Chikh, Noureddine2015-06-162015-06-162005https://dspace.univ-boumerdes.dz123456789/1866111 p. : ill. ; 30 cmLa surveillance des machines tournantes se fait de plus en plus par l’analyse spectrale des vibrations. Les méthodes d’analyse dépendent de l’organisation des signaux. L’approche classique par la transformée de Fourier (Fast Fourier Transform) est bien adaptée aux signaux essentiellement périodiques. Cependant, elle présente des limitations pour des signaux se caractérisant par des signatures complexes, ou des non stationnarités. A cet effet, l’amélioration de la résolution fréquentielle s’impose, en faisant appel aux méthodes paramétriques, la représentation temps-fréquence (WV) ou la modélisation Auto régressive AR(p). L’objectif de cette étude est de présenter, d’une part, l’outil classique utilisé dans le domaine de l’analyse vibratoire (FFT), et d’autre part, de voir la contribution des méthodes paramétriques auto régressives (corrélation et maximum d’entropie). Les algorithmes de Levinson-Durbin et de Burg ont été testés sur des signaux artificiels ainsi que des signaux recueillis sur banc d’essaifrAnalyse spectraleSpectres de vibrationMéthodes paramétriquesFourier, Transformations deThesis