Les systèmes photovoltaïques (PV) peuvent être exploités dans différents lieux. L'exposition extérieure des panneaux PV mets en jeu une combinaison complexe de facteurs (le vent, la pluie, la neige, la chaleur, la foudre, ombrage, …) qui provoquent leurs dégradations au cours du temps et réduit leurs rendement. Le diagnostic est parmi les solutions intéressantes en vue de faire fonctionner des panneaux PV à leur puissance optimale et afin de maximiser l'efficacité de la conversion PV dans le but de réduire les coûts de maintenance. Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons uniquement au diagnostic des générateurs PV. L'objectif de cette thèse est de proposer des outils de traitement de signal permettant de détecter et de localiser des défauts conduisant à une baisse de rendement. Pour mener ce travail, nous faisons tout d'abord un état de l'art sur les panneaux photovoltaïques de l'aspect microscopique (cellule) à l'aspect macroscopique (champs). Pour commencer, nous présentons le principe de fonctionnement d'une cellule photovoltaïque. Parallèlement à cela, nous décrivons les différents types de défauts et présentons un panorama des méthodes de leur détection. La seconde partie, consacrée aux outils théoriques. On rappelle la définition de la cyclostationnarité et des outils associés à la cyclostationnarité à l'ordre 1 (moyenne synchrone) et l'ordre 2 (corrélation spectrale). Les performances des panneaux PV dépendant principalement des conditions météorologiques (irradiance, température), ces conditions présentent des propriétés cyclostationnaires (CS) et permettent de décomposer les signaux en un motif cyclique (CSI) et un motif aléatoire cyclostationnaire à l'ordre 2 (CS2). La CS2 est associée à des phénomènes météorologiques comme les passages nuageux. À l'aide d'exemples, nous montrons que les outils classiques (Moyenne Synchrone,Cepstre) utilisés dans le domaine de la CS ne permettent pas une bonne séparation de la composante cyclique et la partie aléatoire pour le signal d'ensoleillement à cause de la variation d'amplitude d'un cycle à un autre engendré par l'effet de la saisonnalité. C'est pourquoi nous introduisons dans ce travail une méthode originale appelée ATSA adapté à ce type de signaux. Une troisième partie traitant de la modélisation de défauts indique comment construire une base de données de signaux électriques par simulation. De nombreux modèles électriques sont utilisés dans la littérature pour comprendre le fonctionnement des panneaux PV. Le modèle de Bishop a été retenu dans cette étude, car il représente bien la caractéristique courant tension (1-V) du fonctionnement des cellules PV dans régime direct ainsi que dans le régime inverse dans le cas où une cellule est occultée. Les signaux électriques des indicateurs (puissance maximale, courant court circuit et tension circuit ouvert) sont ensuite calculés à partir de la caractéristique I-V du panneau PV obtenue pour des conditions spécifiques (irradiance, température, défaut de mismatch, défaut de diode de bypass) L'originalité de notre travail est de simuler les signaux en utilisant des caractéristiques d'ensoleillement réelles obtenu par mesure satellite. Nous introduisons ainsi la notion de saisonnalité dans la caractéristique I-V qui dépend alors du temps. La fonction d'autocorrélation cyclique est appliquée sur les parties aléatoires des signaux afin de travailler sur la CS à l'ordre2 (CS2). Dans la quatrième partie, on montre comment combiner les outils tels que l'ATSA pour faire du diagnostic sur les signaux que nous avons simulés. Dans cette étude, la CS2 des signaux a donné de bons résultats pour faire du diagnostic en comparant par l'analyse temporelle et fréquentielle / Photovoltaic (PV) systems can be operated in different locations. The exhibition (Wind, rain, snow, heat, lightning, shading, etc.) which cause their degradation over time and reduc their efficiency. Diagnosis is one of the interesting solutions to make PV panels work at their optimum power and in order to maximize the efficiency of PV conversion in order to reduce maintenance costs. In this thesis work, we are interested only in the diagnosis of PV generators. The aim of this thesis is to propose signal processing tools to detect and locate faults leading to a drop in efficiency. To carry out this work, we first make a stateof the art on the panels. Photovoltaic cells of microscopic appearance (cell) with macroscopic appearance (fields). To begin, we present the principle of operation of a photovoltaic cell as well as the various parameters affecting its performance. The combination of cells to create a photovoltaic panel, panels to create fields, are the studied. It is then shown how to connect these elements to a Load and network. At the same time, we describe the different types of defects and present an overview of the methods of their detection. A third part dealing with the modeling of defects shows how to build a database of electrical signals by simulation. Many electrical models are used in the literature to understand the functioning of PV panels. The Bishop model has been chosen in this study because it represents the current voltage characteristic (I-V) of the functioning of the PV cells in direct regime as well as in the inverse regime in the case where a cell is occulted. We explain how the different types of defects affect the I-V characteristic of solar panels. The electrical signals of the indicators (maximum power, short circuit current and open circuit voltage) are then calculated from the characteristic [V of the PV panel obtained for specific conditions (irradiance, temperature, mismatch defect, bypass diode fault). .). The originality of our work is to simulate the signals using real sunlight characteristics obtained by satellite measurements. We introduce the notion of seasonality into the characteristic I-V which then depends on time. We then analyze the first signals obtained by simulation. The time evolution of these indicators shows a CS aspect and the ATSA method is applied for these signals to have a good separation of the cyclic pattern and the random pattern of the time signals. The separation of these two components. To work on different CS commands. The cyclic autocorrelation function is applied to the random parts of the signals to work on the CS to order2 (CS2). In the fourth part, we show how to combine tools such as ATSA to diagnose the signals we simulated. We first present our choice of types of defects and severity used to build our database. Next, we describe and illustrate the various indicator in detail for a shading defect. A larger study is then carried out on all the simulated defects. In this study, the CS2 of the signals gave good results to make the diagnosis by comparing by the time and frequency analysis

L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes de décomposition des signaux électromyographiques (EMG) en signaux élémentaires, les trains de potentiels d’action d’unité motrice (TPAUM). Nous avons proposé deux modèles de génération des signaux et nous avons mis en évidence la propriété de cyclostationnarité et de cyclostationnarité floue de ces deux modèles. Dans l’objectif de la décomposition, nous avons enfin proposé une méthode de décomposition aveugle à partir de signaux EMG multi-capteurs en utilisant cette propriété. Nous présentons les limitations théoriques de la méthode, notamment par un seuil limite de la fréquence de décharge. Nous avons effectué une évaluation des performances de la méthode proposée avec comparaison à une méthode classique de séparation à l’ordre 2.Il a été montré que l’exploitation de la propriété de cyclostationnarité apportait de meilleures performances de séparation dans le cas bruité et non bruité, sur le modèle cyclostationnaire et sur le modèle cyclostationnaire flou. Les performances se trouvent dégradées lorsque la fréquence de décharge dépasse le seuil théorique. Cette évaluation a été réalisée au moyen de simulations de Monte-Carlo construites sur des observations réelles. Enfin, la méthode appliquée sur des données réelles a montré de bons résultats sur des signaux EMG intramusculaires. / The aim of this thesis is to develop decomposition methods of electromyographic (EMG) signals into elementary signals, called motor unit action potential trains (MUAPT). We proposed two signal generation models and we have demonstrated the cyclostationary and fuzzy cyclostationary properties of these. We finally proposed a blind decomposition method from multi-sensor EMG signals using these properties. We present the theoretical limitations of the method, in particular the existence of a limiting threshold of the discharge frequency. We conducted a performance evaluation of the proposed method with a comparison with conventional 2nd order separation method. It has been shown that the contribution of cyclostationarity property brings better performance in noisy and noiseless cases and in the cyclostationary and fuzzy cyclostationary model cases. We highlighted a performance degradation when the discharge frequency was beyond the theoretical threshold. This evaluation was performed via Monte Carlo simulations based on real observations. Finally, we presented real EMG signals results. The method has shown good results on intramuscular EMG signals.

Dans les dernières décennies, la surveillance vibratoire des machines tournantes a acquis un intérêt particulier fournissant une aide efficace pour la maintenance dans l'industrie. Aujourd'hui, de nombreuses techniques efficaces sont bien établies, ancrées sur des outils puissants offerts notamment par la théorie des processus cyclostationnaires. Cependant, toutes ces techniques reposent sur l'hypothèse d’un régime de fonctionnement (c.à.d. vitesse et/ou charge) constant ou éventuellement fluctuant d’une façon stationnaire. Malheureusement, la plupart des machines surveillées dans l'industrie opèrent sous des régimes non stationnaires afin de remplir les tâches pour lesquelles elles ont été conçues. Dans ce cas, ces techniques ne parviennent pas à analyser les signaux vibratoires produits. Ce problème a occupé la communauté scientifique dans la dernière décennie et des techniques sophistiquées de traitement du signal ont été conçues pour faire face à la variabilité du régime. Mais ces tentatives restent limitées, dispersées et généralement peu soutenues par un cadre théorique. Le principal objectif de cette thèse est de combler partiellement cette lacune sur la base d'une formalisation théorique du sujet et d’un développement systématique de nouveaux outils de traitement du signal. Dans ce travail, la non-stationnarité du régime est limitée à celle de la vitesse— c.à.d. vitesse variable et charge constante— supposée connue a priori. Afin d'atteindre cet objectif, la méthodologie adoptée consiste à étendre le cadre cyclostationnaire avec ses outils dédiés. Nous avons élaboré cette stratégie en distinguant deux types de signatures. Le premier type comprend des signaux déterministes connus comme cyclostationnaires au premier ordre. La solution proposée consiste à généraliser la classe cyclostationnaire au premier ordre à la classe cyclo-non-stationnaire au premier ordre qui comprend des signaux déterministes en vitesse variable. Le second type comprend des signaux aléatoires périodiquement corrélés connus comme cyclostationnaires au deuxième ordre. Trois visions différentes mais complémentaires ont été proposées pour traiter les variations induites par la non-stationnarité de la vitesse de fonctionnement. La première adopte une approche cyclostationnaire angle\temps, la seconde une solution basée sur l'enveloppe et la troisième une approche cyclo-non-stationnaire (au second ordre). De nombreux outils ont été conçus dont les performances ont été testées avec succès sur des signaux vibratoires réels et simulés. / In the last decades, vibration-based condition monitoring of rotating machine has gained special interest providing an efficient aid for maintenance in the industry. Nowadays, many efficient techniques are well-established, rooted on powerful tools offered in particular by the theory of cyclostationary processes. However, all these techniques rely on the assump-tion of constant— or possibly fluctuating but stationary— operating regime (i.e. speed and/or load). Unfortunately, most monitored machines used in the industry operate under nonstationary regimes in order to fulfill the task for which they have been designed. In this case, these techniques fail in analyzing the produced vibration signals. This issue, therefore, has occupied the scientific committee in the last decade and some sophisticated signal processing techniques have been conceived to deal with regime variability. But these works remain limited, dispersed and generally not supported by theoretical frameworks. The principal goal of this thesis is to partially fill in this gap on the basis of a theoretical formalization of the subject and a systematic development of new dedicated signal processing tools. In this work, the nonstationarity of the regime is confined to that of the speed— i.e. variable speed and constant load, assumed to be known a priori. In order to reach this goal, the adopted methodology consists in extending the cyclostationary framework together with its dedicated tools. We have elaborated this strategy by distinguishing two types of signatures. The first type includes deterministic waveforms known as first-order cyclostationary. The proposed solution consists in generalizing the first-order cyclostationary class to the more general first-order cyclo-non-stationary class which enfolds speed-varying deterministic signals. The second type includes random periodically-correlated waveforms known as second-order cyclostationary. Three different but complementary visions have been proposed to deal with the changes induced by the nonstationarity of the operating speed. The first one adopts an angle\time cyclostationary approach, the second one adopts an envelope-based solution and the third one adopts a (second-order) cyclo-non-stationary approach. Many tools have been conceived whose performances have been successfully tested on simulated and real vibration signals.

Cette thèse a été préparée à l'IMT atlantique dans le contexte du projet FITNESS. Ce projet Européen vise à moderniser les radios PMR (Professional Mobile Radio), utilisées par les services de sûretés. L'objectif est de développer un nouveau récepteur compatible avec les 4 normes européennes, tout en ajoutant de nouvelles fonctionnalités. Les contributions de cette thèse à FITNESS concernent la rétrocompatibilité du nouveau récepteur avec les standards actuels. Un filtre de sélection de canal de fréquence centrale reconfigurable a été utilisé pour gérer cette interopérabilité. Toutefois on notera que sa bande passante est trop large et que plusieurs canaux de communications insuffisamment atténués serons présents au niveau des convertisseurs. Pour relâcher les contraintes de linéarité et les marges de numérisation, nous proposons de rendre le récepteur conscient de son environnement spectral.L'intérêt de cette méthode a été développé dans une première partie de la thèse. Une méthode de détection aveugle basée sur les propriétés cyclostationnaires du signal de communication a été proposée. Nous utilisons ensuite cet outil pour détecter la présence d'harmoniques indésirables créés lors d'un fonctionnement en régime non linéaire du récepteur. Nous montrons qu'il est ainsi possible de détecter très tôt le mode de fonctionnement du récepteur. Enfin, basé sur les deux études précédentes nous proposons une méthode permettant d'adapter automatiquement les paramètres de la chaine analogique. Cette preuve de concept basé sur une boucle de rétroaction permet une amélioration significative du taux d'erreur binaire tout en relâchant les contraintes au niveau analogique. / This thesis was prepared at IMT Atlantique, in the context of the FITNESS project. This European project aims to modernize PMR (Professional Mobile Radio) radios, used by security services. The objective is to develop a new receiver compatible with the 4 European standards, while adding new features. The contributions of this thesis to FITNESS concern the backwards compatibility of the new receiver with current standards. A reconfigurable central frequency channel selection filter was used to manage this interoperability. However, it should be noted that its bandwidth is too large and that several insufficiently attenuated communication channels are present at the A/D converters input. To relax linearity constraints and digitization margins, we propose to make the receiver aware of its spectral environment.The interest of this method has been developed in a first part of this document. A method for blind detection based on the cyclostationary properties of the communication signal has been proposed. We then use this tool to detect the presence of unwanted harmonics created during non-linear operation of the receiver. We show that it is possible to detect the operating mode of the receiver before the useful signal degradation. Finally, based on the two previous studies, we propose a method to automatically adapt the parameters of the analog receiver. This proof of concept based on a feedback loop allows a significant improvement in the bit error rate while relaxing constraints at the analog level.

La radio astronomie étudie les sources cosmiques au travers de leur rayonnement dans le domaine radio. Les astronomes, utilisateurs passifs du spectre électromagnétique, ont à faire face à une pollution radio de plus en plus importante. Cette thèse s'intéresse particulièrement aux interférences radio d'origine humaine (RFI), et comment les observations radio astronomiques peuvent être réalisées en bandes de fréquences non-protégées. Les approches classiques consistent à contrôler les paramètres statistiques d'une observation. Une fois détectées, les données polluées sont retirées avant post-traitement. En plus d'autres avantages techniques par rapport aux radiotélescopes paraboliques classiques, les réseaux d'antennes offrent une information spatiale lors d'une observation astronomique. La diversité spatiale entre source cosmique d'intérêt (SCOI) et RFI peut être exploitée pour développer des traitements spatiaux d'interférences. Après la formulation d'un module de données multidimensionnel, une technique de soustraction de sous espace RFI est introduite. Cette technique consiste à soustraire la contribution des RFI aux données d'une observation. La projection orthogonale a déjà été considérée auparavant. Cependant, l'orthogonalité requise entre CSOI et RFI pour retrouver une source d'intérêt non biaisée ne peut vraisemblablement pas être satisfaite. Une approche basée sur une projection oblique est introduite afin de pallier à cette condition. Les techniques de projections sont comparées aux techniques classiques de beamforming en termes de réjection de l'interférence et de récupération de la source d'intérêt. Le sous-espace RFI est inconnu de manière générale et se doit d'être estimé. Plusieurs techniques permettant cette estimation, basées sur des propriétés statistiques des RFI et sources cosmiques, sont également présentées et comparées. Les différentes techniques ont été appliquées à des données astronomiques délivrées par le radio télescope Européen LOFAR. Enfin, une implémentation d'un algorithme de traitement spatial d'interférences sur le démonstrateur EMBRACE est présenté.

Cette thèse est une contribution à l'amélioration des observations pour les radiotélescopes à réseaux phasés en présence d'interférences. L'originalité de cette thèse repose sur l'utilisation de la séparation spatiale entre les sources cosmiques et les brouilleurs issus des télécommunications en se basant sur la cyclostationnarité de ces derniers. Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet européen SKADS pour l'amélioration des techniques de suppression d'interférences en radioastronomie pour les futurs instruments d'observations.Nous avons proposé trois techniques de traitement d'interférences : la détection,l'estimation et la soustraction, et le filtrage spatial. Les performances des techniques proposées ont été évaluées à travers des simulations sur des données synthétiqueset/ou réelles, et comparées aux techniques existantes.

Cette thèse porte sur la validation et l'application d'un spectrofiltre pour séparer le bruit de combustion et le bruit mécanique d'un moteur Diesel. Le spectrofiltre est un estimateur de fonction de transfert. Dans le contexte de notre étude, il estime les transferts vibroacoustiques des forces de combustion entre les cylindres du moteur et le point d'écoute. Le spectrofiltre s'obtient à partir des pressions-cylindre et du bruit rayonné par le moteur. La méthode que nous examinons est une application de la théorie de la cyclostationnarité. Elle consiste à calculer le spectrofiltre à partir de la partie aléatoire des signaux. L'intérêt de cette méthode est de fortement réduire une erreur provenant de la cohérence entre la combustion et les sources de bruit mécanique. Cette méthode est d'abord justifiée sur la base d'arguments théoriques, et formalisée de façon à mettre en évidence ses avantages et ses inconvénients. Elle est ensuite validée par deux expériences numériques et une expérience en conditions réelles. Elle est finalement appliquée à l'étude des transferts vibroacoustiques des forces de combustion, et de la composition du bruit du moteur, relativement au point de fonctionnement (régime, charge, et teneur en GTL du carburant).

La radio astronomie étudie les sources cosmiques au travers de leur rayonnement dans le domaine radio. Les astronomes, utilisateurs passifs du spectre électromagnétique, ont à faire face à une pollution radio de plus en plus importante. Cette thèse s’intéresse particulièrement aux interférences radio d’origine humaine (RFI), et comment les observations radio astronomiques peuvent être réalisées en bandes de fréquences non-protégées. Les approches classiques consistent à contrôler les paramètres statistiques d’une observation. Une fois détectées, les données polluées sont retirées avant post-traitement. En plus d’autres avantages techniques par rapport aux radiotélescopes paraboliques classiques, les réseaux d’antennes offrent une information spatiale lors d’une observation astronomique. La diversité spatiale entre source cosmique d’intérêt (SCOI) et RFI peut être exploitée pour développer des traitements spatiaux d’interférences. Après la formulation d’un module de données multidimensionnel, une technique de soustraction de sous espace RFI est introduite. Cette technique consiste à soustraire la contribution des RFI aux données d’une observation. La projection orthogonale a déjà été considérée auparavant. Cependant, l’orthogonalité requise entre CSOI et RFI pour retrouver une source d’intérêt non biaisée ne peut vraisemblablement pas être satisfaite. Une approche basée sur une projection oblique est introduite afin de pallier à cette condition. Les techniques de projections sont comparées aux techniques classiques de beamforming en termes de réjection de l’interférence et de récupération de la source d’intérêt. Le sous-espace RFI est inconnu de manière générale et se doit d’être estimé. Plusieurs techniques permettant cette estimation, basées sur des propriétés statistiques des RFI et sources cosmiques, sont également présentées et comparées. Les différentes techniques ont été appliquées à des données astronomiques délivrées par le radio télescope Européen LOFAR. Enfin, une implémentation d’un algorithme de traitement spatial d’interférences sur le démonstrateur EMBRACE est présenté. / Radio astronomy studies cosmic sources through their radio emissions. As passive users, astronomers have to deal with an increasingly corrupted radio spectrum. The research presented here focuses on man-made Radio Frequency Interference (RFI), and how astronomical observations can be performed in non-protected frequency bands. Traditional approaches consist in monitoring radio telescopes output data through statistical parameters. Once detected, the corrupted data is removed before further processing. Besides other technical advantages compared to single dish radio telescopes, antenna arrays provide spatial information about astronomical observations. The spatial diversity between cosmic sources-of-interest (CSOI) and RFI can be exploited to develop spatial RFI processing. After formulating a multidimensional radio astronomical data model, an interference subspace subtraction technique is introduced. This approach consists in subtracting RFI contributions from antenna array radio telescopes data. Orthogonal projection applied to astronomical observation vector spaces has already been considered by the past. The orthogonality between RFI and CSOI subspaces is required to recover the CSOI without bias. In order to avoid this latter requirement, an oblique projection approach is here proposed. The projection techniques are compared to classic beamforming techniques in term of interference rejection and CSOI recovering. Being usually unknown, the RFI subspace has to be estimated. Several techniques allowing this estimation, based on statistical properties of RFI and cosmic sources (whiteness and cyclostationarity), are also presented and compared. The different techniques have been applied to real astronomical data, provided by the European radio telescope LOFAR. A last section presents an RFI mitigation algorithm implemented on the demonstrator EMBRACE.

La fissure d'engrenages peut être considérée comme un défaut des plus compliqués à diagnostiquer car sa signature vibratoire n'est pas vraiment connue. En plus, l'intégration des fissures dans les modèles numériques n'est pas une tâche simple. D'autre part, le diagnostic des engrenages peut être fait dans le domaine temporel à travers des descripteurs statistiques ou dans le domaine fréquentiel grâce à l'analyse spectrale ou l'analyse cepstrale. Lors de l'apparition d'un défaut de fissure, des phénomènes non linéaires et non-stationnaires se manifestent ce qui rend les outils classiques de traitement du signal moins fiables. Dans ce manuscrit, nous répondons à toutes ces problématiques en développant un modèle d'engrenages à 6 DDL qui porte une fissure qui respire. Le modèle nous permet d'étudier la signature de la fissure et son effet sur les vibrations résultantes indépendamment de l'effet des autres composantes du système. Les résultats ont montré que la fissure conduit à une chute de la rigidité d'engrènement. En plus, la respiration de la fissure cause une fatigue dans le matériau ce qui engendre un terme aléatoire dans le signal vibratoire. La combinaison du terme aléatoire avec la composante périodique due à la rotation des arbres conduit à l'apparition de la cyclostationnarité d'ordre 2. Une étude comparative de sensibilité et de robustesse entre la transformée de Fourier rapide, la cyclostationnarité d'ordre 2 et les estimateurs de la phase instantanée (la transformée de Hilbert, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques avec une fenêtre glissante, weighted least squares estimation et le scalogramme de phase) est effectuée pour la détection précoce des fissures. En plus, des essais expérimentaux ont été effectués sur un banc d'essais d'engrenages avec différentes dimensions de fissures. Les résultats théoriques et expérimentaux ont montré que l'analyse cyclostationnaire est la méthode la plus sensible et la plus robuste pour la détection précoce des fissures par rapport aux méthodes proposées. De plus, l'analyse de la phase instantanée donne également des résultats intéressants dans le cas des défauts de fissures. Nous avons montré que le scalogramme de phase est, a priori, plus performant que les autres approches / The gear crack is considered as the most complicated failure to diagnose because its vibration signature is not really known. In addition, the integration of crack defect in numerical models is not a simple task. On the other hand, gears diagnosis can be done in the time domain through statistical descriptors or in the frequency domain using spectral analysis or cepstral analysis. During the appearance of a crack defect, nonlinear and nonstationary phenomena occur which makes the classical tools of signal processing unreliable. In this manuscript, we respond to these challenges by developing a gear model of 6 DOF that has a crack that breathes. This allows us to study the signature of the defect in the resulting vibrations with a flexible way away from external vibrations. The results showed that the crack leads to a fall in the mesh stiffness. In addition, the opening and closing of the crack causes a fatigue in the material which generates a random term in the vibration signal. The combination of the random term with periodic component due to the rotation of the shafts leading to the appearance of second-order cyclostationary. A comparative study of sensitivity and robustness between the fast Fourier transform, second-order cyclostationary and estimators of instantaneous phase (the Hilbert transform, Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques with a sliding window, Weighted Least Squares Estimation and phase scalogramme) is performed for the early detection of cracks. In addition, experimental tests were carried out on a test-bench with different sizes of crack. The theoretical and experimental results showed that the cyclostationary analysis is the most sensitive and most robust method for the early detection of cracks in comparison with the other evaluated methods. Furthermore, the analysis of the instantaneous phase also gives good results in the case of crack defects. We have shown that the phase scalogramme is a priori more efficient than other approaches

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