Dans ce travail, nous appliquons les techniques paramétriques à base des modèles AR et les méthodes de décomposition harmoniques sur un signal synthétique, pour comparer les performances de chaque méthode à détecter le contenu fréquentiel du signal. Ensuite, en applique ces méthodes sur des signaux réels issus d’un moteur asynchrone sain et sujet d’un défaut de cassures de barre. Le diagnostic de défaut s'effectue à travers l'observation des variations de la fréquence dans le spectre de puissance du courant statorique du moteur asynchrone. Mots clés : cassures de barre, analyse spectrale paramétrique, diagnostic de défauts, modèle de PRONY, modèle de PISARENKO, modèle de LEVINSON DURBIN.