DETECTION ET LOCALISATION DES DEFAUTS DE LA MACHINE ASYNCHRONE A DOUBLE STATOR APPLICATION DE LA TECHNIQUE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
| dc.contributor.author | ZEBIRI, FOUAD | |
| dc.date.accessioned | 2019-02-24T10:00:12Z | |
| dc.date.available | 2019-02-24T10:00:12Z | |
| dc.date.issued | 2006 | |
| dc.description.abstract | Ce mémoire présente une étude de l’architecture du système de diagnostic automatique des défaillances de la machine asynchrone à double stator (MASDS) Notre travail entre dans le cadre d’application destratégies de l’intelligence artificiel (réseaux du neurone) sur MASDS. Nous commençons par étude des problèmes du diagnostique des défauts d’un entraînement électrique Afin d’améliorerce technique en a entamée la modélisation de la MASDS sans défaut et avec défaut. Enfin, des résultats de simulation sont présentés pour montrer la faisable de cette technique de diagnostique automatique des défaillances | en_US |
| dc.identifier.other | 2006.20 | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/9073 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | Université Mohamed Boudiaf - M'Sila | en_US |
| dc.subject | Machine asynchrone à double stator (MASDS), diagnostique, défauts, réseaux du neurones, valeur efficaces, algorithme propagation et rétropropagation | en_US |
| dc.title | DETECTION ET LOCALISATION DES DEFAUTS DE LA MACHINE ASYNCHRONE A DOUBLE STATOR APPLICATION DE LA TECHNIQUE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |