"Implémentation d’une méthode d’extraction des caractéristiques des signaux vibratoires sur une plateforme FPGA"
| dc.contributor.author | ELMOHRI, Mohamed Abdessalem | |
| dc.contributor.author | TOBBAL, Abdelhafid | |
| dc.contributor.author | CHADLI, Samir | |
| dc.date.accessioned | 2022-06-09T08:31:44Z | |
| dc.date.available | 2022-06-09T08:31:44Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| 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.citation | Electronique des Systèmes Embarqué | fr |
| dc.identifier.govdoc | M121178 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/4892 | |
| dc.language.iso | fr | fr |
| dc.relation.ispartofseries | MF 4931; | |
| dc.subject | Signaux vibratoires | fr |
| dc.subject | Maintenance préventive | fr |
| dc.subject | Roulements à billes | fr |
| dc.subject | MFCC | fr |
| dc.subject | CNN | fr |
| dc.subject | HLS | fr |
| dc.subject | FPGA | fr |
| dc.subject | PYNQ | fr |
| dc.subject | Intel NCS2 | fr |
| dc.title | "Implémentation d’une méthode d’extraction des caractéristiques des signaux vibratoires sur une plateforme FPGA" | fr |
| dc.type | Memoire | fr |
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