Un grand nombre d’applications pratiques nécessitent des techniques de caractérisation et de localisation de sources acoustiques. Parmi ces applications, on peut notamment citer l’évaluation non destructive de structures rayonnantes dans le monde industriel, la carac- térisation d’instruments de musique, ou encore l’optimisation du traitement acoustique d’habitacles dans l’industrie du transport. Plusieurs techniques d’imagerie acoustique ont été développées, mettant en jeu l’utilisation de diverses méthodes de formation de voies et de rétropropagation [1, 2]. L’un des points communs à toutes ces méthodes d’image- rie est l’utilisation de mesures d’un jeu de grandeurs acoustiques (pression et/ou vitesse particulaire) sur des antennes microphoniques, structurées ou non.
Depuis plusieurs décennies, le traitement des signaux acoustiques mesurés sur des an- tennes microphoniques a fait l’objet de nombreux travaux académiques et industriels afin d’être appliqué à un grand nombre d’applications d’ingénierie, notamment pour la carac- térisation de sources acoustiques et vibratoires ou le contrôle du bruit. Dans le domaine industriel, les sources de bruit sont multiples. La mise en fonction d’une machine-outils, par exemple, crée des nuisances acoustiques correspondant soit aux travaux qu’elle réalise (presse, vissage, emboutissage, ...), soit à leur alimentation (pneumatique, électrique, ...) ou encore aux mécanismes la composant (rotor, turbulences, ...). L’un des objectifs prin- cipaux des méthodes d’imagerie basées sur le traitement d’antennes est de visualiser le champ acoustique rayonné par ces sources, de les identifier et de quantifier précisément
leurs contributions en reconstruisant précisément les grandeurs acoustiques dans une zone d’intérêt à l’aide d’un nombre limité de mesures. Cette zone en question est souvent in- accessible directement à la mesure. Par conséquent, les méthodes d’imagerie cherchent à reconstruire le rayonnement au niveau de la surface contenant la source à caractériser.
Dans un ouvrage récemment publié, Bai [2] détaille et compare de manière exhaustive la plupart des techniques basées sur l’utilisation de réseaux de microphones, applicables à la caractérisation de sources dans le domaine audible. Le but n’étant pas ici de réaliser un inventaire détaillé de ces méthodes, nous pouvons en citer les plus utilisées.
Parmi les plus répandues, nous pouvons citer la famille des méthodes basées sur l’ho- lographie acoustique de champ proche (Nearfield Acoustic Holography, NAH) [3, 4]. Cette famille de méthodes d’imagerie acoustique a tout d’abord été développée pour la caracté- risation de sources stationnaires. Cependant, de nombreuses sources génèrent des champs acoustiques instationnaires ou transitoires (bruit rayonné par un écoulement aérodyna- mique turbulent instationnaire, attaques d’instruments de musique, systèmes mécaniques excités par des chocs, cliquetis sur des arbres tournants de machines industrielles, etc ...).
Différentes techniques d’imagerie acoustique ont alors été développées afin de permettre une caractérisation des sources de bruits instationnaires. Cette caractérisation doit pouvoir se faire tant dans le domaine temporel que dans le domaine spatial. Parmi ces méthodes, on peut notamment citer le retournement temporel (RT) [5, 6], la "Time Domain Holo- graphy" (TDH) [7–9], ou encore la "Real-time NAH" (RT-NAH) [10, 11]. Dans le cadre de cette thèse de doctorat, nous nous attacherons à optimiser des techniques basées sur le retournement temporel.
Au delà de l’aspect instationnaire, qui nous guidera dans les développements proposés, la connaissance de l’environnement de mesure est primordial afin d’obtenir une recons- truction précise des grandeurs acoustiques. En effet, cette reconstruction étant basée sur une rétropropagation des données mesurées, cette étape peut s’avérer délicate, surtout si l’environnement de mesure est complexe. Son efficacité repose entièrement sur notre ca- pacité à modéliser les propagateurs décrivant l’environnement. Dans le cas des mesures en milieux confinés (habitacle automobile, salle non anéchoïque, environnement urbain
ou industriel, ...), la modélisation de la propagation devient extrêmement complexe, puis- qu’elle fait intervenir un grand nombre de réflexions, ou des phénomènes de diffraction et de diffusion sur les éléments composant l’environnement de mesure. La situation la plus simple à modéliser pour effectuer la rétropropagation du champ acoustique restant une situation de champ libre (approchée dans le cas des mesures en salle anéchoïque), deux options s’offrent à l’expérimentateur : réaliser les mesures en salle anéchoïque, ou utiliser une méthode permettant, à partir des mesures réalisées sur l’antenne de microphones, de supprimer l’influence du milieu environnant afin d’obtenir un jeu de données mesurées re- produisant ce comportement. C’est cette seconde approche que nous étudierons, puisque les environnements de mesure anéchoïques sont rares, chers à concevoir, limités en basses fréquences, et qu’un industriel en général ne peux pas déplacer une structure à étudier dans un centre d’essai spécialisé.
Pour finir, au delà du confinement et des environnements de mesure non idéaux, les mesures acoustiques sur une structure rayonnante sont en général réalisées dans un environ- nement qui peut être bruité, soit par le fonctionnement d’autres machines à proximité, soit par d’autres sources intrinsèques à la machine, en dehors de la zone que l’expérimentateur cherche à imager. La méthode développée doit donc permettre de supprimer l’influence de sources de bruit en dehors de la zone d’intérêt. Ces dernières années, plusieurs méthodes de séparation de champs ont été proposées, pour des applications stationnaires ou insta- tionnaires afin de retrouver des conditions de champ libre et de supprimer l’influence des sources perturbatrices [12–18]. L’un des points communs à ces méthodes est l’utilisation de mesures à "double données" (pression-pression ou pression-vitesse) soit sur une couche de mesure soit sur deux couches de mesure. Elles permettent la séparation des contributions de la source principale et celles des sources perturbatrices, tout en minimisant les effets liés à la réverbération du local de mesure. Pour nos applications, nous utiliserons une stratégie particulièrement adaptée à la géométrie de l’antenne de mesure proposée [19–22].