Contribution à l'exploitation du bruit ambiant pour le contrôle santé intégré passif des barres et des tubes

par Karl Hourany

Thèse de doctorat en Électronique. Acoustique et télécommunications

Sous la direction de Jamal Assaad, Youssef Zaatar et de Emmanuel Moulin.

Soutenue le 17-12-2015

à Valenciennes en cotutelle avec l'Université libanaise , dans le cadre de Sciences pour l'ingénieur (SPI) , en partenariat avec Institut d'électronique, de microélectronique et de nanotechnologie (laboratoire) et de ComUE Lille Nord de France (Communauté d'Universités et Etablissements (ComUE)) .


  • Résumé

    Les travaux présentés dans ce manuscrit sont basés sur des études précédentes réalisées à l’Institut d’Électronique de Microélectronique et de Nanotechnologie (IEMN) de l’Université de Valenciennes et du Hainaut Cambrésis (UVHC). Ils concernent le développement d’un système de surveillance embarqué destiné au contrôle des matériaux et des structures utilisés dans différents domaines de transport (fluidique, tubulaire, aéronautique, ferroviaire…). Il s’agit du principe de Contrôle Santé Intégré CSI (ou SHM en anglais pour Structural Health Monitoring). L’idée est d’intégrer des capteurs sur les surfaces des structures à contrôler pour aboutir à un système de contrôle non destructif de ces dernières durant la totalité de leurs fonctionnements. Tout d’abord, les travaux réalisés à l’IEMN dans ce domaine sont illustrés, quelques définitions comme celles des ondes ultrasonores, du Contrôle Non Destructif et du Contrôle Santé Intégré sont rappelées, avant d’aborder l’explication du passage d’un contrôle actif à un contrôle passif. Dans un deuxième temps, un algorithme de comparaison d’images basé sur les minimums locaux présents dans ces images a été proposé et testé sur des images simples de seize pixels, et a permis de tester le degré de ressemblance entre elles. L’explication de l’algorithme développé est divisée en deux grandes parties. Dans la première nous expliquons comment extraire les minimums locaux d’une image. La deuxième partie expose la procédure pour déterminer le taux de ressemblance entre les images. La simulation de la propagation d’un signal dans une plaque réverbérante et l’obtention des images temps-fréquence correspondantes à des corrélations filtrées (autocorrélation) ont été décrites. L’algorithme proposé a été validé sur ces images, permettant ainsi la localisation d’une position inconnue de la source.

  • Titre traduit

    Contribution to the explotation of ambiant noise for the structural health monitoring of bars and pipes


  • Résumé

    The works presented in this manuscript are based on previous studies conducted at the Institute of Electronics Microelectronics and Nanotechnology of the University of Valenciennes and Hainaut Cambrésis. They concern the development of an embedded monitoring system for the control of materials and structures used in different transport domains (pipeline, aerospace, railway ...). This is the Structural Health-Monitoring principle. The idea is to integrate sensors into the surfaces of the controlled structures in order to achieve a non-destructive control system for the control of the latter during their entire lifetime. First the work done at the laboratory in this domain, are illustrated, some definitions such as ultrasonic waves, the Non Destructive Testing and the Structural Health Monitoring are recalled, to switch later to the explanation of the passage from an active control to a passive control. In a second step, an images comparison algorithm based on the local minima present in these images has been proposed and tested on simple images of sixteen pixels and was used to test the degree of resemblance between them. The explanation of the developed algorithm is divided into two parts. In the first one, we explain how to extract the local minima of an image. The second part describes the procedure for determining the rate of resemblance between the images. The simulation of the propagation of a signal in a reverberant plate and the obtaining of the frequency time images corresponding to filtered correlation (autocorrelation) has been described. The algorithm was validated on those images allowing the localization of an unknown source position.


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