Reconnaître un signal périodique et identifier sa période, sa fréquence et sa pulsation
Calculer les coefficients de Fourier \(a_0\), \(a_n\) et \(b_n\) d'un signal périodique
Écrire le développement en série de Fourier d'un signal et sa forme amplitude-phase
Exploiter les propriétés de symétrie (signal pair, impair, demi-onde) pour simplifier les calculs
Calculer l'amplitude \(C_n\) et la phase \(\varphi_n\) de chaque harmonique
Représenter et interpréter le spectre d'amplitude et le spectre de phase d'un signal
Calculer la valeur efficace d'un signal à l'aide du théorème de Parseval
Analyser les harmoniques dans un réseau électrique (application FED/Bâtiment)
Situation professionnelle
Analyse d'un signal électrique perturbé
Un technicien en électrotechnique effectue la maintenance d'une installation industrielle équipée d'un redresseur monophasé à pont de diodes. À l'oscilloscope, le signal de courant en sortie n'est pas sinusoïdal : il présente une forme en créneaux avec de fortes composantes harmoniques.
Un ingénieur en génie électrique doit analyser ce signal pour :
Identifier les harmoniques responsables des perturbations du réseau
Dimensionner des filtres adaptés pour réduire les harmoniques indésirables
Calculer la valeur efficace réelle du courant (qui détermine l'échauffement des câbles)
Vérifier la conformité à la norme EN 61000-3-2 sur les émissions harmoniques
Outil mathématique : La décomposition en série de Fourier permet d'exprimer tout signal périodique comme une somme (infinie) de sinusoïdes, chacune à une fréquence multiple de la fréquence fondamentale.
1. Rappels — Signaux périodiques
1.1 Définition
Définition — Fonction périodique
Une fonction \(f\) est dite périodique de période \(T\) si, pour tout \(t\) :
\[f(t + T) = f(t)\]
La plus petite valeur positive \(T\) vérifiant cette relation est appelée période fondamentale.
Définition — Fréquence et pulsation
À un signal périodique de période \(T\) sont associés :
La fréquence fondamentale : \(\displaystyle f = \frac{1}{T}\) (en Hertz, Hz)
La pulsation fondamentale : \(\displaystyle \omega = \frac{2\pi}{T} = 2\pi f\) (en rad/s)
Exemple — Réseau électrique
Le réseau électrique français a une fréquence \(f = 50\) Hz. Donc :
Période : \(T = \dfrac{1}{50} = 0{,}02\) s \(= 20\) ms
La 2e harmonique a une fréquence \(2f = 100\) Hz, la 3e harmonique a \(3f = 150\) Hz, etc.
Mini-exercice : Un signal audio a une période \(T = 2{,}5\) ms. Calculer sa fréquence fondamentale \(f\), sa pulsation \(\omega\), et la fréquence de sa 4e harmonique.
On convertit : \(T = 2{,}5\) ms \(= 2{,}5 \times 10^{-3}\) s.
Propriété — Conditions de Dirichlet
Un signal \(f\) périodique de période \(T\) est développable en série de Fourier si, sur une période, il vérifie les conditions de Dirichlet :
\(f\) est bornée (ses valeurs restent finies)
\(f\) n'admet qu'un nombre fini de discontinuités
\(f\) n'admet qu'un nombre fini d'extrema locaux
En pratique, tous les signaux physiques (électriques, mécaniques, acoustiques) vérifient ces conditions.
Attention — Points de discontinuité
En un point \(t_0\) de discontinuité, la série de Fourier converge vers la demi-somme des limites à gauche et à droite :
\[S(t_0) = \frac{f(t_0^-) + f(t_0^+)}{2}\]
Ce phénomène est appelé phénomène de Gibbs aux discontinuités.
2. Coefficients de Fourier
2.1 Définition des coefficients
Définition — Coefficients de Fourier
Soit \(f\) une fonction périodique de période \(T\), de pulsation \(\omega = 2\pi/T\). Les coefficients de Fourier de \(f\) sont définis par les formules intégrales suivantes, calculées sur une période complète :
L'intégrale peut être calculée sur n'importe quel intervalle de longueur \(T\), par exemple \([-T/2,\, T/2]\).
2.2 Interprétation physique
Propriété — Signification de \(a_0\)
Le coefficient \(a_0\) est la valeur moyenne du signal sur une période :
\[a_0 = \langle f \rangle = \frac{1}{T}\int_0^T f(t)\,\mathrm{d}t\]
En électricité, \(a_0\) correspond à la composante continue (DC) du signal.
Mini-exercice : Un signal vaut \(f(t) = 4\) sur \([0\,;\,T/2[\) et \(f(t) = 0\) sur \([T/2\,;\,T[\). Calculer sa valeur moyenne \(a_0\).
Par définition \(a_0 = \dfrac{1}{T}\displaystyle\int_0^T f(t)\,\mathrm{d}t\). Comme \(f\) est nulle sur la seconde moitié :
La valeur moyenne (composante continue) vaut \(a_0 = 2\). C'est cohérent : le signal passe la moitié du temps à \(4\) et la moitié à \(0\), sa moyenne est \(\frac{4+0}{2} = 2\).
Propriété — Orthogonalité des fonctions trigonométriques
Les formules des coefficients reposent sur les propriétés d'orthogonalité suivantes, valables pour \(m, n \geq 1\) :
\[\int_0^T \cos(n\omega t)\cos(m\omega t)\,\mathrm{d}t = \begin{cases} 0 & \text{si } m \neq n \\ T/2 & \text{si } m = n \end{cases}\]
\[\int_0^T \sin(n\omega t)\sin(m\omega t)\,\mathrm{d}t = \begin{cases} 0 & \text{si } m \neq n \\ T/2 & \text{si } m = n \end{cases}\]
\[\int_0^T \cos(n\omega t)\sin(m\omega t)\,\mathrm{d}t = 0 \quad \text{pour tous } m, n\]
3. Développement en série de Fourier
3.1 Forme trigonométrique
Définition — Série de Fourier (forme trigonométrique)
Le développement en série de Fourier d'un signal \(f\) de période \(T\) et de pulsation \(\omega = 2\pi/T\) est :
\(a_n\cos(n\omega t) + b_n\sin(n\omega t)\) : harmonique de rang \(n\) (fréquence \(nf\))
À retenir — La série de Fourier décompose un signal complexe en une somme infinie de sinusoïdes pures. Chaque sinusoïde a une fréquence multiple entier de la fréquence fondamentale. En pratique, on se limite aux premières harmoniques (les harmoniques élevées ont une amplitude faible).
4. Cas particuliers — Propriétés de symétrie
4.1 Signal pair
Propriété — Signal pair (\(b_n = 0\))
Un signal est dit pair si \(f(-t) = f(t)\) pour tout \(t\). Dans ce cas :
Tous les coefficients \(b_n = 0\) (les sinus disparaissent)
Le développement ne contient que des termes en cosinus :
\[f(t) = a_0 + \sum_{n=1}^{+\infty} a_n\cos(n\omega t)\]
Les coefficients se calculent sur une demi-période :
\[a_0 = \frac{2}{T}\int_0^{T/2} f(t)\,\mathrm{d}t \qquad a_n = \frac{4}{T}\int_0^{T/2} f(t)\cos(n\omega t)\,\mathrm{d}t\]
Exemple — Signal pair
Un signal créneau symétrique centré sur l'axe des ordonnées (\(f(t) = +E\) sur \([-T/4, T/4]\) et \(-E\) ailleurs) est impair. En revanche, un signal triangulaire centré est pair : son développement ne contient que des cosinus.
4.2 Signal impair
Propriété — Signal impair (\(a_n = 0\))
Un signal est dit impair si \(f(-t) = -f(t)\) pour tout \(t\). Dans ce cas :
\(a_0 = 0\) (la valeur moyenne est nulle)
Tous les coefficients \(a_n = 0\)
Le développement ne contient que des termes en sinus :
Propriété — Symétrie demi-onde (harmoniques impaires seulement)
Un signal possède une symétrie demi-onde (ou anti-périodicité) si :
\[f\!\left(t + \frac{T}{2}\right) = -f(t) \quad \text{pour tout } t\]
Dans ce cas, seules les harmoniques impaires (\(n = 1, 3, 5, \ldots\)) sont présentes :
\(a_n = 0\) et \(b_n = 0\) pour tout \(n\) pair
Le spectre ne contient que les fréquences \(f\), \(3f\), \(5f\), \(7f\), \(\ldots\)
Exemple — Signal créneau symétrique
Le signal créneau de valeur \(+E\) sur \([0, T/2[\) et \(-E\) sur \([T/2, T[\) vérifie \(f(t + T/2) = -f(t)\). Il présente donc une symétrie demi-onde. Son développement ne contient que les harmoniques impaires \(n = 1, 3, 5, \ldots\)
Récapitulatif des symétries
Type de signal
Condition
Conséquence
Signal pair
\(f(-t) = f(t)\)
Tous les \(b_n = 0\)
Signal impair
\(f(-t) = -f(t)\)
Tous les \(a_n = 0\), \(a_0 = 0\)
Symétrie demi-onde
\(f(t+T/2) = -f(t)\)
\(a_n = b_n = 0\) pour \(n\) pair
Attention
Attention — Cumul des symétries
Un signal peut cumuler plusieurs symétries. Par exemple, un signal créneau impair ET à symétrie demi-onde ne contient que des sinus aux harmoniques impaires, ce qui réduit encore le nombre de calculs.
5. Forme amplitude-phase
5.1 Passage à la forme amplitude-phase
Propriété — Forme amplitude-phase
En utilisant la formule trigonométrique \(A\cos\theta + B\sin\theta = C\cos(\theta + \varphi)\), on peut réécrire chaque harmonique sous la forme :
\[f(t) = C_0 + \sum_{n=1}^{+\infty} C_n\cos(n\omega t + \varphi_n)\]
avec :
\(C_0 = a_0\) (composante continue)
\(\displaystyle C_n = \sqrt{a_n^2 + b_n^2}\) (amplitude de la \(n\)-ième harmonique)
\(\displaystyle \varphi_n = -\arctan\!\left(\frac{b_n}{a_n}\right)\) (phase initiale de la \(n\)-ième harmonique)
Attention au signe et au quadrant de \(\varphi_n\) : utiliser \(\mathrm{atan2}(b_n, a_n)\) si nécessaire.
Définition — Spectre d'amplitude
Le spectre d'amplitude (ou spectre en fréquence) d'un signal est la représentation graphique de l'amplitude \(C_n\) de chaque harmonique en fonction de sa fréquence \(n \cdot f\).
L'axe horizontal représente les fréquences \(0,\, f,\, 2f,\, 3f,\, \ldots\)
L'axe vertical représente l'amplitude \(C_n\) (en unités du signal : V, A, etc.)
Chaque harmonique est représentée par une raie verticale (spectre discret)
Définition — Spectre de phase
Le spectre de phase est la représentation graphique de la phase \(\varphi_n\) de chaque harmonique en fonction de sa fréquence.
À retenir — Lecture du spectre
La raie en \(f = 0\) correspond à la composante continue \(C_0 = a_0\)
La raie en \(f = f_1\) (fréquence fondamentale) correspond au fondamental \(C_1\)
Les raies en \(2f_1, 3f_1, \ldots\) sont les harmoniques
L'amplitude des harmoniques décroît généralement en \(1/n\) ou \(1/n^2\) selon le type de signal
7. Exemples classiques — Calculs complets
7.1 Signal créneau (carré)
Exemple complet — Signal créneau symétrique
Définition : On considère le signal créneau de période \(T\), de pulsation \(\omega = 2\pi/T\) et d'amplitude \(E\) :
\[f(t) = \begin{cases} +E & \text{si } 0 < t < T/2 \\ -E & \text{si } T/2 < t < T \end{cases}\]
Symétries : Le signal est impair (si on le centre) et possède une symétrie demi-onde. Donc : \(a_0 = 0\), \(a_n = 0\) pour tout \(n\), et \(b_n = 0\) pour \(n\) pair.
Calcul de \(b_n\) (harmoniques impaires seulement) :
\[b_n = \frac{2}{T}\int_0^T f(t)\sin(n\omega t)\,\mathrm{d}t\]
\[= \frac{2}{T}\left[\int_0^{T/2} E\sin(n\omega t)\,\mathrm{d}t + \int_{T/2}^{T} (-E)\sin(n\omega t)\,\mathrm{d}t\right]\]
\[= \frac{2E}{T}\left[\left[-\frac{\cos(n\omega t)}{n\omega}\right]_0^{T/2} + \left[\frac{\cos(n\omega t)}{n\omega}\right]_{T/2}^{T}\right]\]
\[= \frac{2E}{T}\cdot\frac{1}{n\omega}\left[-\cos(n\pi) + 1 + \cos(2n\pi) - \cos(n\pi)\right]\]
Comme \(\omega T = 2\pi\), on a \(\dfrac{2E}{T \cdot n\omega} = \dfrac{2E}{T \cdot n \cdot 2\pi/T} = \dfrac{E}{n\pi}\).
\[b_n = \frac{E}{n\pi}\bigl[1 - \cos(n\pi) + 1 - \cos(n\pi)\bigr] = \frac{2E}{n\pi}\bigl[1 - (-1)^n\bigr]\]
Pour \(n\) impair : \((-1)^n = -1\), donc \(b_n = \dfrac{4E}{n\pi}\).
Pour \(n\) pair : \((-1)^n = +1\), donc \(b_n = 0\). ✓ (conforme à la symétrie demi-onde)
Série de Fourier du signal créneau :
\[f(t) = \frac{4E}{\pi}\left[\sin(\omega t) + \frac{1}{3}\sin(3\omega t) + \frac{1}{5}\sin(5\omega t) + \frac{1}{7}\sin(7\omega t) + \cdots\right]\]
\[f(t) = \frac{4E}{\pi}\sum_{n=1,3,5,\ldots}^{+\infty} \frac{1}{n}\sin(n\omega t)\]
7.2 Signal triangulaire
Exemple complet — Signal triangulaire
Définition : Signal triangulaire de période \(T\), d'amplitude \(E\), pair :
\[f(t) = \begin{cases} \dfrac{4E}{T}t & \text{si } 0 \leq t \leq T/4 \\[6pt] E - \dfrac{4E}{T}(t - T/4) & \text{si } T/4 \leq t \leq 3T/4 \\[6pt] -E + \dfrac{4E}{T}(t - 3T/4) & \text{si } 3T/4 \leq t \leq T \end{cases}\]
Symétries : Signal pair → \(b_n = 0\). Symétrie demi-onde → seules les harmoniques impaires sont présentes.
Calcul de \(a_n\) pour \(n\) impair : En exploitant la parité :
\[a_n = \frac{4}{T}\int_0^{T/2} f(t)\cos(n\omega t)\,\mathrm{d}t\]
Après deux intégrations par parties (on utilise \(\int t\cos(n\omega t)\,\mathrm{d}t = \dfrac{t\sin(n\omega t)}{n\omega} + \dfrac{\cos(n\omega t)}{n^2\omega^2}\)) :
\[a_n = \frac{8E}{n^2\pi^2}(-1)^{(n-1)/2} \quad \text{pour } n \text{ impair}\]
Explicitement : \(a_1 = \dfrac{8E}{\pi^2}\), \(a_3 = -\dfrac{8E}{9\pi^2}\), \(a_5 = \dfrac{8E}{25\pi^2}\), \(\ldots\)
Série de Fourier du signal triangulaire :
\[f(t) = \frac{8E}{\pi^2}\left[\cos(\omega t) - \frac{1}{9}\cos(3\omega t) + \frac{1}{25}\cos(5\omega t) - \cdots\right]\]
\[f(t) = \frac{8E}{\pi^2}\sum_{k=0}^{+\infty} \frac{(-1)^k}{(2k+1)^2}\cos\bigl((2k+1)\omega t\bigr)\]
Remarque importante
Les amplitudes décroissent en \(1/n^2\) pour le signal triangulaire (contre \(1/n\) pour le créneau). Le signal triangulaire est donc plus "proche" d'une sinusoïde et ses harmoniques élevées sont très faibles. Cela s'explique par le fait qu'un signal triangulaire est continu (mais non dérivable), alors que le créneau est discontinu.
7.3 Signal en dents de scie
Exemple complet — Signal en dents de scie
Définition : Signal en dents de scie de période \(T\) et d'amplitude \(E\) :
\[f(t) = \frac{E}{T}\,t \quad \text{pour } t \in [0, T[\]
Symétries : Ce signal n'est ni pair ni impair en général. Il n'y a pas de symétrie demi-onde si \(E \neq 0\). On doit calculer tous les coefficients.
Série de Fourier du signal en dents de scie :
\[f(t) = \frac{E}{2} - \frac{E}{\pi}\left[\sin(\omega t) + \frac{1}{2}\sin(2\omega t) + \frac{1}{3}\sin(3\omega t) + \cdots\right]\]
\[f(t) = \frac{E}{2} - \frac{E}{\pi}\sum_{n=1}^{+\infty}\frac{1}{n}\sin(n\omega t)\]
Ce signal contient toutes les harmoniques (paires et impaires), avec des amplitudes décroissant en \(1/n\).
8. Valeur efficace et théorème de Parseval
8.1 Valeur efficace d'un signal périodique
Définition — Valeur efficace (RMS)
La valeur efficace (Root Mean Square, RMS) d'un signal périodique \(f(t)\) de période \(T\) est :
\[F_{\text{eff}} = \sqrt{\frac{1}{T}\int_0^T [f(t)]^2\,\mathrm{d}t}\]
En électricité, la valeur efficace d'une tension ou d'un courant détermine la puissance dissipée dans une résistance.
8.2 Théorème de Parseval
Propriété — Théorème de Parseval
Si \(f(t) = a_0 + \displaystyle\sum_{n=1}^{+\infty}[a_n\cos(n\omega t) + b_n\sin(n\omega t)]\), alors :
La valeur efficace est donc :
\[F_{\text{eff}}^2 = a_0^2 + \frac{1}{2}\sum_{n=1}^{+\infty}(a_n^2 + b_n^2) = C_0^2 + \sum_{n=1}^{+\infty}\left(\frac{C_n}{\sqrt{2}}\right)^2\]
soit :
\[\boxed{F_{\text{eff}} = \sqrt{C_0^2 + \frac{C_1^2}{2} + \frac{C_2^2}{2} + \frac{C_3^2}{2} + \cdots}}\]
À retenir — Interprétation de Parseval
La puissance totale d'un signal est égale à la somme des puissances de chaque harmonique. On peut donc calculer la valeur efficace sans intégrer \(f^2\), à condition de connaître tous les coefficients de Fourier.
Mini-exercice : Une tension a pour composante continue \(C_0 = 0\), un fondamental \(C_1 = 12\) V et une 3e harmonique \(C_3 = 5\) V (autres harmoniques négligées). Calculer sa valeur efficace \(U_{\text{eff}}\) par le théorème de Parseval.
Parseval donne \(U_{\text{eff}} = \sqrt{C_0^2 + \dfrac{C_1^2}{2} + \dfrac{C_3^2}{2}}\) :
La valeur efficace est donc d'environ \(9{,}19\) V, supérieure à celle du seul fondamental (\(12/\sqrt{2} \approx 8{,}49\) V) à cause de l'harmonique de rang 3.
Application — Valeur efficace du signal créneau
Pour le signal créneau de valeur \(\pm E\) (valeur efficace directement \(E\) par définition), Parseval donne :
\[E^2 = \frac{1}{T}\int_0^T E^2\,\mathrm{d}t = \frac{1}{2}\sum_{n \text{ impair}}\left(\frac{4E}{n\pi}\right)^2 = \frac{8E^2}{\pi^2}\sum_{k=0}^{+\infty}\frac{1}{(2k+1)^2}\]
On retrouve ainsi la célèbre identité de Leibniz-Euler :
\[\sum_{k=0}^{+\infty}\frac{1}{(2k+1)^2} = 1 + \frac{1}{9} + \frac{1}{25} + \frac{1}{49} + \cdots = \frac{\pi^2}{8}\]
Application numérique — Courant non sinusoïdal
Un courant de chauffage électrique a les harmoniques suivantes :
La valeur efficace réelle est supérieure à la valeur efficace du seul fondamental (\(10/\sqrt{2} \approx 7{,}07\) A) à cause des harmoniques.
9. Application BTS — Harmoniques dans les réseaux électriques
Perturbations harmoniques dans un bâtiment tertiaire
Un technicien FED (Fluides, Énergie, Domotique) intervient dans un immeuble de bureaux dont le réseau BT présente des problèmes de surtensions et d'échauffements anormaux des câbles neutres. Une mesure à l'analyseur de réseau révèle un taux de distorsion harmonique (THD) de 28% sur le courant.
9.1 Taux de distorsion harmonique (THD)
Définition — Taux de distorsion harmonique (THD)
Le taux de distorsion harmonique mesure la proportion des harmoniques par rapport au fondamental. Il est défini par :
Diagnostic : THD \(\approx 38{,}5\%\) est très supérieur à la limite de 5% de la norme EN 50160. Il faut installer des filtres actifs ou des filtres passifs accordés sur les rangs 3, 5 et 7.
9.3 Conséquences pratiques
Attention — Effets des harmoniques
Les harmoniques dans un réseau électrique provoquent :
Surcharge du conducteur neutre : les harmoniques de rang 3 (et multiples de 3) des 3 phases s'additionnent dans le neutre au lieu de se compenser. Le courant neutre peut dépasser le courant de phase.
Échauffement des câbles et transformateurs : les harmoniques augmentent la valeur efficace du courant et donc les pertes par effet Joule \(P = R \cdot I_{\text{eff}}^2\).
Faux déclenchements de disjoncteurs différentiels et de protections magnétothermiques
Perturbations des systèmes de mesure : un voltmètre ou ampèremètre classique ne mesure que le fondamental
Résonance avec les condensateurs de compensation de puissance réactive
10. Visualisation — Approximation d'un signal créneau par ses harmoniques
Le graphique interactif ci-dessous montre comment la somme des premières harmoniques de Fourier reconstitue progressivement le signal créneau. Sélectionnez le nombre d'harmoniques pour observer la convergence.
Graphique du haut : signal créneau idéal (pointillés) et approximation par les harmoniques (trait plein). Graphique du bas : spectre d'amplitude correspondant.
11. Récapitulatif — Formulaire de synthèse
Formulaire complet — Séries de Fourier
Signal périodique de période \(T\), fréquence \(f = 1/T\), pulsation \(\omega = 2\pi f\)