Suivi des défauts de roulement par des techniques de l’intelligence artificielle
| dc.contributor.author | Ben Kortbi, Fatma Zohra | |
| dc.contributor.author | Abbadi, Amel | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-09T13:06:10Z | |
| dc.date.available | 2022-05-09T13:06:10Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description.abstract | "La naissance d’un défaut dans un système mécanique se traduit le plus souvent par un changement de comportement vibratoire dans les domaines temporel et spectral. Dans ce contexte, l’approche analyse vibratoire est un outil puissant qui contribue efficacement à la détection et à l’identification des défauts des composants mécaniques ou électriques. Dans cette étude, nous avons utilisé une approche qui s’appuie sur l’utilisation de l’analyse des vibrations et l’approche des réseaux de neurones pour suivre l’évolution de l’état des roulements en fonctionnement. Les résultats de cette étude ont révélé que l’approche des réseaux de neurones est un outil nécessaire et complémentaire à l’approche analyse des vibrations." | fr |
| dc.identifier.citation | Mécatronique | fr |
| dc.identifier.govdoc | M119237 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/1866 | |
| dc.language.iso | fr | fr |
| dc.relation.ispartofseries | MF 4217; | |
| dc.subject | Roulement | fr |
| dc.subject | vibration | fr |
| dc.subject | défauts | fr |
| dc.subject | réseaux de neurones | fr |
| dc.subject | logique floue | fr |
| dc.title | Suivi des défauts de roulement par des techniques de l’intelligence artificielle | fr |
| dc.type | Memoire | fr |
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