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L'imagerie acoustique appliquée au diagnostic et à la détection de défauts sur machine tournante

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Laboratoire Vibrations Acoustique (LVA); Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)
    • بيانات النشر:
      HAL CCSD
    • الموضوع:
      2015
    • Collection:
      Archive ouverte HAL (Hyper Article en Ligne, CCSD - Centre pour la Communication Scientifique Directe)
    • الموضوع:
    • نبذة مختصرة :
      International audience ; L'imagerie acoustique a de nombreuses applications dans le domaine industriel. La localisation de sources acoustiques est largement utilisée dans le domaine de l'automobile et de l'aéronautique dans le but d'améliorer le confort des passagers. Les méthodes d'imagerie acoustique telles que l'holographie de champ proche [1] et le beamforming [2] se sont également révélées efficaces dans le domaine du diagnostic et de la détection de défauts. Il est d'usage d'utiliser des capteurs vibratoires pour la surveillance des machines car le diagnostic par analyse vibratoire fait appel à des outils et des indicateurs maitrisés. Cependant, ce type d'analyse requiert un positionnement stratégique des cap-teurs qui n'est pas toujours réalisable. La détection de défaut par imagerie acoustique peut se défaire de cette contrainte ce qui lui confère un avantage précieux dans certaines configurations. Elle permet également d'avoir une vision globale de la répartition de l'énergie non seulement sur les dimensions temporelle et fréquentielle mais aussi sur la dimension spatiale. Cette étude a pour but de montrer l'intérêt de ce type d'analyse pour la détection de défauts sur les machines tournantes.
    • Relation:
      hal-01291740; https://hal.science/hal-01291740; https://hal.science/hal-01291740/document; https://hal.science/hal-01291740/file/CN15_2015_cfm_EC.pdf
    • Rights:
      info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.1BF4CDDE