Étudiante au doctorat en ingénierie, Fataneh Dabaghi Zarandi a effectué sa soutenance de thèse le vendredi 14 février. Sous la direction et codirection de recherche de Issouf Fofana, Hassan Ezzaidi et Patrick Picher (Hydro-Québec) et la direction de programme de Duygu Kocaefe, sa thèse avait pour titre «Télésurveillance des changeurs de prises en charge pour transformateurs de puissance (CPC)».
Sous la présidence de Stephan Brettschneider, le jury d’évaluation était composé de Hossein Hemmatjou (Transformateurs Delta Star inc.) et Naivonirina Ravelomanantsoa (EXP.)
Résumé de la thèse
Le transformateur est un composant critique du système électrique, comprenant diverses parties. Un élément essentiel est le Changeur de Prise en Charge (CPC), qui régule le niveau de tension. Récemment, la gestion des défauts de ce composant est devenue une préoccupation majeure pour prévenir les pannes des transformateurs. Selon la littérature, environ 31 % des défauts de transformateurs sont dus à des défaillances des CPC. Par conséquent, la détection précoce des défauts de ce composant peut prévenir les pannes des transformateurs. Cette thèse vise à utiliser l’analyse des signaux vibro-acoustiques pour surveiller ces défauts en temps réel.
Cette technique implique de mesurer les signaux de vibration du CPC à l’aide d’un accéléromètre. De plus, d’autres paramètres, tels que la température (en raison de son impact sur les signaux de vibration), sont également mesurés. Ce système de surveillance a été installé sur trois transformateurs du réseau Hydro-Québec, et les signaux vibro-acoustiques sont surveillés en continu depuis 2016.
Il est important de noter que les signaux de vibration sont complexes et contiennent une quantité importante d’informations. L’extraction de l’enveloppe du signal est utilisée pour obtenir l’enveloppe à partir du signal de vibration. Dans cette thèse, la transformée de Hilbert et le filtre passe-bas (LPF) sont appliqués pour extraire l’enveloppe du signal. La température influence les enveloppes des signaux vibro-acoustiques, créant un décalage temporel et d’amplitude entre les enveloppes. Pour comparer les enveloppes des signaux de vibration, la technique de réalignement temporel de premier ordre est appliquée pour supprimer le décalage temporel entre les enveloppes.
Pour analyser les enveloppes des signaux vibro-acoustiques mesurés, il est nécessaire d’en extraire des caractéristiques. Cette thèse se concentre sur l’extraction des principaux pics de chaque enveloppe. En fonction de la position du pic principal, plusieurs zones clés sont identifiées dans les enveloppes des signaux. En calculant la distance euclidienne pour chaque zone et chaque pic situé dans chaque enveloppe par rapport à une enveloppe de référence, il devient possible de détecter des changements dans les enveloppes. L’extraction des principaux pics et zones ainsi que le calcul de la distance euclidienne facilitent la détection, l’identification, la localisation et le suivi des changements dans les enveloppes. De plus, les principaux pics et zones présentant des changements au fil du temps sont automatiquement sélectionnés à l’aide de la régression linéaire et du R².
Bien que les parties changeantes dans les enveloppes aient été automatiquement détectées, il est difficile de déterminer la date exacte du début des changements. Pour détecter cela, une détection des anomalies doit être appliquée. Dans cette thèse, un autoencodeur convolutionnel profond est utilisé pour identifier les anomalies dans les distances euclidiennes calculées en temps réel à partir des zones des enveloppes. Enfin, trois types d’alarmes, y compris les anomalies négligeables, les changements à long terme et les altérations significatives, sont introduits.
En outre, plusieurs paramètres statistiques sont calculés pour chaque zone, et les plus adaptés sont sélectionnés sur la base de la régression linéaire, du R² et de la valeur-p. Il convient de noter que des enveloppes sont également analysées à l’aide d’un autoencodeur variationnel convolutionnel (CVAE), avec les objectifs de visualisation 2D des enveloppes, de génération des enveloppes et de détection des anomalies. Le CVAE compresse les enveloppes en un espace latent bidimensionnel, une représentation de dimension inférieure capturant les caractéristiques essentielles des données. Dans ce contexte, les enveloppes peuvent être affichées sur un graphique bidimensionnel, offrant une visualisation basée sur la température ou les années. De plus, il est possible de générer des enveloppes avec ou sans anomalies à partir de différents points dans l’espace latent. Enfin, les anomalies peuvent être détectées et un seuil optimal est déterminé.
Finalement, les méthodologies et les résultats de cette thèse font progresser le domaine de la surveillance des CPC par l’analyse des signaux vibro-acoustiques. Ces réalisations facilitent l’extraction des caractéristiques des enveloppes des signaux de vibration, ainsi que la détection, la localisation et l’identification des changements dans les enveloppes. De plus, l’application de l’apprentissage profond permet la détection III précoce des anomalies, la génération des enveloppes et la visualisation 2D des enveloppes. En outre, les changements à long terme et les variations soudaines ont été détectées.
Félicitations à Fataneh Dabaghi Zarandi pour la soutenance de sa thèse de doctorat!
