Surveillance et diagnostic des systèmes électromécaniques par l’analyse fonctionnelle et le réseau de neurone Artificiel
| dc.contributor.author | SALMI, Oussama | |
| dc.contributor.author | BOUHAFS, Mounir | |
| dc.contributor.author | Enca/CHEBABHI, Ali | |
| dc.date.accessioned | 2021-09-14T11:44:49Z | |
| dc.date.available | 2021-09-14T11:44:49Z | |
| dc.date.issued | 2021-07-17 | |
| dc.description.abstract | Dans ce travail, nous allons étudier la surveillance et le diagnostic des défauts d'une machine électrique tournante par l'analyse vibratoire. Cette analyse est un outil pour mesurer le niveau vibratoire de la machine électrique en fonctionnement. Pour faire cette analyse, il est nécessaire d'une chaine de mesure dont leurs éléments constitutifs sont le capteur de vibration, l'amplificateur et l'analyse FFT. Et de suivre correctement les défauts de roulement, nous avons appliqué la méthode de l'analyse vibratoire en plus les réseaux de neurone (RNA), et cela se reflète dans le programme Matlab. Enfin, les résultats ont montré que cette méthode de suivi et de surveillance des défaillances des machines rotatives a été efficace de manière simple et rapide sans perte. | en_US |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/25975 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | university of M'sila | en_US |
| dc.subject | surveillance, diagnostic, vibration, l'analyse vibratoire, défaut, réseaux de neurone, FFT. | en_US |
| dc.title | Surveillance et diagnostic des systèmes électromécaniques par l’analyse fonctionnelle et le réseau de neurone Artificiel | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |