Gear Fault Diagnosis Using Time-frequency Methods Diagnostic De Defauts D’engrenage Par Analyse Temps-frequence

Time-frequency analysis has been found to be effective in monitoring the transient or timevarying characteristics of machinery vibration signals, and therefore its use in machine condition monitoring is increasing. This paper proposes the application of time-frequency methods, which can provide more information about a signal in time and in frequency and gives a better representation of the signal than the conventional methods in machinery diagnosis. In this paper, we review the machine diagnosis techniques based on the verification of classical vibration parameters. Then the necessity of using time-frequency analysis in machinery diagnostics is discussed. Finally, the theory of the Short-Time Fourier Transform, the Wigner-Ville distribution and the Wavelet transforms are briefly studied and their advantages are shown by some practical examples. RESUME L’analyse temps-fréquence s’est montrée efficace dans la surveillance de machines produisant des signaux transitoires ou variables / fluctuant en fonction du temps, et son utilisation se popularise dans le contexte de la surveillance des machines. Cet article propose l’utilisation des méthodes tempsfréquence pour leur capacité à mieux illustrer le contenu fréquentiel des variations du signal temporel que les méthodes conventionnelles normalement utilisées en diagnostic de machines. Les techniques de diagnostic fondées sur les paramètres classiques de vibration son discutées. La nécessité d’utilisation de l’analyse temps-fréquence est ensuite présentée. Finalement, la théorie de la transformée SFT (Short-Time Fourier Transform), de la distribution Wigner-Ville et de la transformée d’Ondelettes sont étudiées et leurs avantages respectifs sont démontrés par des exemples pratiques.