Les solutions optiques

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Le sujet de cette thèse porte sur la modélisation et l’identification des paramètres fréquentiels des signaux non stationnaires qui sont constitués d’un certain nombre de composantes sinusoïdales dont les paramètres conjointes (amplitudes et fréquences) peuvent varier au cours du temps. C’est le cas de plusieurs phénomènes inhérents aux machines tournantes et/ou les effets nocifs engendrés par des charges non-linéaires en l’occurrence les commutateurs électroniques et les alimentations à découpage. Ainsi plusieurs types de défauts dans la machines tournantes peuvent se caractérisés par l’apparition de chocs ou de changements très localisés dans le temps. Le problème, d’un point de vue statistique se formule comme une détection de changements brusques de paramètres d’une distribution statistique. C’est à ce stade que la modélisation et l’analyse spectrale prennent tout leur sens. Les méthodes d’identification utilisent essentiellement l’analyse spectrale grâce à sa facilité de mise en oeuvre et sa capacité à expliquer les phénomènes physiques et leur impact sur le processus étudié. Nous étudions des signaux harmoniques dont la mesure est perturbée par un bruit blanc centré. Sur la base de cette modélisation, nous proposons des algorithmes originaux poursuivant conjointement les paramètres des composantes harmoniques. Leurs performances sont analysées, en simulation, et comparées aux résultas expérimentaux.