EXPLORATION DES DÉFECTUOSITÉS D’UN SYSTÈME TECHNIQUE PAR ANALYSE VIBRATOIRE

Abstract

Rotating machinery is of great importance in the industrial sector; its place in installations is always preserved. Its function is ensured by a set of essential elements, including the motor; maintenance personnel pay particular attention to it; fault prediction capabilities must be developed to avoid causing unscheduled shutdowns. This research work falls within this area of focus; it presents a study of the main faults of an electric motor using vibration analysis. Modeling the seven scalar indicators used made it possible to identify regression models, based on the different states of the motor, its rotational speeds, and the directions of the vibration sensor. The coefficients of determination exceed 93%, proving their good correlation. Validation of the models through twelve tests resulted in a prediction success rate of 94.05%. Thus, the results are satisfactory and can be used for a defect monitoring system. ------------------------------------------------------------------------------------ تُعد الآلات الدوارة ذات أهمية بالغة في القطاع الصناعي، حيث تُحافظ على مكانتها في المنشآت. وتضمن وظيفتها بواسطة مجموعة من العناصر الأساسية، منها المحرك، ويوليها تقنيو الصيانة اهتمامًا خاصًا؛ لذا يجب تطوير قدرات التنبؤ بالأعطال لتجنب التسبب في عمليات إيقاف تشغيل غير مُجدولة. يندرج هذا البحث ضمن هذا المجال؛ إذ يُقدم دراسة للأعطال الرئيسية في محرك كهربائي باستخدام تحليل الاهتزاز. وقد أتاحت نمذجة المؤشرات القياسية السبعة المستخدمة تحديد نماذج الانحدار بناءً على الحالات المختلفة للمحرك، سرعات دورانه، واتجاهات مستشعر الاهتزاز. وتتجاوز معاملات التحديد 93% مما يُثبت ترابطها الجيد. تم التحقق من صحة النماذج بواسطة اثني عشر اختبارًا، ونتج عن ذلك معدل نجاح في التنبؤ بلغ 94.05%. ومن ثم، تُعتبر النتائج مُرضية، ويمكن استخدامها في نظام مراقبة العيوب. ----------------------------------------------------------------------------------- La machine tournante a une importance capitale dans le domaine industriel, sa place dans les installations est toujours conservée. Sa fonction est assurée par un ensemble d’éléments essentiels dont le moteur ; le personnel de maintenance lui prête une attention particulière ; il faut donc développer la capacité de prévision des défauts pour éviter de causer des arrêts non programmés. Ce travail de recherche entre dans ce cadre, il présente une étude des principaux défauts d’un moteur électrique en utilisant l’analyse vibratoire. La modélisation des sept indicateurs scalaires utilisés a permis de dégager des modèles de régression en fonction des différents états du moteur, de ses vitesses de rotation et des directions du capteur de vibration. Les coefficients de détermination dépassent 93% ce qui prouve leur bonne corrélation. La validation des modèles par douze essais a abouti à un taux de réussite de la prédiction de 94,05%. Ainsi, les résultats sont satisfaisants et peuvent faire objet d’un système de surveillance des défauts.