projet : SIGMA2 - sigma2

<body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000" link="#9944EE" vlink= "#0000FF" alink="#00FF00"> <h2><a name="SECTION00041000000000000000" id= "SECTION00041000000000000000">Analyse de structures vibrantes en ambiance de travail</a></h2>  <a name="SIGMA2_domaine_vibrations" id= "SIGMA2_domaine_vibrations"></a> <blockquote> Voir modules <a href= "fonde_diagnostic_Toc.html#SIGMA2_fondements_diagnostic">3.2</a>, <a href= "resul_vibrations-new_Toc.html#SIGMA2_resultats_vibrations-new"> 6.2</a> et <a href= "contr_sinopsys_Toc.html#SIGMA2_contrats_sinopsys">7.1</a>. </blockquote> <p><strong>Mots clés :</strong> <i>vibration, structure mécanique, analyse modale, méthode de sous-espace .</i></p> <div id="glossaire" style= "margin-left: 2em;margin-right: 2em;"> <hr /> <dl title="Glossaire"> <dt><b>Analyse modale</b></dt> <dd><i>Identification des «modes de vibration», consistant en 1) les fréquences de vibration et amortissements associés, et en 2) la partie observée des vecteurs propres associés.</i></dd> <dt><b>Méthodes de sous-espace</b></dt> <dd><i>Désigne génériquement un algorithme pour l'identification des systèmes linéaires à partir d'une suite de matrices de covariance de la sortie, dans lequel un rôle essentiel est joué par différents sous-espaces de vecteurs aléatoires gaussiens [<a href= "bibliographie_Toc.html#van-overschee-book96" target= "contents">vD96</a>].</i></dd> </dl> <hr /> </div> <h3>Résumé :</h3> <div class="ABSTRACT"> <i>Dans une série d'études entreprises depuis 1980, le projet <small>SIGMA2</small> a développé une technologie originale offrant les services suivants, «pour une structure en ambiance de travail» : 1) analyse modale, 2) corrélation entre mesures et modèle, 3) détection et diagnostic de fatigues. Le fait, pour ces méthodes, d'opérer en ambiance de travail, impose les contraintes suivantes : 1) l'excitation est naturelle, résultant des conditions mêmes de fonctionnement de la structure, elle est souvent non stationnaire, 2) l'excitation n'est pas mesurée.</i> </div> <p>Les applications industrielles de la surveillance vibratoire en fonctionnement sont diversifiées, que ce soit pour des structures mécaniques complexes (plate-formes offshore, ponts, barrages, bâtiments, avions) ou les machines (turbo-alternateurs, systèmes d'engrenage). Des outils de détection et diagnostic de petits changements de caractéristiques vibratoires sont particulièrement utiles pour la mise en place de politiques de maintenance préventive basées sur l'évolution effective de l'état de la machine ou de la structure surveillée, par opposition à une programmation a priori systématique.</p> <p>Les méthodes classiques d'analyse et de surveillance vibratoires des structures mécaniques et machines tournantes sont essentiellement dédiées au traitement de mesures prises soit sur banc d'essai, soit dans des conditions d'excitation ou de vitesse de rotation spécifiques. L'objet du projet Eurêka <small>SINOPSYS</small> «Model Based Structural Monitoring Using in-Operation System Identification» coordonné par <small>LMS</small> (Leuven Measurements Systems, Leuven, Belgique) est précisément le développement et l'intégration de logiciels d'analyse et de surveillance vibratoires dédiés au traitement de mesures prises pendant le fonctionnement usuel de la structure ou machine considérée, sans excitation artificielle, ni ralentissement, ni arrêt de machine. Les projets <small>SIGMA2</small> et <small>METALAU</small> sont conjointement engagés dans <small>SINOPSYS</small>.</p> <p>La principale contribution de l'<small>INRIA</small> à <small>SINOPSYS</small> consiste en une algorithmique originale de traitement de signaux multi-capteurs (d'accélérométrie par exemple), fournissant des alarmes intelligentes, c'est-à-dire des alarmes donnant des causes profondes des défauts ou fatigues subis par la structure ou la machine. Ces logiciels peuvent être embarqués et fonctionner en-ligne. Parmi les données réelles que l'<small>INRIA</small> traite avec les logiciels développés dans <small>SINOPSYS</small>, figurent les données des vols d'essai d'Ariane 5.</p> <p>Dans la première étape du projet <small>SINOPSYS</small>, focalisée sur l'analyse modale et l'identification des modes de vibration, nous avons amélioré nos procédures interactives de sélection et de validation de modes, et développé un module de «validation de modèle», permettant une validation croisée du résultat d'une identification sur un jeu de données de validation. Dans une seconde étape, nous avons développé un outil de détection de fatigue, en évaluant le degré d'importance de la modification du comportement modal, pour chaque mode. Ceci fonctionne, tant sur données de laboratoire avec excitation mesurée, que sur données en fonctionnement sans mesurer l'excitation. L'ensemble des fonctionnalités de ces deux étapes est intégré dans l'outil <tt>CADA_X</tt> de <small>LMS</small> d'une part, et dans une boîte à outils pour le «freeware» Scilab d'autre part. La dernière étape a porté sur le développement d'un outil de diagnostic des fatigues, où l'on cherche à expliquer les fatigues en termes de modification de la masse volumique ou du module d'Young, avec localisation de ces changements sur la structure.</p> <p>Un objectif important de notre coopération avec <small>LMS</small> est le diagnostic dans le domaine du génie civil. C'est toutefois dans le domaine de l'aéronautique que nous avons pu construire une nouvelle coopération, portant sur l'utilisation des données de vol sous excitation naturelle pour les essais en vol, voir module <a href= "contr_sinopsys_Toc.html#SIGMA2_contrats_sinopsys">7.1</a>.</p> <p>Une telle algorithmique de surveillance et de diagnostic a été généralisée à des modèles plus complexes que ceux liés aux vibrations, et peut être utilisée dans le cadre de la surveillance pour l'aide à la conduite de procédés industriels (turbine à gaz, centrale électrique ou thermique, etc.) ou pour le diagnostic embarqué (pot catalytique, etc.).</p> </body>