Application des reseaux de neurones à la détection et la classification des défauts dans les machines tournantes
| dc.contributor.author | Belhadj Nora | |
| dc.contributor.author | Belmahdi Fatiha | |
| dc.contributor.other | Haddab Salah | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-26T11:57:38Z | |
| dc.date.available | 2019-11-26T11:57:38Z | |
| dc.date.issued | 2010 | |
| dc.description | 79 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | Dans notre travail, nous nous intéressons à la détectio n e t à la c l a ssi ? c a on des défauts d e roulement apparaissant dans les machines tournantes. C’est une approche préven v e q ui s e base sur la mesure de l’état de la machine tout au long de son fonc o nnem e nt . L’expérience à montré que le paramètre le plus ? a bl e , q ui n ous d onne le p l u s p r é cocem e nt et de la meilleure façon l’état de détec o n d ’ u ne m a chi n e to ur n ant e e s t b i e n la v i b r a o n . L’étude d’un signal vibratoire et sa présenta o n fré quen e l e s t in d i sp ensabl e; e n e? et l a dé? n i o n de s sign aux se f a it p a r tro i s pa r am èt r e s qu i s o nt l’a m pl i tu d e, la f r é q uence de pic centrale et la bande passante du signal. C’est selon ces paramètres que s’e? e ctu e le classement des signaux par les réseaux de neurones. | en |
| dc.identifier.citation | Communication | |
| dc.identifier.other | ING.ELN.21-10 | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/8281 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | Maintenance industrielle | en |
| dc.subject | Réseaux de neurones | en |
| dc.subject | Détection | en |
| dc.subject | Machines tournantes | en |
| dc.subject | Défaut de roulements. | en |
| dc.title | Application des reseaux de neurones à la détection et la classification des défauts dans les machines tournantes | en |
| dc.type | Thesis | en |