Méthodes d’identification modale avec des mesures plein champ issues de LiDAR : application à la détection de défauts sur des éoliennes onshore et offshore

L’intégrité des structures constitue un enjeu majeur pour la fiabilité et la durabilité des éoliennes. L’analyse modale opérationnelle (OMA) est aujourd’hui une méthode de référence pour caractériser l’état dynamique des structures à partir de mesures vibratoires, mais elle repose principalement sur des réseaux d’accéléromètres dont la couverture spatiale demeure limitée. L’émergence de techniques optiques plein champ, telles que la vidéo haute résolution ou le LiDAR, offre la possibilité d’accéder à des champs vibratoires riches et distribués, tout en posant de nouveaux défis pour leur intégration dans le cadre de l’OMA.
La thèse proposée poursuit trois objectifs principaux : (i) développer des méthodes d’identification modale exploitables avec des mesures optiques massives issues de systèmes LiDAR ; (ii) intégrer la modélisation des systèmes linéaires à coefficients périodiques (LTP), indispensable à l’analyse des structures rotatives telles que les éoliennes, en s’appuyant sur les développements récents de la littérature ; (iii) définir des seuils de détectabilité pour différents défauts caractéristiques des éoliennes — désalignements de pales, déséquilibres aérodynamiques et inertiels, pertes de rigidité de la tour ou des pales — en tenant compte des incertitudes.

Mots clefs: Identification de système, OMA (Operational Modal Analysis), SSI (Stochastic Subspace Identification), LiDAR, vidéo, UAV (Unmanned Aerial Vehicle), SHM (Structural Health Monitoring), éolien onshore/offshore, structures LTP (Linear Time-Periodic systems), détection de défauts

• Directeur de thèse    Dr. Laurent MEVEL, INRIA, I4S
• Ecole doctorale    ED644 MathSTIC Bretagne Océane, Université de Rennes
• Encadrant IFPEN    Dr. Olivier LEPREUX, olivier.lepreux@ifpen.fr
• Localisation du doctorant    IFPEN, Lyon, France
• Durée et date de début    3 ans, début au cours du quatrième trimestre 2026 (2 novembre)
• Employeur    IFPEN
• Qualifications    Grande école / Master, Génie Mathématiques Appliquées ou Génie Mécanique souhaité
• Connaissances linguistiques    Anglais niveau B2 (CECR)    

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