Identification et caractérisation des sources de bruit impulsionnelles, répétitives et synchronisées, dans un système mécanique complexe

摘要

Le travail présenté dans cette thèse a porté sur l'identification et la caractérisation des sources de bruit impulsionnelles, répétitives et synchronisées, dans les systèmes mécaniques complexes. La problématique a été définie autour de la reconnaissance des sources de bruit avec, comme toile de fond, un système d'entraînement par chenille.ududAprès une revue des méthodes classiques d'identification des sources de bruit, l'auteur a vérifié leur inadéquation vis-à-vis la problématique. Une nouvelle technique de reconnaissance des sources de bruit a donc été proposée. Cette technique est composée de 3 étapes:udud1- Caractérisation du système mécanique,ud2- Caractérisation des sources,ud3- Reconnaissance des sources.ududPour l'étape de la reconnaissance, plusieurs outils semblaient offrir un potentiel intéressant:udud1- La corrélation,ud2- Les distributions temps-fréquences de Wigner-Ville,ud3- Les ondelettes,ud4- Le filtrage de signaux temporels.ududLe choix, parmi ces méthodes de reconnaissance, s'est fait à l'aide de validation en 3 étapes.ududPour la 1ère étape, des signaux simulés ont été utilisés. Cette étape a permis de faire ressortir les qualités du filtrage de signaux temporels à l'aide de l'inverse de la réponse impulsionnelle comme méthode de reconnaissance. Les autres méthodes proposées se sont avérées inadéquates pour notre problématique.ududPour la 2ième étape, un banc d'essai générant des impacts mécaniques répétitifs a été conçu de façon à pouvoir contrôler différents paramètres: nombre de source, vitesse des impacts, etc. Cette étape a permis de valider les qualités du filtrage de signaux temporels vis-à-vis des signaux réels mais bien contrôlés.ududPour la 3ième étape, un second banc d'essai a été conçu de façon à se rapprocher le plus possible de la problématique industrielle. Le système mécanique utilisé est un ventilateur, composé de roues dentées, d'une chaîne et d'un tendeur de chaîne. Les niveaux d'erreur obtenus à cette étape sont suffisamment faibles pour conclure que le filtrage de signaux temporels peut être utilisé comme méthode de reconnaissance de sources d'impact.