Pronostic de l'endommagement des machines et procédés

在机器的维修中，将存在多种技术，如机械的监控、视觉、热成像、声学和振动测量等。通常的监测技术包括：<s:1>振动振动与<s:1>振动振动与<s:1>振动振动与<s:1>振动振动与<s:1>振动振动与振动振动与<s:1>振动振动与振动振动与<s:1>振动振动与振动振动与<s:1>振动振动与振动振动与<s:1>振动振动与振动振动。这两种技术的功能特征与通常使用的其他技术不同。与此相反，在分析过程中，我们可以用“简单的分析”代替“简单的分析”，在分析过程中，我们可以用“简单的分析”代替“简单的分析”，在分析过程中，我们可以用“简单的分析”代替“简单的分析”，在分析过程中，我们可以用“简单的分析”代替“简单的分析”。问题是复杂的，复杂的，复杂的，复杂的，复杂的，复杂的，复杂的。结果是，lors de l'apparition d'un dancid.com, on voit souvent appard.com, tre des phancid.com, non - stationnaires pour lesquels，分析spectrale ordinaire ne peut + être appliqu.com。关于是否有必要利用技术来分析数据-数据交换。与此相反，我们的诊断结果是，我们的内部管理是，我们的个人生活是，我们的个人生活是，我们的个人生活是，我们的个人生活是，我们的个人生活是，我们的个人生活是，我们的个人生活是，我们的个人生活是，我们的个人生活是，我们的个人生活是，我们的个人生活是，我们的个人生活是。这些信息对维护人员的重要性至关重要，对维护人员的重要性至关重要，对维护人员的重要性至关重要，对维护人员的重要性至关重要。目标、研究方案、技术、监测、机器、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子、电子等。在使用过程中监测到的各种应用（如：运输、运输、运输、运输、运输、运输、运输、运输、运输、运输、运输、运输、运输、运输、运输等）。此外，还有其他方面的建议，例如，将电子通讯器和通讯器结合起来，将电子通讯器和通讯器结合起来，将电子通讯器和通讯器结合起来，将电子通讯器和通讯器结合起来，将电子通讯器和通讯器结合起来，将电子通讯器和通讯器结合起来，将电子通讯器和通讯器结合起来，将电子通讯器和通讯器结合起来，将电子通讯器和通讯器结合起来，将电子通讯器和通讯器结合起来。模拟振动的两个逻辑是，模拟振动的两个逻辑是，模拟振动的两个逻辑是，模拟振动的两个逻辑是，模拟振动的两个逻辑是，模拟振动的两个逻辑是，模拟振动的两个逻辑是，模拟振动的两个逻辑是，模拟振动的两个逻辑是，模拟振动的两个逻辑是，模拟振动的两个逻辑是，模拟振动的两个逻辑。这两种逻辑都表明，在振动的影响下，振动的影响是不确定的。现有的通讯通讯工具，如通讯通讯工具，通讯通讯工具，通讯通讯工具，通讯通讯工具，通讯工具，通讯工具，通讯工具，通讯工具，通讯工具，通讯工具，通讯工具，通讯工具，通讯工具，通讯工具，通讯工具等。像莱斯机器tournantes de自然是重复的,但是comprenant des evenements aleatoires之间每周期,我preconise为了分析des signaux par cyclostationnarite par angle-frequence倒分析器les signaux vibratoires在葡萄园依照ainsi angulaire et值des descripteurs de defauts在葡萄园angulaire(平均值angulaire,方差,angulaire,峰度angulaire), ce, permettra并非de本土化les defauts在空间。这是一种基于人工智能（融合、支持、神经元）和基于人工智能（融合、支持、神经元）的人工智能（融合、支持、神经元）的人工智能。

En maintenance des machines, il existe plusieurs techniques de détection d’endommagement qui sont appliquées en industrie, comme par exemple la surveillance des machines par vision, la thermographie infrarouge, l’émission acoustique ou la mesure vibratoire. Les techniques usuelles de surveillance utilisées en vibration sont soit basées sur des descripteurs temporels statistiques (facteur de crête, Kurtosis) ou bien sur des descripteurs fréquentiels (analyse spectrale, analyse d'enveloppe, etc.). Ces techniques fonctionnent très bien pour détecter des défauts usuels. Par contre, lorsqu'on veut analyser des défauts d'engrenages ou de roulements qui sont parmi les composants mécaniques les plus critiques, le diagnostic se complique surtout lorsqu'on œuvre dans un milieu bruité ou bien en opérant à haute vitesse. Le problème se complique lorsque ces composantes tournent à très haute vitesse ou à très basse vitesse. En effet, lors de l'apparition d'un défaut, on voit souvent apparaître des phénomènes non stationnaires pour lesquels une analyse spectrale ordinaire ne peut plus être appliquée. On doit alors faire appel à des techniques d'analyse temps-fréquence. Par contre, le diagnostic de la gravité de l'endommagement et de la vie résiduelle reste encore à élucider, et on doit faire appel à des techniques sophistiquées de traitement de signal, telles la cyclostationnarité et de pronostic, souvent en se basant sur l’intelligence artificielle. Ces informations sont d'une importance cruciale pour le personnel de maintenance afin d'être capable d'agir avant que l'endommagement ne soit devenu critique. L'objectif de ce programme de recherche est d'améliorer les techniques de surveillance des machines, en développant des méthodes originales de détection de l'endommagement ainsi que de pronostic de la dégradation de mécanismes tels les roulements et engrenages. Des applications spécifiques envisagées sont la surveillance des procédé d’usinages (broutement, usure des outils) opérant notamment à haute vitesse ainsi que les systèmes opérant à très basse vitesse (éoliennes, ponts roulants). Plus spécifiquement, nous nous proposons de développer une stratégie de surveillance des machines qui intègre les aspects de sélection de capteurs, l'enregistrement des données, le traitement de signal, la sélection de descripteurs d'endommagement, la détection, le diagnostic, la fusion des données, la modélisation et l’application d’intelligence artificielle pour aboutir au pronostic (prédiction de vie résiduelle), afin de réaliser une reconnaissance automatique des défauts. Deux logiciels de simulation des vibrations dues à des défauts, l’un pour les roulements et l’autre pour des engrenages simples seront développés à cet effet. Ces logiciels devront pouvoir simuler l’effet de toutes sortes de défectuosités sur les vibrations. Nous prévoyons utiliser la méthode de traitement des signaux par transformée de Hilbert-Huang et LMD (Local Mode Decomposition) pour décomposer le signal vibratoire en fonctions temporelles comprenant chacune les fréquences caractéristiques des défauts. Comme les machines tournantes sont de nature répétitive, mais comprenant des événements aléatoires entre chaque cycle, je préconise l’analyse des signaux par cyclostationnarité et par angle-fréquence pour analyser les signaux vibratoires dans le domaine angulaire et ainsi définir des descripteurs de défauts dans le domaine angulaire (moyenne angulaire, variance, angulaire, Kurtosis angulaire), ce qui permettra également de localiser les défauts dans l’espace. Le pronostic sera effectué par des méthodes d’intelligence artificielles (fusion des données, machines à support de vecteurs, réseaux de neurones) afin de déterminer le nombre de défauts et leur ampleur.