Méthodes d'analyse modale de systèmes multivariables pour des essais de courte durée en conditions opérationnelles. Application aux essais de flottement
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L’analyse modale a pour objectif d’identifier les modes de vibration d’une structure. Cette discipline peut nécessiter la réalisation d’essais spécifiques sur le système lorsqu’il se trouve en conditions de fonctionnement opérationnel. Pour certaines applications industrielles, ces essais ont une durée et un coût importants. Les acteurs industriels concernés souhaitent donc obtenir de bons résultats tout en essayant de réduire au maximum la durée des essais réalisés. Afin de répondre à ce besoin, l’objectif de ces travaux est de proposer des méthodes d’identification de systèmes linéaires invariants dans le temps qui soient adaptées au traitement d’essais de courte durée en conditions opérationnelles. Premièrement, une approche fondée sur l’identification dans le domaine fréquentiel de fractions matricielles par des méthodes itératives est étudiée. Cette étude permet la formulation d’un algorithme combinant une variable instrumentale itérative et la méthode de Gauss-Newton. Cet algorithme est fondé sur un nouveau paramétrage des fractions matricielles et tient compte de l’état du système aux instants limites considérés. Deuxièmement, un algorithme fondé sur une approche des sous-espaces est proposé. Celui-ci identifie un système sous forme d’état d’après les fonctions de covariance des mesures temporelles d’entrée-sortie. Cet algorithme inclut des pondérations fréquentielles qui tiennent compte de l’état du système aux instants limites considérés. Les deux algorithmes développés sont finalement appliqués à un cas de simulation représentatif des conditions d’essai en vol de flottement d’un avion civil et à des données provenant d’un essai réalisé sur un avion de combat.
Mots-clés libres : Identification, analyse modale, essais de courte durée, fractions matricielles, représentations d'état.
Modal analysis aims at identifying the vibrational modes of a structure. Estimating these structural modes often requires specific identification tests on the system operating in normal conditions. For some industrial applications, such tests can imply an important time and financial cost. As a consequence, the concerned industrial companies try to get as good result as possible while they also try to reduce as much as possible the duration of a test campaign. This PhD thesis aims at providing linear time invariant system identification methods able to give accurate modal parameter estimations from short duration tests performed in operational conditions. First, an iterative approach based on the identification of matrix fraction descriptions in the frequency domain is studied. This study leads to the formulation of an algorithm combining the use of an iterative instrumental variable method and the use of the Gauss-Newton method. This algorithm is based on a new parametrization of matrix fraction descriptions and takes into account the initial and final state of the system. Second, a subspace-based algorithm is proposed. This one includes frequency weighting matrices which are calculated by considering a frequency band selection and also the initial and final state of the system. Both developed algorithms are finally applied to a simulation case representative of flight flutter-tests conditions of a civil aircraft and to the real data of a flutter test performed on a military aircraft.
Keywords : Identification, modal analysis, short duration tests, matrix fraction descriptions, state space descriptions.
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