The casualty rate of road vehicle accidents in South Africa is one of the highest in the world. This trend has persisted with little variation over the years, despite the efforts of local road safety organisations and research institutions to decrease them. Some of these road vehicle accidents are due to a mechanical failure of the vehicle. The main goal of this study is to establish how high the incidence of mechanical failure is in these accidents. And further to assess if these percentages of mechanical failures do coincide with trends already indicated nationally as well as internationally. Detailed information on the condition of vehicles was collected in and around the Pretoria area. Surveys were conducted to obtain local road and traffic information about vehicle conditions. The one survey was defined as Potential Mechanical Defect Tests (PMDT) where vehicles were stopped and given a brief mechanical inspection, and the other was a Minibus Survey where information was obtained about the age of the vehicle and the overall condition and pressure of tyres. Additional information was obtained from the Accident Response Unit (ARU) and the Forensic Sciences Laboratories, both of the South African Police Services in Pretoria. The findings of the study are that according to the data collected by the ARU over a period of 2,5 years, on average 3,3% of the accidents reported per year in the region were caused by mechanical failures. These identified percentages correspond with values obtained for international countries. The PMDT data indicate that 40% of the vehicles surveyed in suburban areas and 29% of the vehicles surveyed on the highway had mechanical defects that contravened current road and traffic regulations. The difference between the percentages indicates that the condition of vehicles inspected in the suburban area differs significantly from the condition of those using the highway. In the Minibus Survey, large irregularities in tyre pressure were identified as cause for concern. In general, all of the above findings indicated that maintenance on older vehicles seemed to receive less attention. It is proposed that annual vehicle inspections should be introduced, especially for vehicles carrying fare-paying passengers, to improve road safety standards on South African roads. / Dissertation (M Eng (Mechanical Engineering))--University of Pretoria, 2006. / Mechanical and Aeronautical Engineering / unrestricted

L’analyse vibratoire constitue une part très importante des moyens de mesures pour la surveillance et la détection des défauts mécaniques des machines tournantes. Le positionnement des accéléromètres est stratégique et contribue fortement à la réussite du diagnostic ; la proximité du capteur de l’élément défaillant est une condition très utile, mais pas toujours réalisable. La corrélation entre le bruit émis par une machine et son état est assez étroite et montre l’apport des mesures acoustiques pour l’optimisation du diagnostic. L’imagerie acoustique, très appliquée pour détecter des sources dans le domaine du transport, avec ses multiples méthodes (holographie, beamforming, etc…) peut être un moyen pour remonter aux défauts mécaniques. Dans cet objectif, plusieurs stratégies basées sur l’algorithme de beamforming sont développées. Premièrement, des indicateurs communément utilisés pour le diagnostic des machines sont visualisés en fonction de l’espace. Le kurtosis permet de localiser les sources impulsives qui peuvent être reliées à un défaut. De nouveaux indicateurs basés sur le spectre d’enveloppe des signaux focalisés sont également mis en place pour détecter les défauts de roulement de bague interne et externe. D’autre part, la moyenne synchrone angulaire est utilisée pour extraire le champ acoustique synchrone avec la rotation d'un composant de la machine. Les sources reliées à un défaut sont affectées au champ résiduel et peuvent être identifiées dans les cartographies. Enfin, une nouvelle méthode d'imagerie acoustique qui exploite les fonctions de transfert vibroacoustiques entre des accéléromètres positionnés sur la machine et une antenne acoustique est développée. Elle permet d'obtenir des cartographies de la pression rayonnée sur une surface de la machine uniquement à partir d'accéléromètres. Son applicabilité à la détection de défaut est également démontrée sur un banc à engrenages. / Vibration analysis is mainly used in condition monitoring and fault detection of rotating machine domain. The success of the diagnosis is strongly related to the position of the accelerometers. However, the machine geometry sometimes prevents the sensors to be placed close enough to the faulted part causing the diagnostic failure. The sound emitted by a mechanism and its condition are related. Using microphones to optimize condition monitoring is then justified. Acoustic imaging techniques (acoustic holography, beamforming, etc…) are mainly used as a source localization and quantification tool but they can be turned into a powerful diagnosis tool. Several strategies based on the beamforming algorithm are developed in this work. Firstly, diagnosis features commonly used in condition monitoring of rotating machinery are mapped as a function of space. Kurtosis allows localizing impulsive sources which eventually can be related to a mechanism failure. New features based on the squared envelope spectrum of the focused signals are also introduced. They aim toward the detection of inner and outer race fault in roller element bearings. On the other hand, angular synchronous average is used to extract the acoustic field synchronous with one component rotation. The sources related to a fault are localized in the residual field mappings. Finally, a new imaging technique based on the vibroacoustic transfer functions between a few accelerometers placed on the machine and the microphone array is developed. It allows obtaining the mappings of the radiated pressure on the machine surface only thanks to the accelerometers. It is tested as a fault detection tool on a test bench

Les entraînements électriques à base de machine asynchrone sont largement utilisés dans les applications industrielles en raison de leur faible coût, de leurs performances et de leur robustesse. Cependant, des modes de fonctionnement dégradés peuvent apparaître durant la vie de la machine. L'une des raisons principales de ces défaillances reste les défauts de roulements à billes. Afin d'améliorer la sûreté de fonctionnement des entraînements, des schémas de surveillance peuvent être mis en place afin d'assurer une maintenance préventive. Ce travail de thèse traite de la détection et du diagnostic des défauts mécaniques et plus particulièrement des défauts de roulements dans une machine asynchrone. Généralement, une surveillance vibratoire peut être mise en place. Cette méthode de surveillance est cependant souvent chère du fait de la chaîne de mesure. Une approche, basée sur l'analyse et le traitement des courants statoriques, est alors proposée, afin de suppléer à l'analyse vibratoire. L'étude est basée sur l'existence et la caractérisation des effets des oscillations du couple de charge sur les courants d'alimentation. Un schéma de détection est alors introduit pour détecter différents types de défauts de roulements. De plus, des variables mécaniques, telles que la vitesse ou le couple, sont également reconstruites afin de fournir une indication sur la présence de défauts de roulements. Par ailleurs, un diagnostic des modulations des courants statoriques est proposé, en régime permanent et en régime transitoire, quel que soit le rapport entre les fréquences porteuse et modulante. Les méthodes étudiées sont la transformée de Hilbert, la transformée de Concordia, l'amplitude et la fréquence instantanées ainsi que la distribution de Wigner-Ville. / Asynchronous drives are widely used in many industrial applications because of their low cost, high performance and robustness. However, faulty operations may appear during the lifetime of the system. The most frequently encountered faults in asynchronous drives come from rolling bearings. To improve the availability and reliability of the drives, a condition monitoring may be implemented to favor the predictive maintenance. This Ph.D. thesis deals with detection and diagnosis of mechanical faults, particularly rolling bearings defects in induction motors. Traditionally, bearing monitoring is supervised using vibration analysis. Measuring such quantities is often expensive due to the measurement system. An other approach, based on stator current analysis, is then proposed. The characterization of load torque oscillation effects on stator currents is studied. A detection scheme is then proposed to detect several types of bearing faults. Moreover, mechanical variables, such as rotating speed or torque, are estimated in order to detect bearings defects. In addition, a diagnosis of stator currents modulations is proposed, in steady and transient state, whatever the career and modulation frequencies. Hilbert transform, Concordia transform, instantaneous amplitude and frequency are studied. The Wigner-Ville distribution is used in transient state.