Multi-Component Machine Monitoring and Fault Diagnosis Using Bling Source Separation and Advanced Vibration Analysis

RESUME Dans le diagnostic des machines rotatives, l'analyse des vibrations est largement connue pour etre l'une des techniques les plus efficaces. Les vibrations sont une caracteristique inherente des machines rotatives et les differentes composantes de ce type de machines telles que les arbres, les roulements et les engrenages produisent de l'energie vibratoire avec differentes caracteristiques. N'importe quelle deterioration de l'etat de telles composantes peut affecter leurs proprietes vibratoires et se manifester par consequent dans la signature de vibration. Ceci est valable pour le diagnostic des defauts en analysant la signature des vibrations du systeme. Pour faire un excellent diagnostic des defauts utilisant les techniques d'analyse de vibration, il faut que les signaux acquis atteignent un certain niveau de propretes de telle sorte que le plus petit changement des attributs du signal du a un defaut imminent dans n'importe quelle composante peut etre detecte. Neanmoins, ce n’est pas le cas dans la pratique, car les signaux de vibration sont souvent encombres par le bruit. Dans le cas des machines complexes a plusieurs elements ce probleme est aggrave encore plus car les differentes composantes produisent de l'energie vibratoire. En effet a toutes les fois qu'il est necessaire de surveiller n'importe quelle composante d'interet, les vibrations produites par les autres affectent le signal. Parmi les moyens pour contourner ce probleme est de placer des capteurs aussi proches que possible des composantes donnees. Mais, certaines restrictions telles que la complexite, la politique de garantie du fabricant et l'inaccessibilite empechent de tel emplacement, de ce fait, dans la majorite des cas les capteurs sont places sur la surface exterieure de la structure. Par consequent les capteurs collectent non seulement des signaux de vibrations d'une composante specifique mais des autres composantes aussi, de ce fait, les signaux de chaque capteur est en effet, la combinaison de l'energie vibratoire des differentes composantes, plus le bruit. La dissipation de l'energie des vibrations complique la situation encore plus. Pour surpasser ce probleme, principalement deux approches peuvent etre adoptees. La premiere consiste a considerer ces cas comme un probleme de separation aveugle de sources et en tirer profit des methodes statistiques et mathematiques developpees a cet effet, surtout l'analyse en composantes independante (ACI), qui separe les signaux provenant de sources differentes. ----------ABSTRACT In diagnosis of rotating machinery, vibration analysis is widely known to be one of the most effective techniques. This stems from the fact that oscillation is an inherent characteristic of rotating machines and different components of these types of machinery such as shafts, bearings and gears produce vibration energy with different characteristics. Any deterioration in the condition of such components can affect their vibratory attributes and manifest itself in the vibration signature. This allows diagnosis of machine faults by analyzing the vibration signature of the system. For improved and authentic fault diagnosis using vibration analysis techniques it is necessary that the acquired vibration signals be ‘clean’ enough that small changes in signal attributes due to an impending fault in any component can be detected. unfortunately, this is not the case in common practice and vibration signals received from operating machinery are almost always cluttered with noise. In complex multi-component machines this problem is aggravated because vibration energy is generated by each individual component. Whenever it is necessary to monitor a specific component, vibration produced by other components affect the signal. One solution for this problem is to mount the vibration sensors as close as possible to the targeted components. Some restrictions such as complexity, manufacturer’s warranty policy and inaccessibility constrain this approach and in a majority of cases sensors are placed on the innermost surface possible (i.e.,casing) of the structure. As a consequence, the sensors collect vibration signals which are not uniquely generated from the targeted component, but also include contributions from many other components. The vibration signals collected by each sensor are in effect the combination of vibration energy produced by different components in addition to the noise. Dissipation of vibration energy through transmission path complicates the situation even further. To tackle this problem, one of two alternative approaches can be adopted. One approach is to regard this case as a blind source separation (cocktail party) problem and take advantage of statistical and mathematical methods developed for this purpose, primarily independent component analysis (ICA), to separate signals coming from different sources.