Diagnostic des défaillances des machines asynchrones
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Diagnostic des défaillances des machines asynchrones

DJALAL-EDDINE KHODJA

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Modélisation des défauts et détection en temps réel des défaillances par les techniques de l'intelligence artificielle

La détection des défaillances des processus industriels devient de plus en plus essentielle en raison de la faiblesse de l'opérateur humain par sa nature; qui est une conséquence de la fatigue, le surmenage, et parfois par la pression de l'environnement comme bruit et chaleur.

En fait, nous nous intéressons obligatoirement au diagnostic automatique, ce qui permet de détecter de façon précoce les anomalies, chose qui représente l'un des moyens sûr pour contribuer à l'amélioration de la productivité des différents secteurs.

En effet, ce travail consiste à étudier les dispositifs de diagnostic automatique des machines asynchrones.

Ce système de diagnostic est basé sur des techniques de l'intelligence artificielle afin de pouvoir classifier les défauts.

Le processus d'identification de l'état de la machine est principalement fondé sur la reconnaissance et la comparaison des signaux acquis en temps réel.

Format : Papier

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Quantité
Disponible

natif de Msila en 1974.

Docteur en Génie électrique, 2007 de la faculté des hydrocarbures, Université de Boumerdès, Algérie.

Maitre de conférences à l''Université de Msila.

Axe de recherche: Implémentation des techniques de l''intelligence artificielle sur des circuits configurables pour la commande tolérante et le diagnostic des machines à induction


Fiche technique

Auteur
DJALAL-EDDINE KHODJA
Langue
Français
Éditeur
Éditions universitaires européennes
Pays
Algérie Algérie

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