FR 3079977 A1 20191011 FR 1853067 A 20180409 DOMAINE TECHNIQUE GENERAL L'invention concerne le domaine de la détection des défauts mécaniques dans les machines tournantes par analyse des signaux vibro-acoustiques générés par ces derniers et trouve avantageusement application dans la détection de tels défauts dans les moteurs d'avions et d'hélicoptères pour la surveillance de tels systèmes. ETAT DE LA TECHNIQUE La détection des défauts mécaniques dans les machines tournantes par analyse des signaux vibro-acoustiques est très efficace dans la mesure où les vibrations émises par les machines tournantes contiennent beaucoup d'informations sur les forces internes dans le système. Ces forces internes sont souvent liées à certains mécanismes de défauts et présentent des symptômes de vibration distinctifs désignés sous le nom de signatures mécaniques. D'une manière générale, un défaut mécanique naissant se manifeste sous forme des chocs récurrents à courte durée dont l'espacement est quasi-constant. Ces espacements peuvent être parfaitement égaux comme le cas d'un défaut d'engrenage, ou légèrement différents comme le cas d'un défaut de roulement. Dans les deux cas, l'espacement moyen entre les chocs désigne la période caractéristique du défaut ou, d'une façon équivalente, l'inverse de la fréquence caractéristique. Ces chocs excitent la structure du système mécanique qui répond selon ses modes de résonnance. D'un point de vue signal, la signature temporelle d'un défaut mécanique est donc un train quasi-périodique de réponses impulsionnelles. Cette signature est caractérisée par deux informations : - la fréquence caractéristique (taux de récurrence des chocs) ; - les propriétés de la fonction de transfert. La figure 1 illustre la signature vibro-acoustique temporelle typique générée par +fun défaut mécanique. La connaissance des propriétés spectrales de la réponse impulsionnelle peut améliorer significativement le diagnostic du système mécanique. En effet, les informations liées aux taux de répétition des chocs sont amplifiées dans la bande de résonnance et, par conséquence, un filtrage adéquat peut permettre de récupérer le signal de défaut tout en améliorant le rapport signal-sur-bruit. 2 Historiquement, un test par un marteau d'impact suivi d'une mesure de la réponse impulsionnelle est utilisé pour estimer la réponse impulsionnelle (par exemple voir le document US 7426426 B2). Toutefois, un tel test n'est pas pratique dans la majorité des applications vu que la position des sources d'excitations est 5 souvent difficilement accessible. Une autre technique consiste à comparer le spectre d'un signal comprenant un défaut à celui d'un signal sain (sans défaut). Là encore, cette technique présente l'inconvénient qu'elle nécessite la présence d'un signal référence ce qui est contraignant dans plusieurs applications. 10 Plus récemment, pour s'affranchir d'un signal de référence, le kurtosis spectral (KS) a été proposé. A ce titre, on pourra se référer aux documents suivants : - J. Antoni, R.B. Randall, The spectral kurtosis: application to the vibratory surveillance and diagnostics of rotating machines, Mechanical Systems and Signal Processing (2006) 308-331. 15 - J. Antoni, The spectral kurtosis: a useful tool for characterising non-stationary signais, Mechanical Systems and Signal Processing, Volume 20, Issue 2, 2006, Pages 282-307, ISSN 0888-3270. Le KS est depuis largement utilisé dans le domaine de la détection de défauts basé sur l'analyse de signaux vibro-acoustiques. Le KS est le kurtosis calculé dans 20 des bandes de fréquence d'un signal. Pour cela, il nécessite une mesure d'impulsivité (de chocs) dans différentes bandes de fréquence. L'utilisation du KS nécessite toutefois que le bruit soit stationnaire et gaussien. Néanmoins, cette hypothèse de stationnarité est rarement satisfaite. En particulier, le signal vibratoire contient une partie déterministe périodique qui remet 25 en cause l'efficacité du KS. Ainsi, afin d'éviter les inconvénients liés à cette partie déterministe, dans les documents précités, le signal vibratoire nécessite un pré-traitement pour créliminer la partie déterministe. Toutefois, ce prétraitement requiert d'une part un temps de calcul important 30 (par exemple un filtrage autorégressif requiert le calcul d'une centaine de coefficients) et, d'autre part, déforme souvent le signal (par exemple les méthodes de filtrage et blanchiment). En outre, il a été constaté que même après application de ces prétraitements, le KS est par construction sensible aux bruits non-stationnaires qui existent 3 abondamment dans les systèmes complexes fonctionnant sous conditions sévères. Ces bruits non-stationnaires sont souvent générés par d'autres sources interférentes de nature mécaniques, électriques ou/et électromagnétiques. 5 PRESENTATION DE L'INVENTION Un but de l'invention est d'avoir un traitement des signaux vibratoires qui soit plus robuste que le kurtosis spectral. A cet effet, l'invention propose un procédé de surveillance d'une machine 10 tournante comportant au moins une pièce en rotation susceptible de générer des vibrations, chaque pièce ayant au moins une fréquence caractéristique de défaut, un signal vibratoire représentatif de ces vibrations ayant été acquis par un capteur, un signal numérique vibratoire x(t) ayant été obtenu, le procédé comprenant une étape de détermination, pour chaque fréquence caractéristique ad, d'un kurtosis spectral 15 sélectif du signal numérique qui est défini par la partie du kurtosis spectral liée à ladite fréquence caractéristique. L'invention est avantageusement complétée par les caractéristiques suivantes, prises seules ou en une quelconque de leur combinaison techniquement possible : 20 - le procédé comprend une étape d'obtention d'un filtre de Wiener estimé à partir du kurtosis spectral sélectif ainsi déterminé, et une étape de filtrage du signal numérique au moyen du filtre ainsi obtenu de manière à faire ressortir une signature fréquentielle générée par un défaut ; - le proceed comprend une étape de détermination d'un spectre de 25 l'enveloppe carrée défini par la transformée de Fourrier discrète de la valeur absolue de la transformée de Hilbert du signal filtré; - la détermination du kurtosis spectral sélectif comprend les sous-étapes suivantes : détermination (El 1) d'une transformée de Fourier à court terme du signal numérique définie par X(i3,t; mg) = DFT,Nsht,mAffh(nat - 30 i3,t)x(ruS3} 0 m ,.AatIXN(i3,t; mAni21, où Act = -At S est la résolution fréquentielle par rapport à la fréquence secondaire ana ; détermination (E14) du kurtosis spectral sélectif, pour la fréquence ad, au moyen de la fonctionnelle suivante : KSS4a1(mg) = Ea=c.k1F2x(aAce; mg)12 10 avec ad = 1c3,a, c = 1,2,3 ... et tel que c nst(Had (On X(j6f) où X(j6f) est la transformée de Fourier de x(t) c'est-à-dire, X(j6f) = DFTiisst,181tx(nat)}, et Sf = Fs/L est la résolution fréquentielle. De manière complémentaire, une étape intermédiaire d'interpolation peut être 25 requise pour pouvoir calculer les coefficients de Had aux fréquences Of à partir de ceux calculés aux fréquences m,Af. Enfin, pour repérer la fréquence caractéristique ad et ses harmoniques le spectre de l'enveloppe carrée est calculé (étape E5). Un tel spectre permet de construire une décision quant à l'existence ou non 30 du défaut en question. Il est défini comme : SESUan = IDFTst,18AHilbertty(nat)11211. On a illustré sur la figure 5 une comparaison du spectre de l'enveloppe carré appliqué sur le système dont le KS et le KSS sont présentés à la figure 4, avec ceux 10 appliqués sur deux autres systèmes sains (courbe du milieu et courbe du bas). La courbe en haut indiquant le système avec le défaut, montre la présence des raies localisées dans la fréquence de rotation de la roue suspecte égale à 0,0011 (qui est égale à la fréquence caractéristique du défaut) et ses harmoniques. 5 A partir du spectre, une signature vibratoire d'un défaut est obtenue. Une étape de détection du défaut (étape E6) est alors mise en oeuvre. Par exemple, une alarme sur l'existence d'un défaut peut être déclenchée une fois la valeur du spectre d'enveloppe carré dépasse 3 fois son écart type. De manière complémentaire, ce spectre peut être affiché (étape E7) sur l'unité 10 4 d'affichage. Comme déjà mentionné, le KSS est la partie du KS liée à une fréquence caractéristique. En effet, la Demanderesse a décomposé le KS de manière à identifier les composants de KS qui sont liés à la fréquence de défaut cherché ad 7 15 Dans ce qui suit, les développements effectués par la Demanderesse sont présentés de manière à démontrer la substitution du KS tel que connu par le KSS. Soit le KS qui est défini à chaque fréquence mAf par la fonction suivante : M4X On g) K4X On = m2x (m An 2 2 20 où, M4x (m Af) et M2 (m Af) sont les moments d'ordre 4 et 2 respectivement. Deux estimateurs possibles de M4x (m Af) et M2 (m Af) s'écrivent en fonction de la TFCT de x(t) comme suit : s-1 1 M4x(mAf) = ',11X(iAt; mAf)14, i=0 S-1 1 M2X (n'At) = ',I1X(iAt; MAf)12. i=0 25 Soit 1 1112X (aAa; mpf) = - DFTL,a.AatlX(i3,t; mAf)121 D'une part, pour a = 0, S-1 1 W2x (0; n'An = s-Ilx(iAt; mAnI2 = m2x (mAn = 0-,(mAn2 i=o D'autre part, en utilisant l'égalité de Parseval, S-1 S-1 I1X(iAt; = S 1W2x (aAa; MAn 12 = S. M4 (MAn i=0 a=0 5 Ainsi, le KS peut s'écrire en fonction de W: s S-1 -i K4x (MAn tp( = -2 + Y ITIa(Pce m ; ; mAfA)f1)2 21 = 1 + Irx(aAa; mAf)I2' a a=0 =1 car W2x(aia; mAn 1 e 11X(iAt; mA W2x (0; mAn n12} 1 s DF17At,a.Aa (mAn 2 = DFTiAt_>a.Aa t 1XN(iAt; mAn121 S 10 = F2x (aAa; m A f) Soit k, l'entier tel que, la fréquence caractéristique cible s'écrit sous la forme ad = kAa, donc la somme dans KS, peut être décomposée en deux parties : une première somme sur la fréquence ciblée ad et ses harmoniques, et une deuxième 15 somme sur le reste des composantes fréquentielles : K4x(m An = -1 + 11F2x(aAa; m An12 + 1F2x(aAa; m Af)12 a=c.k a#c.k On rappelle que le KSS a été proposé comme suit KSS:j1( (m An = 1 F2x (aAa; m A f)12. a=c.k 20 Dans le KS, la somme est faite sur tout l'axe des fréquences. Ainsi, toutes les composantes fréquentielles interférent y compris toutes les transitoires provenant ou non de différents défauts existants, les impulsions aléatoires non stationnaires ou encore les composantes déterministes ce qui met en cause son efficacité tandis que le KSS ne prend en compte que les composantes fréquentielles liées à la partie du 25 système à surveiller ce qui lui permet d'être REVENDICATIONS1. Procédé de surveillance d'une machine tournante (1) comportant au moins une pièce en rotation susceptible de générer des vibrations, chaque pièce ayant au moins une fréquence caractéristique de défaut, un signal vibratoire représentatif de ces vibrations ayant été acquis par un capteur (21), un signal numérique vibratoire x(t) ayant été obtenu, le procédé comprenant une étape (El) de détermination, pour chaque fréquence caractéristique ad, d'un kurtosis spectral sélectif du signal numérique qui est défini par la partie du kurtosis spectral liée à ladite fréquence caractéristique. la détermination E1 du kurtosis s Jectral sélectif comrenant les sous-étapes suivantes : - détermination 'Ell d'une transformée de Fourier à court terme du sie nal numénque définie par X(it; DETri,\"" enSt. - tAt)x(nÔt):} c 0 2. Procédé selon la revendication 1, comprenant une étape (E3) d'obtention d'un filtre de Wiener estimé à partir du kurtosis spectral sélectif ainsi déterminé, et une étape de filtrage (E4) du signal numérique au moyen du filtre ainsi obtenu de manière à faire 5 ressortir une signature fréquentielle générée par un défaut. 3. Procédé selon l'une des revendications précédentes comprenant une étape (E5) de détermination d'un spectre de l'enveloppe carrée défini par la transformée de Fourrier discrète de la valeur absolue de la transformée de Hilbert du signal filtré. e.- (El) du kurtosis spectral sélectif comprend les sous étapes suivantes : e-. numérique définie par X(i.At; mg) - DFTN1.rr th(na, - int)x(n8,)} 0 15 m 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comprenant une étape (EO) de mesure et d'acquisition d'un signal vibratoire numérique x(t), l'acquisition étant mise en oeuvre par un accéléromètre. 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, dans lequel le signal vibratoire est un signal vibro-acoustique, l'acquisition ayant été mise en oeuvre par un microphone. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comprenant une étape (E2) 20 de rééchantillonnage angulaire du signal numérique vibratoire. 7. Système de surveillance comprenant une unité de traitement configurée pour mettre en oeuvre un procédé selon l'une des revendications précédentes. 25 8. Système de surveillance selon la revendication 7, comprenant en outre une unité (1) de mesure et d'acquisition d'un signal numérique vibratoire x(t), ladite unité (1) de mesure d'acquisition comprenant un capteur (21) de préférence un accéléromètre ou un microphone. 30 9. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque ce procédé est exécuté par au moins un processeur. 10 15