Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Le diagnostic des outils de coupe joue un rôle dans l’industrie où il est important de maîtriser les coûts ainsi que la qualité des produits finis tout en maintenant la sécurité et la sûreté des biens et des personnes. L’objectif de cette thèse est l’analyse vibratoire des outils de coupe d’une opération de fraisage pour le diagnostic de leur état de dégradation. Dans une première partie nous avons étudié les possibilités offertes par les traitements statistiques synchrones des signaux vibrations issus d’une opération d’usinage pour étudier leur état de fonctionnement. Les signaux vibratoires traités ont la particularité d’être cyclostationnaires, c'est-à-dire périodiques dans leurs propriétés statistiques. La prise en compte de cette propriété permet l’utilisation des descripteurs capables de caractériser instantanément les processus vibratoires, en liaison avec la cinématique mécanique de l’opération d’usinage. De plus lorsque associé à l’échantillonnage angulaire, la cyclostationnarité conduit vers la proposition d’estimateurs statistiques synchrones commodes à mette en œuvre. Les statistiques synchrones d’ordre l et d’ordre 2, la corrélation spectrale ainsi que le bispectre cyclique sont définis avec leurs interprétations et leurs estimateurs. Un modèle des signaux de fraisage est donné. Cette modélisation vise à démontrer la cyclostationnarité de ces signaux. L’emploi de ces indicateurs est illustré sur des signaux réels et comparé avec des indicateurs classiques pour le diagnostic de dégradation des outils de coupe. Dans une deuxième partie, la déconvolution aveugle de la réponse impulsionnelle d’un processus cyclostationnaire est réalisé, en utilisant seulement les statistiques d’ordre deux. Pour cela on exploite la propriété de cyclostationnarité pour estimer la phase du système, même si le système est à phase non minimale. Deux méthodes sont présentées, paramétrique Ding-p et non paramétrique Ding-n. Ces méthodes ont été validées sur des signaux de simulation des signaux vibratoires issus des machines tournantes. Deux applications ont été faites, la première est d’estimer la réponse impulsionnelle d’un système broche-outil-pièce de fabrication. La deuxième c’est de reconstruire les forces de coupe, exerçants sur la pièce de fabrication, afin de faire le monitoring / The identification of the state of a cutting tool is important in any metal cutting process. An additional cost - in terms of scrapped components, machine tool breakage and unscheduled downtime - occurs as a result of tool defects. The thesis objective is the cutting tool vibration analysis of a milling operation for the diagnosis of their state of degradation. In the first part, the possibilities offered by the synchronous statistics, applied to vibration signal captured from a milling process, are studied to examine the cutting tool condition. The processed vibration signals are cyclostationary, i.e their statistical properties are periodic. Taking into account this property, the use of descriptors able to characterize the process, in conjunction with the kinematics of the mechanical machining operation. Furthermore, when combined with the angular sampling, the cyclostationarity led to the proposed synchronous statistical estimators convenient to implement. First order and second order synchronous statistics, the spectral correlation and the cyclic bispectrum are defined with their interpretations and estimators. A model of milling vibration signal is given. This model aims to demonstrate the cyclostationarity of the signals. The use of these indicators is illustrated on real signals and compared with conventional indicators for diagnosing degradation of cutting tools.In the second part, the blind deconvolution of the impulse response of a cyclostationary process is

Le fonctionnement d'un système, de façon générale, peut être affecté par un incident imprévu. Lorsque cet incident a de lourdes conséquences tant sur l'intégrité du système que sur la qualité de ses produits, on dit alors qu'il se situe dans le cadre des événements dits extrêmes. Ainsi, de plus en plus les chercheurs portent un intérêt particulier à la modélisation des événements extrêmes pour diverses études telles que la fiabilité des systèmes et la prédiction des différents risques pouvant entraver le bon fonctionnement d'un système en général. C'est dans cette optique que s'inscrit la présente thèse. Nous utilisons la Théorie des Valeurs Extrêmes (TVE) et les statistiques d'ordre extrême comme outil d'aide à la décision dans la modélisation et la gestion des risques dans l'usinage et l'aviation. Plus précisément, nous modélisons la surface de rugosité de pièces usinées et la fiabilité de l'outil de coupe associé par les statistiques d'ordre extrême. Nous avons aussi fait une modélisation à l'aide de l'approche dite du "Peaks-Over Threshold, POT" permettant de faire des prédictions sur les éventuelles victimes dans l'Aviation Générale Américaine (AGA) à la suite d'accidents extrêmes. Par ailleurs, la modélisation des systèmes soumis à des facteurs d'environnement ou covariables passent le plus souvent par les modèles à risque proportionnel basés sur la fonction de risque. Dans les modèles à risque proportionnel, la fonction de risque de base est généralement de type Weibull, qui est une fonction monotone; l'analyse du fonctionnement de certains systèmes comme l'outil de coupe dans l'industrie a montré qu'un système peut avoir un mauvais fonctionnement sur une phase et s'améliorer sur la phase suivante. De ce fait, des modifications ont été apportées à la distribution de Weibull afin d'avoir des fonctions de risque de base non monotones, plus particulièrement les fonctions de risque croissantes puis décroissantes. En dépit de ces modifications, la prise en compte des conditions d'opérations extrêmes et la surestimation des risques s'avèrent problématiques. Nous avons donc, à partir de la loi standard de Gumbel, proposé une fonction de risque de base croissante puis décroissante permettant de prendre en compte les conditions extrêmes d'opérations, puis établi les preuves mathématiques y afférant. En outre, un exemple d'application dans le domaine de l'industrie a été proposé. Cette thèse est divisée en quatre chapitres auxquels s'ajoutent une introduction et une conclusion générales. Dans le premier chapitre, nous rappelons quelques notions de base sur la théorie des valeurs extrêmes. Le deuxième chapitre s'intéresse aux concepts de base de l'analyse de survie, particulièrement à ceux relatifs à l'analyse de fiabilité, en proposant une fonction de risque croissante-décroissante dans le modèle à risques proportionnels. En ce qui concerne le troisième chapitre, il porte sur l'utilisation des statistiques d'ordre extrême dans l'usinage, notamment dans la détection de pièces défectueuses par lots, la fiabilité de l'outil de coupe et la modélisation des meilleures surfaces de rugosité. Le dernier chapitre porte sur la prédiction d'éventuelles victimes dans l'Aviation Générale Américaine à partir des données historiques en utilisant l'approche "Peaks-Over Threshold"

L'industrie aéronautique utilise des matériaux toujours plus performants pour ses avions et systèmes spatiaux. Ainsi, pour réaliser les communications, les avionneurs souhaiteraient aller vers une réelle intégration des structures antennaires à la structure de l'avion et donc de passer de la structure antennaire vue comme équipement embarqué à la structure antennaire devenue équipement intégré. Notre travail de thèse se situe dans le cadre du projet MSIE (Matériaux et Structures Intelligentes pour l'Electromagnétisme). L'objectif de ce projet est de répondre aux demandes du secteur aéronautique, en évaluant le concept de nouveaux matériaux susceptibles de permettre la réalisation de structures antennaires conformées, compactes et reconfigurables. Cette adaptabilité suppose que ces structures soient reconfigurables et donc capables, une fois munies de capteurs/actionneurs, de réaliser un contrôle actif de la directivité, du rendement et du gain des structures antennaires. Il est alors apparu nécessaire d'adjoindre à ces futures structures, une fonction de Contrôle santé ou Structural Health Monitoring "SHM", de manière à pouvoir détecter d'éventuels endommagements (impact, délaminage entre le réseau d'antennes et la structure composite, rupture des fibres, etc....) susceptibles de se produire au cours du vol ou au cours du vieillissement de la structure. C'est dans le développement de la fonction SHM que s'inscrit ce travail de thèse. A cet effet, nous avons réalisé des dispositifs expérimentaux en tenant compte des demandes de l'industriel. Ces dispositifs comportent des structures composites antennaires munies de capteurs et d'actionneurs piézoélectriques. A travers les informations transmises par les capteurs, nous avons développé deux méthodes de détection de l'endommagement à base d'Analyse en Composantes Principales (ACP) et d'Analyse en Composantes Indépendantes (ACI). Ces deux méthodes sont des approches statistiques qui ne nécessitent pas la connaissance du modèle mécanique de la structure à surveiller. Il s'agit de méthodes traitant des observations vectorielles (multivariées) transmises par les capteurs piézoélectriques, afin d'en extraire des caractéristiques de fonctionnement de la structure à l'état sain et de la structure dans un état inconnu. La comparaison entre ces caractéristiques nous a permis de calculer pour chacune des deux méthodes, un résidu indicateur d'endommagement. Nous avons complété ce résidu par une robustification de la prise de décision et cela par le calcul d'une borne, au-delà de laquelle l'endommagement est détecté.

Le fonctionnement d'un système, de façon générale, peut être affecté par un incident imprévu. Lorsque cet incident a de lourdes conséquences tant sur l'intégrité du système que sur la qualité de ses produits, on dit alors qu'il se situe dans le cadre des événements dits extrêmes. Ainsi, de plus en plus les chercheurs portent un intérêt particulier à la modélisation des événements extrêmes pour diverses études telles que la fiabilité des systèmes et la prédiction des différents risques pouvant entraver le bon fonctionnement d'un système en général. C'est dans cette optique que s'inscrit la présente thèse. Nous utilisons la Théorie des Valeurs Extrêmes (TVE) et les statistiques d'ordre extrême comme outil d'aide à la décision dans la modélisation et la gestion des risques dans l'usinage et l'aviation. Plus précisément, nous modélisons la surface de rugosité de pièces usinées et la fiabilité de l'outil de coupe associé par les statistiques d'ordre extrême. Nous avons aussi fait une modélisation à l'aide de l'approche dite du "Peaks-Over Threshold, POT" permettant de faire des prédictions sur les éventuelles victimes dans l'Aviation Générale Américaine (AGA) à la suite d'accidents extrêmes. Par ailleurs, la modélisation des systèmes soumis à des facteurs d'environnement ou covariables passent le plus souvent par les modèles à risque proportionnel basés sur la fonction de risque. Dans les modèles à risque proportionnel, la fonction de risque de base est généralement de type Weibull, qui est une fonction monotone; l'analyse du fonctionnement de certains systèmes comme l'outil de coupe dans l'industrie a montré qu'un système peut avoir un mauvais fonctionnement sur une phase et s'améliorer sur la phase suivante. De ce fait, des modifications ont été apportées à la distribution de Weibull afin d'avoir des fonctions de risque de base non monotones, plus particulièrement les fonctions de risque croissantes puis décroissantes. En dépit de ces modifications, la prise en compte des conditions d'opérations extrêmes et la surestimation des risques s'avèrent problématiques. Nous avons donc, à partir de la loi standard de Gumbel, proposé une fonction de risque de base croissante puis décroissante permettant de prendre en compte les conditions extrêmes d'opérations, puis établi les preuves mathématiques y afférant. En outre, un exemple d'application dans le domaine de l'industrie a été proposé. Cette thèse est divisée en quatre chapitres auxquels s'ajoutent une introduction et une conclusion générales. Dans le premier chapitre, nous rappelons quelques notions de base sur la théorie des valeurs extrêmes. Le deuxième chapitre s'intéresse aux concepts de base de l'analyse de survie, particulièrement à ceux relatifs à l'analyse de fiabilité, en proposant une fonction de risque croissante-décroissante dans le modèle à risques proportionnels. En ce qui concerne le troisième chapitre, il porte sur l'utilisation des statistiques d'ordre extrême dans l'usinage, notamment dans la détection de pièces défectueuses par lots, la fiabilité de l'outil de coupe et la modélisation des meilleures surfaces de rugosité. Le dernier chapitre porte sur la prédiction d'éventuelles victimes dans l'Aviation Générale Américaine à partir des données historiques en utilisant l'approche "Peaks-Over Threshold" / The operation of a system in general may at any time be affected by an unforeseen incident. When this incident has major consequences on the system integrity and the quality of system products, then it is said to be in the context of extreme events. Thus, increasingly researchers have a particular interest in modeling such events with studies on the reliability of systems and the prediction of the different risks that can hinder the proper functioning of a system. This thesis takes place in this very perspective. We use Extreme Value Theory (EVT) and extreme order statistics as a decision support tool in modeling and risk management in industry and aviation. Specifically, we model the surface roughness of machined parts and the reliability of the associated cutting tool with the extreme order statistics. We also did a modeling using the "Peaks-Over Threshold, POT" approach to make predictions about the potential victims in the American General Aviation (AGA) following extreme accidents. In addition, the modeling of systems subjected to environmental factors or covariates is most often carried out by proportional hazard models based on the hazard function. In proportional hazard models, the baseline risk function is typically Weibull distribution, which is a monotonic function. The analysis of the operation of some systems like the cutting tool in the industry has shown that a system can deteriorated on one phase and improving on the next phase. Hence, some modifications have been made in the Weibull distribution in order to have non-monotonic basic risk functions, more specifically, the increasing-decreasing risk function. Despite these changes, taking into account extreme operating conditions and overestimating risks are problematics. We have therefore proposed from Gumbel's standard distribution, an increasingdecreasing risk function to take into account extreme conditions, and established mathematical proofs. Furthermore, an example of the application in the field of industry was proposed. This thesis is organized in four chapters and to this must be added a general introduction and a general conclusion. In the first chapter, we recall some basic notions about the Extreme Values Theory. The second chapter focuses on the basic concepts of survival analysis, particularly those relating to reliability analysis by proposing a function of increasing-decreasing hazard function in the proportional hazard model. Regarding the third chapter, it deals with the use of extreme order statistics in industry, particularly in the detection of defective parts, the reliability of the cutting tool and the modeling of the best roughness surfaces. The last chapter focuses on the prediction of potential victims in AGA from historical data using the Peaks-Over Threshold approach.