|
| Titre : | Application des reseaux de neurones à la détection et la classification des défauts dans les machines tournantes | | Type de document : | theses et memoires | | Auteurs : | Nora Belhadj, Auteur ; Belmahdi Fatiha, Auteur ; Salah Haddab, Directeur de thèse | | Editeur : | Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI | | Année de publication : | 2010 | | Importance : | 79p. | | Présentation : | ill. | | Format : | 30 cm. | | Note générale : | Bibliogr. | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Maintenance industrielle Réseaux de neurones Détection Machines tournantes Défaut de roulements. | | Résumé : | 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 ligne : | https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/8281/BelhadjNora_BelmahdiFatiha.pdf?s [...] | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=26679 |
Application des reseaux de neurones à la détection et la classification des défauts dans les machines tournantes [theses et memoires] / Nora Belhadj, Auteur ; Belmahdi Fatiha, Auteur ; Salah Haddab, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2010 . - 79p. : ill. ; 30 cm. Bibliogr. Langues : Français | Mots-clés : | Maintenance industrielle Réseaux de neurones Détection Machines tournantes Défaut de roulements. | | Résumé : | 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 ligne : | https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/8281/BelhadjNora_BelmahdiFatiha.pdf?s [...] | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=26679 |
|
Ajouter le résultat dans votre panier Faire une suggestion Affiner la recherche Interroger des sources externesApplication des reseaux de neurones à la détection et la classification des défauts dans les machines tournantes / Nora Belhadj (2010)
