Caractérisation modale de structures mécaniques par analyse automatique du mouvement à partir de vidéos

Modal characterization of mechanical structures by automatic motion analysis from videos

• Auteur / Autrice : Cédric Marinel
• Direction : Ludovic Macaire
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal et des images
• Date : Soutenance le 29/11/2023
• Etablissement(s) : Université de Lille (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Mathématiques, sciences du numérique et de leurs interactions (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille
• Jury : Président / Présidente : Catherine Achard
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean Le Besnerais, Olivier Losson, Benjamin Mathon
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Fabrice Mériaudeau, Olivier Alata

Mots clés

Mots clés contrôlés

Décomposition en sous-bandes

Analyse multiéchelle

Analyse de scènes (informatique)

Traitement d'images -- Techniques numériques

Mesure sans contact

Analyse modale (ingénierie)

Mesure

Vibrations

Poutres

Mots clés libres

Analyse fréquentielle

Dynamic motion analysis

Multi-Scale analysis

Vibration analysis

Vidéo processing

Operational modal analysis

Contactless measurement

Résumé

La surveillance vibratoire joue un rôle crucial pour garantir la sécurité, la fiabilité et les performances de structures mécaniques. Elle implique la mesure et l'analyse, continue ou périodique, des vibrations afin d'évaluer l'état des structures, de détecter leurs anomalies et d'éclairer les décisions de maintenance.Les systèmes de surveillance des vibrations sont généralement composés de capteurs de vibration tels que les accéléromètres, d'un dispositif d'acquisition de données et d'un logiciel pour l'analyse des données.Comme les capteurs de vibration par contact peuvent être complexes à mettre en place, cette thèse se concentre sur l'estimation des vibrations basée sur une analyse de vidéos de la scène. Ces méthodes par vidéo permettent une mesure sans contact et fournissent des données de vibration en chaque pixel de l'image. L'analyse modale opérationnelle de ces données fournit des informations sur les propriétés mécaniques de la structure.Ce travail doctoral, en collaboration avec l'entreprise EOMYS Engineering, porte sur l'étude des méthodes d'estimation du mouvement par analyse de vidéos. Elle met l'accent sur les méthodes basées sur la phase issue de filtres complexes. Ces méthodes s'appuient sur l'analyse de la décomposition spatio-fréquencielle des images de la vidéo en sous-bandes complexes. Elles fournissent une estimation dense du mouvement de la scène.Une méthode multi-échelle, basée sur une décomposition spatio-fréquencielle des images en sous-bandes, est mise en œuvre. Les performances de la méthode sont comparées à celles de l'état de l'art.Comme l'estimation du mouvement peut être réalisée en chaque pixel de l'image, la quantité de données n'est pas adaptée aux méthodes classiques d'analyse modale opérationnelle.Une nouvelle méthode basée sur la vidéo, réduisant les données d'entrée de l'analyse modale, est donc proposée et comparée à une méthode de l'état de l'art utilisant la même approche.Les comparaisons sont d'abord effectuées sur des vidéos synthétiques d'une poutre en porte-à-faux vibrant avec différentes caractéristiques de mouvement. Les analyses opérationnelles de deux poutres en porte-à-faux, l'une droite et l'autre pliée, sont finalement réalisées à l'aide de vidéos acquises par une caméra haute cadence qui opère en conditions contrôlées, pour évaluer les performances des méthodes.

Vibration monitoring plays a crucial role in ensuring the safety, reliability, and performance of mechanical structures such as bridges and wind turbines. It involves the continuous or periodic measurement and analysis of vibrations to assess the structure state, detect anomalies, and trigger maintenance decisions.Vibration monitoring systems are generally composed of vibration sensors such as accelerometers, a data acquisition device, and a software for data analysis.Because classical contact vibration sensors require complicated setup, this thesis focuses on video-based vibration analysis. Video-based methods perform remote measurements and provide vibration data at each pixel of the video frames.The operational modal analysis from these data determines the structure mechanical properties.In this doctoral work conducted with EOMYS Engineering company, we investigate video motion estimation methods. We especially focus on phase-based methods that rely on the analysis of the space--frequency decomposition of video frames into complex subbands. These methods provide a dense motion estimation of the scene. A multi-subband approach, based on the phase fusion of the full space-frequency decomposition, is proposed and compared with the state of the art.As motion can be estimated at every pixel of each frame, the amount of data is not suited to classical operational modal analysis. Thus, a new video-based operational modal analysis, based on a data reduction technique, is proposed and compared with a state-of-the-art video-based method.The experimental comparisons are first conducted on synthetic videos of a vibrating cantilever beam, with different motion characteristics. Two experimental setups of straight and bent cantilever beams are finally studied to assess the performances of the methods on real video data acquired by a high-speed camera in controlled conditions.