Objectifs

La détection de défauts et leur diagnostic jouent un rôle industriel primordial. En effet, ils contribuent, par une détection rapide et précoce, à faire gagner des points de disponibilité et de production aux capitaux investis dans l’outil de production. Le regain d’intérêt manifesté par les différents secteurs industriels et par le monde de la recherche démontre que le domaine de la détection de défauts et leur diagnostic est un créneau très porteur. Les travaux développés dans le cadre de cette thématique concernaient initialement la détection et le diagnostic de défauts dans les moteurs électriques (principalement asynchrones à cage) puis se sont progressivement étendus au convertisseur associé (principalement un onduleur). Le choix du moteur asynchrone à cage est justifié par le fait qu’il soit massivement utilisé dans l’industrie en raison de sa robustesse et de sa souplesse.

Les principaux thèmes d’étude sont:

• Diagnostic de défauts de roulements par des transformées de Concordia particulières.
• Diagnostic de défauts dans les bras d’onduleurs par des méthodes hydrides (transformée de Concordia / réseaux de neurones et logique floue).
• Diagnostic de défauts : Excentricité et roulements.

Les travaux se sont progressivement étendus à des systèmes plus complexes particulièrement liés aux énergies renouvelables et au contexte Brestois (projets de parcs éoliens offshores dans le cadre du Pôle Mer Bretagne). En effet, nous avons lancés des travaux de thèses dont l’objectif principal est la surveillance et le diagnostic de défaillances dans les systèmes éoliens (offshore en particulier). En effet, partant du fait que les éoliennes de grandes puissances sont d’accès très difficile (en mer ou tours extrêmement élevées dépassant la hauteur de 20 m), il existe un important besoin pour la réduction des coûts de maintenance et d’exploitation des éoliennes. Cela permettra de supprimer certaines difficultés dues aux problèmes d’accessibilité et permettra de détecter, d’une façon précoce, les défauts mécaniques et/ou électriques prévoyant les défaillances des différents constituants (électriques et mécaniques) de l’éolienne, facilitant une réponse proactive, minimisant les arrêts brutaux causés par des pannes et par conséquence maximisant la productivité. La méthode la plus efficace pour la réduction de ces coûts serait de surveiller d’une façon continuelle l’état de l’éolienne et plus particulièrement sa génératrice électrique en vue du diagnostic.

Nos premiers résultats dans ce cadre commencent à être valorisés dans des revues internationales. Les principaux résultats obtenus sont essentiellement liés à l’utilisation de techniques avancées de traitement des signaux électriques issus de la génératrice asynchrone à double alimentation de l’éolienne. De plus, une collaboration institutionnalisée est en cours avec AREVA T&A Cadarache sur le Diagnostic de Défauts dans les Pompes Asynchrones de Centrales Nucléaire

Fig 1. Spectrogramme du courant statorique en présence d'un défaut de roulement	Fig 2. Scalogramme du courant statorique en présence d'un défaut de roulement	Fig 3. Représentation de Wigner Ville du courant statorique en présence d'un défaut de roulement