Blind nonlinear source separation for rotating machine health monitoring

Cette thèse porte sur l analyse des signaux vibratoires pour la surveillance des machines tournantes. Elle vise à développer des méthodes permettant d interpréter automatiquement les composantes spectrales du signal liées aux phénomènes d engrènement et de rotation. Le signal vibratoire mesuré est c...

Description complète

Enregistré dans:
Détails bibliographiques
Auteur principal: Yousfi, Nacer, 1998-
Autres auteurs: Abed-Meraim, Karim, 19..-...., auteur en sciences appliquées (Directeur de thèse), El Badaoui, Mohamed, 1970- (Directeur de thèse), Dao, Thi Bich Hanh, 19..-, Antoni, Jérôme, 19..-...., auteur en traitement du signal, Chardon, Gilles, 1985-...., Spécialiste en acoustique, Guillet, Francois, 1962-...., chercheur en traitement du signal (Membre du jury), Boyer, Rémy, 19..- (Membre du jury)
Format: Thèse numérique
Langue:Anglais
Publié: 2026.
Sujets:
Accès en ligne:Accès au texte intégral
https://theses.univ-orleans.fr/public/2026ORLE1020_va.pdf
https://theses.fr/2026ORLE1020/abes
https://theses.hal.science/tel-05767188
Note: Titre provenant de l'écran-titre
Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire Pluridisciplinaire de recherche en ingénierie des systèmes, mécanique et énergétique (Orléans ; 2008-....) (Laboratoire)
Autre(s) contribution(s) : Thi Bich Hanh Dao (Président du jury) ; Francois Guillet, Rémy Boyer (Membre(s) du jury) ; Jérôme Antoni, Gilles Chardon (Rapporteur(s))
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Variante du titre:Séparation aveugle de sources non linéaires pour la surveillance de l'état de santé des machines tournantes
LEADER 05533nam a22005057a 4500
001 1478971
008 260928s2026 xxe ||| |||| 00| 0 eng d
009 PPN299179907
041 0 |a eng  |b fre  |b eng 
084 |a 004 
084 |a 620 
100 1 |a Yousfi, Nacer,  |d 1998- 
240 1 0 |a Séparation aveugle de sources non linéaires pour la surveillance de l'état de santé des machines tournantes 
245 1 0 |a Blind nonlinear source separation for rotating machine health monitoring   |c Nacer Yousfi ; sous la direction de Karim Abed-Meraim et de Mohamed El Badaoui. 
256 |a Données textuelles 
260 |c 2026. 
500 |a Titre provenant de l'écran-titre 
500 |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....) 
500 |a Partenaire(s) de recherche : Laboratoire Pluridisciplinaire de recherche en ingénierie des systèmes, mécanique et énergétique (Orléans ; 2008-....) (Laboratoire) 
500 |a Autre(s) contribution(s) : Thi Bich Hanh Dao (Président du jury) ; Francois Guillet, Rémy Boyer (Membre(s) du jury) ; Jérôme Antoni, Gilles Chardon (Rapporteur(s)) 
502 |a Thèse de doctorat. Sciences et Technologies Industrielles. Orléans. 2026 
520 |a Cette thèse porte sur l analyse des signaux vibratoires pour la surveillance des machines tournantes. Elle vise à développer des méthodes permettant d interpréter automatiquement les composantes spectrales du signal liées aux phénomènes d engrènement et de rotation. Le signal vibratoire mesuré est considéré comme le résultat du mélange de plusieurs sources d excitation périodiques se propageant à travers le système mécanique jusqu au capteur. La propagation, caractérisée par la fonction de transfert du système, modifie les caractéristiques des signaux et les informations directement associées à l état de santé des composants. Afin d accéder à ces informations, une méthodologie de modélisation automatique est proposée, fondée sur des formulations analytiques compactes du contenu fréquentiel. Cette modélisation permet l identification et la séparation des composantes vibratoires élémentaires associées aux fréquences caractéristiques. Une méthode spécifique d estimation de la fréquence d engrènement est développée et intégrée dans un modèle de séparation de sources, permettant d analyser les contributions des sources vibratoires élémentaires et leurs variations en présence de défauts. 
520 |a Vibration data analysis plays a vital role in condition monitoring of rotating machines by extending service life,preventing costly repairs, and improving safety. An effective analysis, however, requires a proper understanding of vibration characteristics. In this thesis, an automatic modeling approach is proposed, based on symbolic analysis to interpret and understand the frequency content of rotating machines by leveraging analytical formulas, aiming to replace traditional manual behavior modeling methods. These concise model sare grounded on system mechanisms and are crucial to separate the vibration components and to identify potential fault sources. The health state information in vibration data is often distorted by the transfer function effects of system transmission paths, which hinder direct access. In this work, we propose methodologies to remove these effects from measurements. In one approach, the effects are identified during the automatic modeling process. In the other approach, identification is performed after modeling, using the deterministic component of the vibration to estimate it. The latter deterministic part of the vibration is also used to estimate the fundamental carrier frequency, which is then employed in the source separation scheme. Our contribution sare validated using both simulated and real data from planetary gear transmission sets, demonstrating strong potential in addressing vibration modeling, source separation, and system identification applications. 
538 |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF 
650 |a Réseaux neuronaux (informatique) 
650 |a Séparation de sources (traitement du signal) 
650 |a Machines  |x Vibrations  |x Modèles mathématiques 
650 |a Analyse de régression 
650 |a Fonctions de transfert 
650 |a Traitement du signal  |x Techniques numériques 
650 |a Machines tournantes  |x Entretien et réparations 
650 |a Thèses et écrits académiques 
700 1 |a Abed-Meraim, Karim,  |d 19..-....,  |c auteur en sciences appliquées.  |4 ths 
700 1 |a El Badaoui, Mohamed,  |d 1970-  |4 ths 
700 1 |a Dao, Thi Bich Hanh,  |d 19..- 
700 1 |a Antoni, Jérôme,  |d 19..-....,  |c auteur en traitement du signal. 
700 1 |a Chardon, Gilles,  |d 1985-....,  |c Spécialiste en acoustique. 
700 1 |a Guillet, Francois,  |d 1962-....,  |c chercheur en traitement du signal.  |4 opn 
700 1 |a Boyer, Rémy,  |d 19..-  |4 opn 
710 2 |a Université d'Orléans.  |4 dgg 
856 4 |q PDF  |s 3922064  |u https://theses.fr/2026ORLE1020/document  |z Accès au texte intégral 
856 4 |u https://theses.univ-orleans.fr/public/2026ORLE1020_va.pdf 
856 4 |u https://theses.fr/2026ORLE1020/abes 
856 4 |u https://theses.hal.science/tel-05767188 
997 |0 1478971  |1 Thèse numérique  |a Ressource numérique  |b INSA  |b ENSA  |c 0/Bibliothèque numérique/  |c 1/Bibliothèque numérique/Autre ressource numérique/