Soutenance de thèse de Yasmine Hawwari

Development of signal processing tools for vibro-acoustic based diagnosis of aeronautic machines

L’hélicoptère ou l’avion sont des moyens de transport aérien, très utilisés pour le transport de passagers. Afin de garantir une sécurité totale en vol, une procédure de maintenance continue doit être vérifiée systématiquement. De nombreuses entreprises sont ujourd’hui conscientes de la nécessité de prétraiter les signaux acquis en profondeur et avec des algorithmes pertinents. Cependant, les difficultés proviennent de la complexité de la composition de l’aéronef, du grand nombre de défauts qui peuvent survenir, du régime de fonctionnement non stationnaire, de l’interférence avec le bruit environnemental, etc. Le prétraitement des signaux de vibration dans des conditions difficiles comme celles de l’aéronautique semblent être compliqué. Les conditions de fonctionnement sont non stationnaires et le moteur présente au moins deux familles harmoniques non-linéaires liées à l’arbre à basse et haute pression. De plus, les contraintes de conception imposent un nombre réduit d’accéléromètres (généralement deux) qui est insuffisant pour détecter tous les phénomènes liés à l’arbre. Les signaux acoustiques ne sont pas soumis à cette dernière contrainte. Cependant, ils sont très bruyants par rapport aux signaux de vibration et peuvent ne pas détecter les problèmes de faible énergie. De plus, ils dépendent fortement de la position du microphone et de sa directivité. Ainsi, l’objectif de la thèse est de proposer/essayer des méthodes robustes pour principalement (i) l’interférence entre différents phénomènes linéaires et non linéaires, (ii) les conditions de fonctionnement non stationnaires et (iii) les phénomènes de bruit à large bande (lorsqu’ils ne sont pas d’intérêt). Ces difficultés scientifiques sont considérées à travers (1) une détection aveugle des pics spectraux, (2) l’estimation de la vitesse instantanée et (3) l’estimation de la composante déterministe/tonale.

Pour le premier axe, la détection aveugle de pics spectraux proposée est robuste à l’ignorance de la densité spectrale du bruit spectral et du nombre de pics existants dans le régime variable. Elle offre également une méthode robuste pour neutraliser l’effet des phénomènes de résonance/de large bande. Dans le second axe, la vitesse instantanée est estimée à partir d’un signal vibro-acoustique dans des conditions non stationnaires, car le tachymètre peut être sujet à de nombreux défauts et/ou acquis avec une fréquence d’échantillonnage très basse. Elle est proposée dans un cadre bayésien multicomposantes qui est robuste aux interférences harmoniques et au bruit coloré (résonances, bruit large bande). Le troisième axe concerne l’estimation adaptative de l’amplitude instantanée d’une ou plusieurs composantes tonales à l’aide d’un modèle de filtre de Kalman, où la covariance du bruit de mesure est estimée de manière adaptative tout en étant robuste aux phénomènes impulsifs temporels. Des applications sur des signaux aéronautiques expérimentaux sont élaborées pour mettre en évidence les difficultés citées.

Mots clés : non stationnarité, robustesse, signaux vibro-acoustiques, estimation de la
vitesse, détection des pics, suivi d’ordre adaptatif.