Diagnostic de défauts électriques des machines asynchrones par des méthodes paramétriques basées sur la décomposition en sous espaces de la matrice de covariance

Abstract

Dans cette étude, nous traitons le diagnostic des défauts rotoriques dans les machines asynchrones à cage d’écureuil. Nous décrivons les éléments constituants la machine asynchrone et les principaux défauts pouvant survenir sur celle-ci. Ensuite, nous proposons un modèle de machine basée sur la méthode des circuits électriques couplés magnétiquement. Nous nous intéressons plus particulièrement au développement de nouvelles méthodes de diagnostic. Nous présentons plusieurs méthodes permettant la détection d’un défaut rotorique. Les méthodes à haute résolution ont un pouvoir résolvant au dessous de la résolution de Fourier. Ces méthodes sont basées sur la décomposition de la matrice de covariance en sous espaces. Parmi ces méthodes, nous citons "MUSIC", "Root-MUSIC", "ESPRIT". Nous introduisons deux autres méthodes approximant le maximum de vraisemblance. La première méthode dite MODE est basée sur la minimisation d’un critère donné, par la recherche des racines d’un polynôme. La deuxième méthode, surnommée PLEDGE, est basée sur le précédent algorithme MODE. Ce nouvel estimateur exploite l’information des fréquences connues pour mieux estimer les inconnues. L’intérêt majeur de cette méthode est sa forte resolution à partir des courts signaux. Enfin, Nous montrons que PLEDGE a de bonnes performances dans la zone où le SNR (rapport signal sur bruit) est faible, malgré les hypothèses de base qui imposent que les signaux sont corrélés. Ensuite, nous avons utilisé une projection oblique pour estimer les amplitudes des fréquences estimées.