Cette Thèse aborde le diagnostic des défauts mécaniques des machines électromécaniques par traitement des signaux électriques (courants et tensions) issus des telles machines et reçus sur un ensemble des capteurs, et essayer d'extraire et de séparer les différentes composantes, électriques ou mécaniques, qui existent. Nous procédons par une modélisation de la machine asynchrone et du défaut de roulement pour expliquer le phénomène physique mis en jeu lors de l'apparition de ce type des défauts. Les outils de traitement du signal dédiés à l'analyse cyclostationnaire peuvent apporter de nouvelles solutions. Nous associons ces outils à l'approche classique de soustraction de bruit qui consiste à retrouver dans un signal donné tout ce qui est dû à un autre signal (mécanique → électrique et électrique → mécanique). Pour valider les études faites sur les signaux électriques, nous traitons aussi les signaux vibratoires. Il est nécessaire de suivre l'influence du défaut tout au long de la chaîne cinématique et d'étudier les transferts des variables mécaniques vers les variables électriques au sein de la machine électrique. La modélisation montre que ce transfert passe à travers la vitesse instantanée, il est donc important de vérifier la présence d'information relative au défaut sur celle-ci. Les défauts de roulement sont ciblés et nous proposons quelques moyens permettant l'utilisation de la vitesse instantanée comme indicateur de défaillances.

Ce travail de thèse traite de la détection et du diagnostic de défaillances mécaniques par analyse du courant statorique dans les entraînements électriques à base de machine asynchrone. Deux effets d'un défaut mécanique, des oscillations de couple et une excentricité d'entrefer, sont supposés. La modélisation par approche des ondes de forces magnétomotrices et de perméance conduit à deux modèles analytiques du signal courant. La conséquence des défauts est soit une modulation de phase, soit une modulation d'amplitude du signal courant statorique. Ces phénomènes sont détectés par une analyse spectrale en régime permanent, ou des méthodes temps fréquence en régime transitoire. Les méthodes étudiées sont la fréquence instantanée, le spectrogramme et la représentation de Wigner-Ville. L'estimation paramétrique d'indices de modulation a également été traitée. Des résultats de simulation et expérimentaux permettent de valider les signatures et d'extraire de façon automatique des indicateurs de défaut. De plus, une méthode permettant la distinction des oscillations de couple d'une excentricité dynamique est proposée. L'étude est complétée par une implémentation sur DSP des méthodes temps-fréquence afin de démontrer la faisabilité d'une surveillance en ligne.

Le sujet de la thèse porte sur l'étude des approches d'estimation des Signaux à Phase Polynomiale (SPP) noyés par un bruit non gaussien. Nous considérons deux modèles pour le bruit: le premier modèle est défini par une Somme Pondérée de Gaussiennes et le second par des distributions alpha-stables. Dans un premier temps, nous abordons les méthodes classiques d'analyse des SPP. L'utilisation des statistiques d'ordre fractionnaire permet d'obtenir des algorithmes robustes en présence de bruit impulsif; nous exploitons cette propriété pour proposer une Distribution de Wigner-Ville Polynomiale pour l'analyse des SPP. Cette nouvelle distribution, permet de mieux estimer la fréquence instantanée du SPP bruité. La deuxième partie est consacrée aux méthodes récentes d'analyse spectrale adaptées aux SPP. Nous proposons un algorithme MUSIC robuste obtenu par SVD de la matrice de covariation. Cet algorithme nous permet d'estimer les coefficients de la phase dans un plan temps-coefficient. Dans la troisième partie, une approche pour l'estimation des SPP par filtrage de Kalman est présentée. Cette approche repose sur un modèle d'état non linéaire avec un bruit d'observation non gaussien. Nous présentons trois types de filtres de Kalman robustes au bruit impulsif. Le premier, appelé filtre de Kalman étendu robuste utilise un gain de Kalman dépendant de la fonction de Huber. Aussi, nous proposons d'utiliser deux filtres de Kalman étendus (EKF) opérant en parallèle couplés via le terme d'apparition du bruit impulsif. Enfin, il est possible d'améliorer les performances d'estimation en utilisant un filtre UKF ‘unscented Kalman filter' à la place du filtre EKF.

Les superpositions d'ondes modulées en amplitude et en fréquence (modes AM--FM) sont couramment utilisées pour modéliser de nombreux signaux du monde réel : cela inclut des signaux audio (musique, parole), médicaux (ECG), ou diverses séries temporelles (températures, consommation électrique). L'objectif de ce travail est l'analyse et la compréhension fine de tels signaux, dits "multicomposantes" car ils contiennent plusieurs modes. Les méthodes mises en oeuvre vont permettre de les représenter efficacement, d'identifier les différents modes puis de les démoduler (c'est-à-dire déterminer leur amplitude et fréquence instantanée), et enfin de les reconstruire. On se place pour cela dans le cadre bien établi de l'analyse temps-fréquence (avec la transformée de Fourier à court terme) ou temps-échelle (transformée en ondelettes continue). On s'intéressera également à une méthode plus algorithmique et moins fondée mathématiquement, basée sur la notion de symétrie des enveloppes des modes : la décomposition modale empirique. La première contribution de la thèse propose une alternative au processus dit ``de tamisage'' dans la décomposition modale empirique, dont la convergence et la stabilité ne sont pas garanties. \`A la place, une étape d'optimisation sous contraintes ainsi qu'une meilleure détection des extrema locaux du mode haute fréquence garantissent l'existence mathématique du mode, tout en donnant de bons résultats empiriques. La deuxième contribution concerne l'analyse des signaux multicomposantes par la transformée de Fourier à court terme et à la transformée en ondelettes continues, en exploitant leur structure particulière ``en ridge'' dans le plan temps-fréquence. Plus précisément, nous proposons une nouvelle méthode de reconstruction des modes par intégration locale, adaptée à la modulation fréquentielle, avec des garanties théoriques. Cette technique donne lieu à une nouvelle méthode de débruitage des signaux multicomposantes. La troisième contribution concerne l'amélioration de la qualité de la représentation au moyen de la ``réallocation'' et du ``synchrosqueezing''. Nous prolongeons le synchrosqueezing à la transformée de Fourier à court terme, et en proposons deux extensions inversibles et adaptées à des modulations fréquentielles importantes, que nous comparons aux méthodes originelles. Une généralisation du synchrosqueezing à la dimension 2 est enfin proposée, qui utilise le cadre de la transformée en ondelettes monogène. / Many signals from the physical world can be modeled accurately as a superposition of amplitude- and frequency-modulated waves. This includes audio signals (speech, music), medical data (ECG) as well as temporal series (temperature or electric consumption). This thesis deals with the analysis of such signals, called multicomponent because they contain several modes. The techniques involved allow for the detection of the different modes, their demodulation (ie, determination of their instantaneous amplitude and frequency) and reconstruction. The thesis uses the well-known framework of time-frequency and time-scale analysis through the use of the short-time Fourier and the continuous wavelet transforms. We will also consider a more recent algorithmic method based on the symmetry of the enveloppes : the empirical mode decomposition. The first contribution proposes a new way to avoid the iterative ``Sifting Process'' in the empirical mode decomposition, whose convergence and stability are not guaranteed. Instead, one uses a constrained optimization step together with an enhanced detection of the local extrema of the high-frequency mode. The second contribution analyses multicomponent signals through the short-time Fourier transform and the continuous wavelet transform, taking advantage of the ``ridge'' structure of such signals in the time-frequency or time-scale planes. More precisely, we propose a new reconstruction method based on local integration, adapted to the local frequency modulation. Some theoretical guarantees for this reconstruction are provided, as well as an application to multicomponent signal denoising. The third contribution deals with the quality of the time-frequency representation, using the reassignment method and the synchrosqueezing transform: we propose two extensions of the synchrosqueezing, that enable mode reconstruction while remaining efficient for strongly modulated waves. A generalization of the synchrosqueezing in dimension 2 is also proposed, based on the so-called monogenic wavelet transform.

L'anémométrie laser à effet Doppler (ALD), dont l'utilisation est très répandue en mécanique des fluides, peut aussi être utilisée pour la mesure de vitesse particulaire acoustique. La nature vectorielle de cette grandeur permet de caractériser les champs à structure complexe ce qui autorise, par exemple, l'étude de phénomènes acoustiques au voisinage de parois vibrantes ou de discontinuités géométriques. L'ALD offre, pour ce type de problème, le double avantage de présenter une bonne résolution spatiale de la mesure et de ne perturber que faiblement le champ à explorer.<br />Le Laboratoire d'Acoustique de l'Université du Maine est équipé d'un banc de mesure conçu pour la mesure de vitesse acoustique. Depuis près de huit ans, les recherches se sont orientées vers la validation expérimentale de cette technique ainsi que vers l'élaboration de méthodes de traitement des signaux propres à extraire la vitesse particulaire dans un contexte de traitement différé et avec l'hypothèse d'un signal Doppler d'amplitude constante. Cependant, pour que l'ALD soit exploitable efficacement il est indispensable de concevoir un système de mesure, simple d'utilisation, permettant d'accéder rapidement à la vitesse acoustique et prenant en compte la nature variable de l'amplitude du signal Doppler.<br />L'objectif de cette étude est donc de proposer des méthodes de traitement du signal adaptées à l'estimation de la vitesse particulaire acoustique, dans le cas d'une excitation sinusoïdale, et de définir une architecture matérielle et logicielle indispensable à cette mesure. Celle-ci s'opère à partir des composantes en phase et en quadrature du signal Doppler ramenées en bande de base à l'aide d'un dispositif de démodulation analogique spécialement développé pour cette application. Trois estimateurs sont alors proposés : le premier est basé sur le calcul de la dérivée de la phase du signal Doppler. Sa principale vocation consiste à initialiser une deuxième méthode d'estimation basée sur la recherche du maximum de vraisemblance. Le filtrage de Kalman étendu constitue la troisième méthode explorée. Enfin, les formes analytiques, approchées mais précises, des bornes de Cramer-Rao montrent l'influence des paramètres du problème sur la qualité des estimations. Par la suite, des simulations statistiques de Monte-Carlo permettent d'évaluer la qualité des trois méthodes. Une estimation sommaire des complexités algorithmiques des estimateurs complète également cette phase d'évaluation.<br />Enfin, la validation expérimentale des techniques d'estimation s'articule autour de deux expériences. Dans un premier temps, la mesure de la vitesse de déplacement sinusoïdale d'une pointe d'aiguille montée dans un pot vibrant permet de confronter les résultats obtenus par ALD à ceux que donne un vibromètre laser. Dans un second temps, la mesure de vitesses particulaires acoustiques rayonnées par un haut-parleur électrodynamique, est proposée. Les valeurs issues de la mesure en champ libre par ALD sont alors comparées à celles des vitesses de référence obtenues à l'aide de la méthode du doublet microphonique.

Le contrôle de santé structural ou Structural Health Monitoring (SHM) des matériaux constitue une démarche fondamentale pour la maîtrise de la durabilité et de la fiabilité des structures en service. Au-delà des enjeux industriels et humains qui ne cessent de s'accroître en termes de sécurité et de fiabilité, le contrôle de santé doit faire face à des exigences de plus en plus élaborées. Les nouvelles stratégies de contrôle de santé doivent non seulement détecter et identifier l'endommagement mais aussi quantifier les différents phénomènes qui en sont responsables. Pour atteindre cet objectif, il est nécessaire d'accéder à une meilleure connaissance des processus d'endommagement. Par ailleurs, ceux-ci surviennent fréquemment sous l'effet de sollicitations mécaniques et environnementales. Ainsi, il est indispensable, d'une part, d'élaborer des méthodes de traitement des signaux permettant d'estimer les effets des conditions environnementales et opérationnelles, dans un contexte de l'analyse des événements précurseurs des mécanismes d'endommagement, et, d'autre part, de définir les descripteurs d'endommagement les plus adaptés à cette analyse. Cette étude propose donc des méthodes de traitement du signal permettant d'atteindre cet objectif, dans un premier temps, pour l'estimation des effets externes sur les ondes multidiffusées dans un contexte de contrôle de santé actif et, dans un second temps, pour l'extraction d'un indicateur d'endommagement à partir de l'analyse des signaux d'émission acoustique dans un contexte de contrôle de santé passif. Dans la première partie de ce travail, quatre méthodes de traitement du signal sont proposées. Celles-ci permettent de prendre en compte les variations des conditions environnementales dans la structure, qui dans le cadre de cette thèse, se sont limitées au cas particulier du changement de la température. En effet, les variations de température ont pour effet de modifier les propriétés mécaniques du matériau et par conséquent la vitesse de propagation des ondes ultrasonores. Ce phénomène entraîne alors une dilatation temporelle des signaux acoustiques qu'il convient d'estimer afin de suivre les variations de température. Quatre estimateurs de coefficients de dilatation sont alors étudiés : Il s'agit de l'intercorrélation à fenêtre glissante, utilisée comme méthode de référence, la méthode du stretching, l'estimateur à variance minimale et la transformée exponentielle. Les deux premières méthodes ont été déjà validées dans la littérature alors que les deux dernières ont été développées spécifiquement dans le cadre de cette étude. Par la suite, une évaluation statistique de la qualité des estimations est menée grâce à des simulations de Monte-Carlo utilisant des signaux de synthèse. Ces signaux sont basés sur un modèle de signal multidiffusé prenant en compte l'influence de la température. Une estimation sommaire de la complexité algorithmique des méthodes de traitement du signal complète également cette phase d'évaluation. Enfin, la validation expérimentale des méthodes d'estimation est réalisée sur deux types de matériaux : Tout d'abord, dans une plaque d'aluminium, milieu homogène dont les caractéristiques sont connues, puis, dans un second temps dans un milieu fortement hétérogène prenant la forme d'une plaque composite en verre/epoxy. Dans ces expériences, les plaques sont soumises à différentes températures dans un environnement thermique contrôlé. Les estimations de température sont alors confrontées à un modèle analytique décrivant le comportement du matériau. La seconde partie de ce travail concerne la caractérisation in situ des mécanismes d'endommagement par émission acoustique dans des matériaux hétérogènes. Les sources d'émission acoustique génèrent des signaux non stationnaires...

L'objectif repose sur le traitement et l'analyse des signaux non-stationnaires, multi-composantes. <br />Pour le traitement (filtrage et débruitage), nous proposons de nouveaux outils fondés sur la Transformation de Huang (ou Décomposition modale empirique : EMD). Partant de l'opérateur de Teager-Kaiser, nous proposons un nouvel opérateur de mesure d'interaction entre deux signaux complexes. Nous établissons les liens théoriques avec les représentations temps-fréquence de la classe de Cohen. Nous montrons que c'est une mesure de similarité et qu'il est adapté à la détection de signaux. <br />Pour l'analyse, nous introduisons une nouvelle méthode temps-fréquence basée sur l'utilisation conjointe de l'EMD et de l'opérateur de Teager-Kaiser : la Transformation de Huang-Teager (THT). Pour illustrer ces concepts, des résultats de filtrage, de débruitage, de détection, d'analyse temps-fréquence de signaux sont présentés. Nous terminons par l'analyse et classification des échos de cibles sonars par THT.

Le contrôle de santé structural ou Structural Health Monitoring (SHM) des matériaux constitue une démarche fondamentale pour la maîtrise de la durabilité et de la fiabilité des structures en service. Au-delà des enjeux industriels et humains qui ne cessent de s’accroître en termes de sécurité et de fiabilité, le contrôle de santé doit faire face à des exigences de plus en plus élaborées. Les nouvelles stratégies de contrôle de santé doivent non seulement détecter et identifier l’endommagement mais aussi quantifier les différents phénomènes qui en sont responsables. Pour atteindre cet objectif, il est nécessaire d’accéder à une meilleure connaissance des processus d’endommagement. Par ailleurs, ceux-ci surviennent fréquemment sous l’effet de sollicitations mécaniques et environnementales. Ainsi, il est indispensable, d’une part, d’élaborer des méthodes de traitement des signaux permettant d’estimer les effets des conditions environnementales et opérationnelles, dans un contexte de l’analyse des événements précurseurs des mécanismes d’endommagement, et, d’autre part, de définir les descripteurs d’endommagement les plus adaptés à cette analyse. Cette étude propose donc des méthodes de traitement du signal permettant d’atteindre cet objectif, dans un premier temps, pour l’estimation des effets externes sur les ondes multidiffusées dans un contexte de contrôle de santé actif et, dans un second temps, pour l’extraction d’un indicateur d’endommagement à partir de l’analyse des signaux d’émission acoustique dans un contexte de contrôle de santé passif. Dans la première partie de ce travail, quatre méthodes de traitement du signal sont proposées. Celles-ci permettent de prendre en compte les variations des conditions environnementales dans la structure, qui dans le cadre de cette thèse, se sont limitées au cas particulier du changement de la température. En effet, les variations de température ont pour effet de modifier les propriétés mécaniques du matériau et par conséquent la vitesse de propagation des ondes ultrasonores. Ce phénomène entraîne alors une dilatation temporelle des signaux acoustiques qu’il convient d’estimer afin de suivre les variations de température. Quatre estimateurs de coefficients de dilatation sont alors étudiés : Il s’agit de l’intercorrélation à fenêtre glissante, utilisée comme méthode de référence, la méthode du stretching, l’estimateur à variance minimale et la transformée exponentielle. Les deux premières méthodes ont été déjà validées dans la littérature alors que les deux dernières ont été développées spécifiquement dans le cadre de cette étude. Par la suite, une évaluation statistique de la qualité des estimations est menée grâce à des simulations de Monte-Carlo utilisant des signaux de synthèse. Ces signaux sont basés sur un modèle de signal multidiffusé prenant en compte l’influence de la température. Une estimation sommaire de la complexité algorithmique des méthodes de traitement du signal complète également cette phase d’évaluation. Enfin, la validation expérimentale des méthodes d’estimation est réalisée sur deux types de matériaux : Tout d’abord, dans une plaque d’aluminium, milieu homogène dont les caractéristiques sont connues, puis, dans un second temps dans un milieu fortement hétérogène prenant la forme d’une plaque composite en verre/epoxy. Dans ces expériences, les plaques sont soumises à différentes températures dans un environnement thermique contrôlé. Les estimations de température sont alors confrontées à un modèle analytique décrivant le comportement du matériau. La seconde partie de ce travail concerne la caractérisation in situ des mécanismes d’endommagement par émission acoustique dans des matériaux hétérogènes. Les sources d’émission acoustique génèrent des signaux non stationnaires... / Structural health monitoring (SHM) of materials is a fundamental measure to master thedurability and the reliability of structures in service. Beyond the industrial and human issuesever increasing in terms of safety and reliability, health monitoring must cope with demandsincreasingly sophisticated. New health monitoring strategies must not only detect and identifydamage but also quantify the various phenomena involved in it. To achieve this objective, itis necessary to reach a better understanding of the damage process. Moreover, they frequentlyoccur as a result of mechanical and environmental stresses. Thus, it is essential, first, to developsignal processing methods for estimating the effects of environmental and operational conditions,in the context of the analysis of precursor events of damage mechanisms, and on theother hand, to define the damage descriptors that are the most suitable to this analysis. Thisstudy proposes signal processing methods to achieve this goal. At first, to the estimation ofexternal effects on the scattered waves in an active health control context, in a second step, tothe extraction of a damage indicator from the signals analysis of acoustic emission in a passivehealth monitoring context.In the first part of this work, four signal processing methods are proposed. These allow takinginto account the variation of environmental conditions in the structure, which in this thesis,were limited to the particular case of temperature change. Indeed, temperature changes have theeffect of altering the mechanical properties of the material and therefore the propagation velocityof ultrasonic waves. This phenomenon then causes a dilation of the acoustic signals that shouldbe estimated in order to monitor changes in temperature. Four estimators of dilation coefficientsare then studied: the intercorrelation sliding window, used as reference method, the stretchingmethod, the minimum variance estimator and the exponential transform. The first two methodshave already been validated in the literature while the latter two were developed specificallyin the context of this study. Thereafter, a statistical evaluation of the quality of estimates isconducted through Monte Carlo simulations using synthetic signals. These signals are basedon a scattered signal model taking into account the influence of temperature. A raw estimateof the computational complexity of signal processing methods also completes this evaluationphase. Finally, the experimental validation of estimation methods is performed on two types ofmaterial: First, in an aluminum plate, homogeneous medium whose characteristics are known,then, in a second step in a highly heterogeneous environment in the form of a compositeglass/epoxy plate. In these experiments, the plates are subjected to different temperatures in acontrolled thermal environment. The temperature estimates are then faced with an analyticalmodel describing the material behavior.The second part of this work concerns in situ characterization of damage mechanisms byacoustic emission in heterogeneous materials. Acoustic emission sources generate non-stationarysignals. The Hilbert-Huang transform is thus proposed for the discrimination of signals representativeof four typical sources of acoustic emission in composites: matrix cracking, debondingfiber/matrix, fiber breakage and delamination. A new time-frequency descriptor is then definedfrom the Hilbert-Huang transform and is introduced into an online classification algorithm. Amethod of unsupervised classification, based on the k-means method, is then used to discriminatethe sources of acoustic emission and the data segmentation quality is evaluated. Thesignals are recorded from blank samples, using piezoelectric sensors stuck to the surface of thematerial and sensitive samples (sensors integrated within the material)...