L'identification des modes vibratoires est un sujet prioritaire dans le cadre de la surveillance des structures civiles. Certaines techniques d'identification, les méthodes sous espace, ont prouvé leur adéquation pour l'identification et la détection de changements dans les caractéristiques vibratoires, ceci sous des conditions opérationnelles. Le but de cette thèse est l'amélioration de l'efficacité et de la robustesse de ces approches pour l'identification vibratoire et pour la détection des pannes dans les structures de grande taille, équipées d'un grand nombre de capteurs et fonctionnant en conditions environnementales diverses et bruitées. Dans cette thèse, quatre verrous majeurs ont été levés. D'abord, à partir de mesures collectées à différents points de mesure et sous différentes conditions environnementales, un algorithme d'extraction des déformées est proposé, alliant simplicité, modularité et compacité. Ensuite, une reformulation d'un problème moindre carrés amène à une amélioration conséquente du temps de calcul, lors du calcul multi ordre utilisé pour séparer les vrais modes de structures des modes parasites. D'autre part, une approche statistique pour la détection de pannes est améliorée et modifiée par l'usage d'un résidu robuste aux variations dans l'excitation ambiante inconnue. Finalement est considéré le problème de localisation de fautes quand l'absence de modèle aux éléments finis doit être compensée par un calcul direct de sensibilités à partir des données mesurées. Les différentes méthodes sont validées sur simulations et sont appliquées avec succès pour l'identification et la détection de fautes sur plusieurs structures civiles de grande taille.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00953781 |
| Date | 10 October 2011 |
| Creators | Döhler, Michael |
| Publisher | Université Rennes 1 |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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