اﻟﺠﻤﻬﻮرﻳﺔ اﻟﺠﺰاﺋﺮﻳﺔ اﻟﺪﻳﻤﻘﺮاﻃﻴﺔ اﻟﺸﻌﺒﻴﺔ République Algérienne Démocratique et P

اﻟﺠﻤﻬﻮرﻳﺔ اﻟﺠﺰاﺋﺮﻳﺔ اﻟﺪﻳﻤﻘﺮاﻃﻴﺔ اﻟﺸﻌﺒﻴﺔ République Algérienne Démocratique et Populaire ارة اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ اﻟﻌﺎﻟﻲ واﻟﺒﺤﺚ اﻟﻌﻠﻤﻲ وز Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique ﺟـﺎﻣـﻌــــﺔ زﻳـــــﺎن ﻋـﺎﺷـــﻮر ﺑﺎﻟـﺠـﻠـﻔـــــﺔ Université Ziane Achour de Djelfa ﻛـــﻠـــــــﻴـــــــﺔ اﻟــــﻌـــﻠـــــــﻮم و اﻟـﺘـــﻜـﻨــــﻮﻟـــﻮﺟــﻴــــــــﺎ Faculté des Sciences et de la Technologie N° d’ordre : . 02 / 2017 Autorisation de soutenance N° 36 /2017 THESE Présentée pour l’obtention du grade de DOCTORAT 3ème Cycle En : Automatique Appliquée Maintenance en Instrumentation Industrielle Par : Mohamed BEN RAHMOUNE Sujet Diagnostic des défaillances d’une turbine à gaz à base des réseaux de neurones artificiels pour l’amélioration de leur système de détection des vibrations Soutenue publiquement, le 15 / 11 /2017, devant le jury composé de : Nom et Prénom Grade Etablissement de rattachement Désignation Mr Abdellah KOUZOU MCA Université de Djelfa Président Mr Ahmed HAFAIFA Professeur Université de Djelfa Directeur de thèse Mr Mouloud GUEMANA MCA Université de Médéa Co Directeur de thèse Mr Kamal MOHAMMEDI Professeur Université de Boumerdès Examinateur Mr Mourad BACHEN MCA Université de Médéa Examinateur Mr Mohamed Mounir RAZAOUI MCA Université de Djelfa Examinateur Université de Djelfa, 2017 Dédicaces Je dédie cette thèse à : Mes très chers parents, pour leurs encouragements et pour m’avoir permis de réaliser mes études dans les meilleures conditions. A Mes frères Tidjani, Youcef. Ma chère sœur NAIMA et ses fils Akram et Djawad A toute ma famille A tous mes amis, et en particulier DEROUICHE Boubakeur et son fils Mohamed Et à tous ceux que j’aime Mohamed Ben Rahmoune Djelfa 05 Juin 2017 Remerciements Le présent travail de thèse de doctorat L.M.D a été effectué au sein du laboratoire d’Automatique Appliquée et Diagnostics Industriel (LAADI) à la faculté des sciences technologiques de l'université de Djelfa. Je tiens à exprimer ma reconnaissance et mes remerciements à mes directeurs de thèse, Monsieur Ahmed HAFAIFA et Dr. Mouloud GUEMANA pour la confiance qu’ils m’ont témoignée en m’offrant la possibilité de travailler avec eux, et j’exprime ma reconnaissance et mon respect le plus profond vis à vis leurs encadrement et leurs disponibilités durant ces années de thèse. Tous mes remerciements également à Monsieur Dr. Abdellah KOUZOU, Maître de conférences à l’Université de Djelfa, pour avoir accepté d’examiner mon travail et présider le jury et pour toutes ses discutions, ses conseils et sa bonne humeur. Aussi, j’exprime toute ma gratitude à Monsieur Kamal MOHAMMEDI, Professeur à l’Université de Boumerdèse et à Monsieur Mourad BACHEN, Maître de conférences à l’Université de Médéa et à Monsieur Mohamed Mounir RAZAOUI, Maître de conférences à l’Université de Djelfa, pour avoir accepter de prendre part au jury. Enfin, je voudrais rendre hommage à tous ceux qui, plus ou moins récemment, de près ou de loin, à leur manière m’ont aidé à mener à bien cette thèse. Mohamed Ben Rahmoune Djelfa 05 Juin 2017 ص
   ا  ھ ه ا  ظاھ "م ا  ار  ل  اك ا$ % و ا& ا%()*   ا%+ط و%-).( ا% .& "/ ر0( 1ا  أ%)ز4 ا . %6
 إ ا1 أ% 89 : < ا ا.ع  ا%) ت @)م إ? افA احC اوارة،  ل ا و %FC ا ( G /" (م .)" GH )ء اJ  .)ت ا " )ت-F9ا %F ا %").GH ا " %Hا ( ا   -  ) وLF<) اMF& .&ر% % )ز ارو4 ا . ( G  %").GH ا%F )ت ا-F9 اN<A ةO P$ و%$  )<" ا   ا* ل%F( 6  اNQ) .ا %6 إ ا )ز 4 & ر&.)ت ا%H) % 89 ازاتO "/ ا ھ%1).)ب اG" ا%FC & اP  ا %F )ت ا-F9)ءة اSJ F و ) + دواتUJ %").GH ا %1 A  ا1 %(C %& %@Aا اة%-).( ا . Résumé Ce travail de thèse est conçu pour fournir des mesures de protections et sécurités contre les phénomènes d’instabilité par l’évaluation du comportement dynamique approfondi réalisé sur une turbine à gaz, dans le but de fournir une stratégie de diagnostics efficace à ce type de machine tournante, et cela par la proposition d'un système de supervision basé sur le développement des outils des réseaux de neurones artificiels, connectés entre eux selon la configuration adoptée à la turbine à gaz étudiée. Les résultats expérimentaux obtenus sont satisfaisants et illustrent l’intérêt des l’approche des réseaux de neurones artificiels pour l'élaboration d'une telle stratégie de diagnostics propre aux turbines à gaz. Cette approche permet de mieux gérer les défaillances causées par les vibrations et montre l'efficacité des ces réseaux de neurones comme outils de calcul très puissants dans la modélisation des systèmes dynamiques complexes. Abstract This thesis work is designed to provide protection and safety measures against the phenomena of instability by the evaluation of the deep dynamic behavior carried out on a gas turbine. In order to provide an effective diagnostic strategy for this type of rotating machine, by proposing a supervision system based on the development of artificial neural network tools, connected to each other according to the configuration adopted at the gas turbine studied. The experimental results obtained are satisfactory and illustrate the advantage of the approach of artificial neural networks for the development of a gas turbine-specific diagnostic strategy. This approach makes it possible to better manage the failures caused by the vibrations and showing the efficiencies of artificial neural networks as very powerful computational tools in the modeling of complex dynamic systems. A Table des matières Liste des Figures ................................................................................................................................................. D Liste des Tableaux ................................................................................................................................ ............. E Liste des Travaux ................................................................................................................................. .............. F Introduction Générale ................................................................................................................................ ...... 01 CHAPITRE I: Etat de l'art sur les systèmes de diagnostic .............................................................................. 04 I.1. Introduction ................................................................................................................................................... 05 I.2. Définitions et terminologie ........................................................................................................................ 05 I.3. Caractéristiques d’un système de diagnostic ........................................................................................... 06 I.4. Phases de diagnostic .................................................................................................................................... 08 I.5. Résidus ........................................................................................................................................................... 10 I.5.1. Approche par espace de parité ............................................................................................................... 11 I.5.2. Estimation paramétriques ....................................................................................................................... 13 I.5.3. Approche à base d’observateurs ............................................................................................................ 14 I.6. Différentes types de défauts ...................................................................................................................... 16 I.6.1. Défaut avec changement brusque de mode ......................................................................................... 16 I.6.2. Dérive lente de défaut .............................................................................................................................. 16 I.7. Classification des méthodes de diagnostic ............................................................................................... 17 I.7.1. Méthodes internes de diagnostic............................................................................................................ 18 I.7.2. Approche externes de diagnostic ........................................................................................................... 19 I.7.3. Approche utilisant le mode de raisonnement....................................................................................... 19 I.8. Approches de diagnostic industriel ............................................................................................................ 21 I.8.1. Méthodes d’analyse fonctionnelle ......................................................................................................... 21 I.8.2. Méthodes d’analyse dysfonctionnelle ................................................................................................... 21 I.8.3. Méthodes déductives ............................................................................................................................... 21 I.8.4. Méthodes inductives ................................................................................................................................ 22 I.9. Redondances ................................................................................................................................................. 22 I.9.1. Modélisation physique ............................................................................................................................. 22 I.9.2. Redondance analytique ............................................................................................................................ 23 I.10. Méthodes de diagnostic par analyse des signatures externes............................................................. 24 I.10.1. Reconnaissance des formes................................................................................................................... 24 B I.10.2. Systèmes experts de diagnostic ............................................................................................................ 25 I.11. Diagnostic à base de la logique floue ...................................................................................................... 25 I.12. Diagnostic à base des réseaux de neurones............................................................................................ 26 I.13. Conclusion ................................................................................................................................................... 28 CHAPITRE II: Approche de Réseaux de neurones artificiels Réseaux ....................................................... 29 II.1. Introduction.................................................................................................................................................. 30 II.2. Réseaux de neurones artificiels.................................................................................................................. 30 II.3. Fonctionnement d’un neurone formel .................................................................................................... 32 II.4. Model mathématique d’un neurone artificiel.......................................................................................... 32 II.5. Classification et propriétés des neurones artificiels .............................................................................. 36 II.6. Architecture des réseaux de neurones..................................................................................................... 36 II.7. Apprentissage des réseaux de neurones.................................................................................................. 41 II.7.1. Apprentissage supervisé .................................. ...................................................................................... 43 II.7.2. Apprentissage auto organisation........................................................................................................... 43 II.7.3. Apprentissage par renforcement (semi – supervisé) .......................................................................... 44 II.7.4. Règles d’apprentissage............................................................................................................................. 44 II.7.5. Algorithme de la rétro-propagation du gradient (RPG) ...................................................................... 47 II.8. Conclusion ................................................................................................................................................... 51 CHAPITRE III: Détection des vibrations des turbines à gaz ......................................................................... 52 III.1. Introduction................................................................................................................................................. 53 III.2. Turbines à gaz ............................................................................................................................................. 54 III.3. Vibrations d’une turbine à gaz.................................................................................................................. 54 III.3.1. Modélisation de vibrations de turbine à gaz....................................................................................... 55 III.3.2. Vibrations des paliers de turbine .......................................................................................................... 56 III.3.3. Défauts de désalignement ..................................................................................................................... 57 III.3.4. Phénomène de balourds......................................................................................................................... 58 III.4. Danger et remèdes de vibrations des turbines. .................................................................................... 58 III.5. Surveillance de vibrations ......................................................................................................................... 59 III.5.1. Indicateurs de surveillance de vibrations............................................................................................. 60 III.5.2. Système de supervision à base d’intelligence artificielle .................................................................. 61 III.6. Supervision par réseaux de neurones artificiels .................................................................................... 61 III.7. Résultats d'investigation des réseaux de neurones pour la détection de vibrations ...................... 62 C III.7.1. Choix du modèle neuronal..................................................................................................................... 64 III.8. Conclusion.................................................................................................................................................... 76 CHAPITRE IV: Surveillance des défaillances d’une turbine à gaz à base des réseaux de neurones artificiels.................................................................................................................................................... 77 IV.1. Introduction................................................................................................................................................. 78 IV.2. Turbine à gaz .............................................................................................................................................. 78 IV.3. Modélisation de dynamique turbine à gaz GE MS 3002....................................................................... 81 IV.4. Surveillance de défaillance d'une turbine à gaz de type GE MS 3002................................................ 83 IV.5. Résultats d'application de procédure de surveillance de turbine GE MS 3002................................ 90 IV.6. Contrôle de vitesse de la turbine haute pression ................................................................................. 95 IV.7. Résultats d'applications de contrôle de la vitesse HP de la turbine ................................................... 99 IV.8. Conclusion.................................................................................................................................................... 113 Conclusion générale ......................................................................................................................................... 114 Références Bibliographiques .....................................................................................….………………………………… 116 D Liste des Figures Figure I.1 : Diagnostic à base de modèle.......................................................................................................... 06 Figure I.2 : Dérive de capteur............................................................................................................................. 07 Figure I.3 : Biais de capteur................................................................................................................................ 07 Figure I.4 : Valeur aberrante........................................ ..................................................................................... 08 Figure I.5 : Défauts d’un processus physique ................................................................................................. 08 Figure I.6. Différentes phases du diagnostic industriel ................................................................................. 10 Figure I.7 : Génération de résidus .................................................................................................................... 11 uploads/Sante/ diagnostic-des-defaillances-a-base-des-reseaux-de-neurones.pdf

Documents similaires

AVERTISSEMENT Ce document est le fruit d'un long travail approuvé par le jury d 0 0

Injection Renix principe - schéma électrique TP sur établi diagnostic - diagnos 0 0

Orthod Fr 2014;85:59–91 c ⃝EDP Sciences, SFODF , 2014 DOI: 10.1051/orthodfr/201 0 0

ETABILSSEMENT DE FORMATION PRIVE AGREER PAR L‘ETAT SPECIALSE EN MAINTENANCE AUT 0 0

INSTITUT NATIONAL DE FORMATION SUPERIEURE PARAMEDICALE DE BISKRA MEMOIRE PROFES 0 0

1 BIOPSIE DES TUMEURS DE LA TÊTE ET DU COU ET DES GANGLIONS LYMPHATIQUES CERVIC 0 0

REZZIK Izem 21500989 Fiche de travail et de lecture n°3 Thème : Les psychoses / 0 0

Etude sur le phénomène de la corruption dans le secteur du transport routier et 0 0

Study Guide American Board of Medical Microbiology The American Board of Medica 0 0

INSTITUT PASTEUR D’ALGERIE LABORATOIRE CENTRAL DE LA TUBERCULOSE DIAGNOSTIC BAC 0 0

• Détails
• Publié le Mai 20, 2022
• Catégorie Health / Santé
• Langue French
• Taille du fichier 2.5093MB