Subspace-based Fault Detection and Isolation Methods - Application to Vibration Monitoring Michèle Basseville, Maher Abdelghani, Albert Benveniste

We address the problem of detecting and isolating faults modeled as changes in the eigenstructure of a linear dynamical system. The purpose of the paper is to describe and analyze new fault detection and isolation algorithms, based on recent stochastic subspace-based identi-cation methods and the statistical local approach to the design of detection algorithms. The application to vibration monitoring of mechanical structures and rotating machines is discussed. A conceptual comparison is made with another detection algorithm based on the instrumental variables identiication method, and previously proposed by two of the authors. D etection et diagnostic de pannes a l'aide de m ethodes par sous-espaces-Application a la surveillance des vibrations. R esum e : On consid ere le probl eme de la d etection et du diagnostic de pannes mod elis ees par des changements de la structure propre d'un syst eme dynamique lin eaire. Dans cet article sont d ecrits et analys es de nouveaux algorithmes de d etection et diagnostic de telles pannes, bas es sur les m ethodes r ecentes d'identiication par sous-espaces et sur l'approche statistique locale. L'application a la surveillance vibratoire des structures m ecaniques et machines tournantes est discut ee. Ces m ethodes sont compar ees conceptuellement a un autre algorithme bas e sur la m ethode d'identiication par variables instrumentales, et propos e pr ec edemment par deux des auteurs. Ce travail est eeectu e dans le cadre du projet Eureka no 1562 Sinopsys (Model based Structural monitoring using in-operation system identiication), qui est coordonn e par la soci et e Lms, Leuven, Belgique. Mots cl es : D etection et diagnostic de pannes, m ethodes stochastiques d'identiication par sous-espaces, approche statistique locale, surveillance des vibrations.