Suivi de fonctionnement d'une éolienne par réseaux de neurones

• Auteur / Autrice : Noureddine Elhor
• Direction : Denis Hamad
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Productique, automatique et informatique industrielle
• Date : Soutenance en 2000
• Etablissement(s) : Lille 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Spectroscopie

Réseaux neuronaux (informatique)

Vibrations

Éoliennes

Énergie éolienne

Résumé

Nous presentons une approche de suivi de fonctionnement d'un systeme aerogenerateur par analyse des signaux de vibration observes sur des fenetres temporelles glissantes. En particulier, nous sommes interesses par la surveillance du multiplicateur et de la generatrice elements sensibles sur lesquels nous avons installe des capteurs de vibration. Puisqu'il est difficile voire dangereux de creer des defauts sur une machine en pleine production, les signaux qui nous ont ete disponibles sont ceux du fonctionnement normal. Notre demarche a consiste alors a caracteriser ce fonctionnement par des spectres d'energie calcules sous differentes conditions. Nous justifions cette demarche par le fait que l'eolienne est une machine tournante et il est important de connaitre et verifier la presence de certaines frequences caracteristiques de certains elements de la machine. Les spectres extraits ont ete reduits a un nombre limite de bandes d'energies realisant ainsi des gabarits. Ces spectres reduits ont constitue les entrees et les sorties de reseaux de neurones autoassociateurs. Ce type de reseaux assure une double fonction : une projection non lineaire plane obtenue sur sa couche centrale et une estimation du spectre de fonctionnement normal en sortie.

La projection non lineaire offre une visualisation plane des donnees alors que les comparaisons entre les sorties estimees et reelles generent des residus permettant de verifier si le spectre courant a devie ou non du fonctionnement normal memorise par le reseau. Pour valider notre etude, nous avons teste les performances du reseau sur des donnees en fonctionnement normal acquis dans des situations differentes de celles de la base d'apprentissage et sur des situations correspondant a des defauts simules type balourd. Ce type de defauts se manifeste par l'apparition d'une frequence et ses harmoniques dans le spectre d'energie. Dans les deux situations, les resultats obtenus par le reseau ont ete quantifies et se sont reveles satisfaisants. Nous avons exploite, par ailleurs, un reseau modulaire a apprentissage supervise pour la discrimination entre deux situations : le fonctionnement normal et la presence d'un defaut type balourd d'une amplitude minimale fixee. Les performances du reseau ont ete testees sur des defauts d'amplitudes differentes. Souvent les methodes de diagnostic sont appliquees sur des bancs d'essais dans des conditions de laboratoire controlees. Notre demarche est d'autant plus importante que nous surveillons une machine reelle en pleine production.