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"Implémentation d’une méthode d’extraction des caractéristiques des signaux vibratoires sur une plateforme FPGA"

dc.contributor.authorELMOHRI, Mohamed Abdessalem
dc.contributor.authorTOBBAL, Abdelhafid
dc.contributor.authorCHADLI, Samir
dc.date.accessioned2022-06-09T08:31:44Z
dc.date.available2022-06-09T08:31:44Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstract"Dans ce travail nous exposons une méthode d’extraction des caractéristiques des signaux vibratoires issues des machines tournantes pour les défauts de roulements à billes. La méthode proposée comporte un prétraitement MFCC des signaux puis une prédiction de l’emplacement du défaut sur le roulement à l’aide d’un réseau de neurones convolutifs (CNN) Le prétraitement a été réparti sur un ensemble d’IP-core personnalisés réalisés grâce au logiciel Vivado HLS. Le système de traitement proposé a été implémenté sur la plateforme FPGA Pynq-Z2 de la firme TUL. Le réseau CNN quant à lui a été implémenté sur la clé d’accélération matérielle NCS2 d’Intel. Le système proposé a prouvé son efficacité et a donné des résultats de classification très satisfaisants."fr
dc.identifier.citationElectronique des Systèmes Embarquéfr
dc.identifier.govdocM121178
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/4892
dc.language.isofrfr
dc.relation.ispartofseriesMF 4931;
dc.subjectSignaux vibratoiresfr
dc.subjectMaintenance préventivefr
dc.subjectRoulements à billesfr
dc.subjectMFCCfr
dc.subjectCNNfr
dc.subjectHLSfr
dc.subjectFPGAfr
dc.subjectPYNQfr
dc.subjectIntel NCS2fr
dc.title"Implémentation d’une méthode d’extraction des caractéristiques des signaux vibratoires sur une plateforme FPGA"fr
dc.typeMemoirefr

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