INVESTIGATION DANS LE DOMAINE DE L'IDENTIFICATION DES ‎DEFAUTS D'ENGRENAGE D'UNE MACHINE TOURNANTE PAR IMPLICATION DES INDICATEURS SCALAIRES. - MOHAMED HAITHEM GUERGUEB; AYA ANNAB (My University, 2026)
This experimental work represents a contribution to the diagnosis and monitoring of rotating machinery. The identification of faults in a gear mechanism is achieved through the analysis of six selected scalar indicators derived from vibration signals recorded at different rotational speeds. The variation intervals of these indicators were calculated, and the resulting type “boursier” graphs allowed visualization of the range of values corresponding to each machine state for all directions of the vibration sensor. Subsequently, sub-intervals were extracted to avoid overlaps between intervals, ensuring each interval covers a single state to identify the corresponding fault. The four proposed states were detected by almost all of the indicators. The results obtained from this experiment could be used to enhance a future online monitoring system. ------------------------------------------------------------------------ يمثل هذا العمل التجريبي إضافةً قيّمةً لتشخيص ومراقبة الآلات الدوارة. يتم تحديد الأعطال في آلية التروس من خلال تحليل ستة مؤشرات قياسية مختارة، مُستمدة من إشارات الاهتزاز المسجلة عند سرعات دوران مختلفة. حُسبت مجالات تغير هذه المؤشرات، وسمحت الرسوم البيانية الناتجة، بتصور نطاق القيم المُقابلة لكل حالة من حالات الآلة في جميع اتجاهات مستشعر الاهتزاز. بعد ذلك، استُخرجت مجالات فرعية لتجنب التداخل بين الفترات، مما يضمن أن كل فترة تغطي حالة واحدة لتحديد العطل المُقابل. وقد تم الكشف عن الحالات الأربع المقترحة بواسطة جميع المؤشرات تقريبًا. يمكن الاستفادة من النتائج المستخلصة من هذه التجربة لتحسين نظام مستقبلي للمراقبة الفوري للالات ------------------------------------------------------------------------ Ce travail expérimental représente une contribution au diagnostic et à la surveillance des machines tournantes. L’identification des anomalies d’un mécanisme à engrenage est assurée par l’analyse des six indicateurs scalaires choisis, et qui proviennent des signaux vibratoires enregistrés à différentes vitesses de rotation. Les intervalles de variations de ces indicateurs ont été calculés et les graphiques de type boursier obtenus ont permis de visualiser la plage de valeurs correspondant à chacun des états de la machine, ceci pour toutes les directions étudiées du capteur de vibration. Ensuite, des sous-intervalles ont été extraits pour éviter les chevauchements entre les intervalles, ainsi chacun couvre un état unique pour identifier le défaut correspondant. Les quatre états proposés ont été détectés quasiment par la totalité des indicateurs. Les apprentissages tirés de cette expérience pourront enrichir ultérieurement un système de surveillance en ligne.
Keywords: Machine faults - Scalar indicators - Gears - Monitoring; أعطال الآلات - المؤشرات القياسية - التروس - المراقبة; Défauts des machines - Indicateurs scalaires - Engrenages - surveillance