Pronostic des défauts des éoliennes par la méthode des réseaux de neurones artificiels
| dc.contributor.author | Bakiri, Rachid | |
| dc.contributor.author | Saidani, Kenza | |
| dc.date.accessioned | 2022-11-17T09:14:08Z | |
| dc.date.available | 2022-11-17T09:14:08Z | |
| dc.date.issued | 2022-09 | |
| dc.description | 134 f. : ill. ; 30 cm. (+CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | L’énergie éolienne est une source d’électricité renouvelable qui permet de transformer l’énergie cinétique du vent en énergie électrique, donc il s’agit d’une technique de conversion d’énergie par une machine tournante. Comme toutes les autres machines tournantes, l’éolienne peut être menacée par des anomalies qui sont susceptibles de causer des dommages à ses performances ou même de provoquer un arrêt total de l'installation. Ce mémoire s'appuie sur une stratégie de maintenance conditionnelle basée sur l’élaboration d’un modèle d’intelligence artificielle de pronostic à travers les réseaux de neurones artificiels afin de détecter les pièces et les sous-systèmes qui démontrent une tendance à courte et à moyen terme vers une anomalie de fonctionnement ou un arrêt complet à cause de bris. L’objectif général de notre travail est de proposer une nouvelle approche de pronostic en s’appuyant sur les données issues de l’analyse vibratoire à travers des capteurs installés au niveau des roulements, et les réseaux de neurones artificiels RNA. L’approche proposée a été développée sur Matlab pour prédire la durée de vie utile résiduelle des roulements dans la boite de vitesse d'une éolienne. | en |
| dc.identifier.citation | Electromécanique | en |
| dc.identifier.other | MST/ELECTRO34 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/18515 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri Tizi Ouzou | en |
| dc.subject | Machine tournante | en |
| dc.subject | Eolienne | en |
| dc.subject | Maintenance conditionnelle | en |
| dc.subject | Matlab | en |
| dc.title | Pronostic des défauts des éoliennes par la méthode des réseaux de neurones artificiels | en |
| dc.type | Thesis | en |