MRABTI Ammar
- mrabti.ammar@univ-guelma.dz
- mrabti_ammar@outlook.com
Thesis title
Thesis title (Ar)
Thesis title (Fr)
keywords
keywords (Ar)
keywords (Fr)
Abstract
One of the most terrifying problems in the industrial environment is sudden breakdowns. They cause significant losses in terms of equipment and finances. For this, rotating machine monitoring and fault diagnosis are the most common and efficient approaches that are used in the industrial field to avoid all kinds of early failures that can occur on rotating machines and resulting in very significant financial losses. Reliable diagnosis requires the use of adequate methods for the analysis of signals measured during operation, including methods of signal decomposition. The latter reduce the complexity of signals and thus improve the efficiency of early diagnosis of defects in rotating machines.
Empirical Mode decomposition (EMD), is a well-used decomposition method for many rotating machine diagnostics over decades. However, this method is challenged in view of the decomposition process due to the mixing of modes and the final effect. In order to overcome the obstacles of EMD, a new method of signal decomposition called Variational Mode Decomposition (VMD) has been developed.
We propose in this doctoral thesis, first of all an investigation on the use of the VMD method and its uses in the diagnosis of defects. Secondly, the VMD method will be combined with two other very powerful methods in the field of signal processing, namely AMRO and Cyclostationarity, to show the contribution of VMD to these two methods, in the detection of defects in two operating regimes, stationary and variable.
Abstract (Ar)
واحدة من أكثر المشاكل المرعبة في البيئة الصناعية هي الانهيارات المفاجئة. تتسبب في خسائر كبيرة من حيث المعدات والشؤون المالية. لهذا، فإن مراقبة الآلة الدوارة وتشخيص الأخطاء هي الأساليب الأكثر شيوعًا وكفاءة التي يتم استخدامها في المجال الصناعي لتجنب جميع أنواع الإخفاقات المبكرة التي يمكن أن تحدث على الآلات الدوارة وتسبب خسائر مالية كبيرة جدًا. يتطلب التشخيص الموثوق استخدام طرق مناسبة لتحليل الإشارات التي يتم قياسها أثناء التشغيل، بما في ذلك طرق تحلل الإشارة. هذا الأخير يقلل من تعقيد الإشارات وبالتالي يحسن كفاءة التشخيص المبكر للعيوب في الآلات الدوارة.
التحلل التجريبي (EMD)، هو طريقة تحلل مستخدمة جيدًا للعديد من تشخيصات الآلات الدوارة على مدى عقود. ومع ذلك، يتم الطعن في هذه الطريقة في ضوء عملية التحلل بسبب خلط الأنماط والتأثير النهائي. من أجل التغلب على عقبات EMD، تم تطوير طريقة جديدة لتحلل الإشارة تسمى تحلل الوضع المتغير (VMD).
نقترح في أطروحة الدكتوراه هذه، أولاً وقبل كل شيء إجراء تحقيق حول استخدام طريقة VMD واستخداماتها في تشخيص العيوب. ثانيًا، سيتم دمج طريقة VMD مع طريقتين أخريين قويتين جدًا في مجال معالجة الإشارات، وهما AMRO و Cyclostonality، لإظهار مساهمة VMD في هاتين الطريقتين، في اكتشاف العيوب في نظامين تشغيليين، ثابتين ومتغيرين.
Abstract (Fr)
L’un des problèmes les plus terrifiants dans le milieu industriel sont les pannes soudaines. Elles causent des pertes significatives en termes d’équipement et des finances. Pour cela, la surveillance des machines tournantes et le diagnostic des défauts sont les approches les plus courantes et les plus efficaces qui sont utilisés dans le domaine industriel pour éviter toutes sortes de défaillances précoces qui peuvent survenir sur les machines tournantes et qui engendrent des pertes financières très importantes. L’établissement d’un diagnostic fiable nécessite l’emploi des méthodes adéquates pour l’analyse des signaux mesurés pendant le fonctionnement, notamment les méthodes de décompositions des signaux. Ces derniers permettent de réduire la complexité des signaux et ainsi améliorer l'efficacité du diagnostic précoce des défauts dans des machines tournantes.
La décomposition en mode empirique (EMD), est une méthode de décomposition bien utilisée pour de nombreux diagnostics de machines tournantes au fil des décennies. Cependant, cette méthode est mise en cause au vu du processus de décomposition en raison du mélange de modes et de l'effet final. Afin de venir à bout des obstacles du EMD, une nouvelle méthode de décomposition du signal appelée Décomposition en Mode Variationnel (VMD) a été développée.
Nous proposons dans cette thèse de doctorat, en premier lieu une investigation sur l’utilisation de la méthode VMD et ses utilisations dans le diagnostic des défauts. En second lieu, la méthode VMD sera combinée avec deux autres méthodes très puissantes dans le domaine de traitement des signaux à savoir l’AMRO et la Cyclostationnaritée, pour montrer l’apport du VMD à ces deux méthodes, dans la détection des défauts dans deux régimes de fonctionnement, stationnaire et variable.
Scientific publications
Scientific publications
Scientific conferences
Scientific conferences