Browsing by Author "Chibani Karim"

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    Diagnostic Des Pannes Des Pompes Centrifuge Par Estimation Paramétrique
    (Université Mouloud Mammeri, 2023) Bouras Sid Ali; Chibani Karim
    Ce mémoire se concentre sur la surveillance et la détection des défauts dans les pompes centrifuges, des équipements fondamentaux dans diverses industries. L'étude débute par une exploration approfondie du fonctionnement des pompes centrifuges, de leurs composants essentiels et des défauts couramment rencontrés. L'importance cruciale de la maintenance préventive et de la détection précoce des pannes est soulignée pour garantir un fonctionnement optimal. L'une des principales méthodes examinées est l'estimation paramétrique, qui repose sur des techniques mathématiques pour surveiller en permanence les performances des pompes en estimant les paramètres du modèle à partir de données de fonctionnement nominal. Cette approche permet la détection proactive des écarts par rapport aux valeurs nominales. L'étude introduit également l'intégration de l'apprentissage automatique (machine learning) dans le processus de détection de pannes des pompes centrifuges. L'apprentissage automatique offre la capacité de détecter des modèles et des anomalies dans les données, améliorant ainsi la précision de la détection et permettant une maintenance proactive et efficace. En combinant l'estimation paramétrique et l'apprentissage automatique, cette recherche propose une approche complète pour la surveillance et la détection des pannes des pompes centrifuges. Cette approche offre un potentiel significatif pour améliorer la fiabilité, l'efficacité et la durabilité de ces équipements industriels essentiels
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    Diagnostic Des Pannes Des Pompes Centrifuge Par Estimation Paramétrique
    (Université Mouloud Mammeri, 2023) Bouras Sid Ali; Chibani Karim
    Ce mémoire se concentre sur la surveillance et la détection des défauts dans les pompes centrifuges, des équipements fondamentaux dans diverses industries. L'étude débute par une exploration approfondie du fonctionnement des pompes centrifuges, de leurs composants essentiels et des défauts couramment rencontrés. L'importance cruciale de la maintenance préventive et de la détection précoce des pannes est soulignée pour garantir un fonctionnement optimal. L'une des principales méthodes examinées est l'estimation paramétrique, qui repose sur des techniques mathématiques pour surveiller en permanence les performances des pompes en estimant les paramètres du modèle à partir de données de fonctionnement nominal. Cette approche permet la détection proactive des écarts par rapport aux valeurs nominales. L'étude introduit également l'intégration de l'apprentissage automatique (machine learning) dans le processus de détection de pannes des pompes centrifuges. L'apprentissage automatique offre la capacité de détecter des modèles et des anomalies dans les données, améliorant ainsi la précision de la détection et permettant une maintenance proactive et efficace. En combinant l'estimation paramétrique et l'apprentissage automatique, cette recherche propose une approche complète pour la surveillance et la détection des pannes des pompes centrifuges. Cette approche offre un potentiel significatif pour améliorer la fiabilité, l'efficacité et la durabilité de ces équipements industriels essentiels