Contribution à l'étude du diagnostic des défauts mécaniques par classification non supervisée

Abstract

Contribution à l’étude du diagnostic des défauts mécaniques par classification non supervisée Cette thèse a pour objectif de combiner l'analyse vibratoire avec la méthode de reconnaissance des formes basée sur la densité, RT-OPTICS (Real Time Ordering Points to Identify the Clustering Structure), afin d'améliorer la détection de défaut de roulement et de suivre l'évolution de la dégradation dans le temps en utilisant les caractéristiques géométriques de cluster caractérisant le roulement défectueux. Cette approche à été valisée sur des signaux non stationnaires, numériques et expérimentale. Une étude comparative est réalisée entre l’approche proposée et la méthode DBSCAN ainsi que le suivi d’indicateurs scalaires et fréquentiels dans le temps a étais également réalisé. Mots clés : Analyse vibratoire, diagnostic, indicateurs, suivi de cluster, roulement, classification non supervisée, DBSCAN, OPTICS.