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Memoire bdirina el khansa A-PDF MERGER DEMO N d ? ordre UNIVERSITE MOHAMED BOUDIAF DE M ? SILA FACULTE DES SCIENCES ET SCIENCES DE L ? INGENIEUR DEPARTEMENT D ? ELECTRONIQUE MEMOIRE Présenté pour l ? obtention du diplôme de MAGISTER Spécialité Génie élect

A-PDF MERGER DEMO N d ? ordre UNIVERSITE MOHAMED BOUDIAF DE M ? SILA FACULTE DES SCIENCES ET SCIENCES DE L ? INGENIEUR DEPARTEMENT D ? ELECTRONIQUE MEMOIRE Présenté pour l ? obtention du diplôme de MAGISTER Spécialité Génie électronique Option Contrôle Par BDIRINA EL KHANSA SUJET DIAGNOSTIC DE DEFAUTS D'ENGRENAGE PAR ANALYSE SPECTRALE Soutenue publiquement le Devant le jury composé de Dr BOUAMAR Mohamed Dr CHIKOUCHE Djamel Dr BENARIOUA Younes Dr BOUZIT Nacereddine Dr BENZID Redha M C Université de M'sila Prof Université de Sétif M C Université de M'sila M C Université de Sétif C C Université de M'sila Président Rapporteur Examinateur Examinateur Examinateur CRESUME Toutes les machines en fonctionnement produisent des vibrations qui permettent en e ?et de caractériser la plupart des e ?orts dynamiques et en particulier ceux engendrés par un fonctionnement anormal Ainsi l'analyse des vibrations est devenue une technique très répandue pour apprécier l'état de santé d'une machine a ?n d'éviter la défaillance et n'intervenir qu'à bon escient et pendant des arrêts programmés de production Les techniques classiques de détection de la défaillance dans les machines tournantes basées sur l'analyse de Fourier ont prouvées leurs limitations en termes de résolution spectrale uctuation d'une grande vitesse ce qui nécessite l'utilisation des nouvelles techniques donnant une analyse plus performante Dans ce travail nous appliquons les techniques paramétriques à base des modèles AR et les méthodes de décomposition harmoniques sur un signal vibratoire émis par un système d'engrenage constitué de deux roues dentées fonctionnant sous des conditions constantes Les résultats sont encouragent et le diagnostic de défaut s'e ?ectue à travers l'observation des variations de la fréquence d'engrenage dans l'évolution du spectre de puissance durant les jours d'observation de la machine Mots clés signaux vibratoires d'engrenage analyse spectrale diagnostic de défauts modèle de Prony modèle de Pisarenko modèle de Levinson SUMMARY All machinery in working produce vibrations that permit to characterize most dynamic e ?orts indeed and in particular those generated by an abnormal working So the analysis of the vibrations became a very widespread technique to appreciate the state of health of a machine in order to avoid failing and to intervene only good knowledge and during programmed stops of production The classic techniques of fault detection in the rotating machinery based on Fourier's analysis proved their limitations in terms of spectral resolution uctuation of a high speed what requires the use of new techniques giving more e ?ective analysis In this work we apply parametric techniques such as AR models and the harmonic methods of decomposition on a vibratory signal given out by a gearing system constituted of two gear wheels operating under constant conditions The results are encouraging and fault diagnosis takes place through the observation of the gearing frequency's variations in the evolution of the power spectrum during the days of the machine's observation Keywords vibration signal processing spectrum analysis gear fault diagnosis Prony's model Pisarenko's model Levinson's model ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?