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Suivi des défauts de roulement par des techniques de l’intelligence artificielle

dc.contributor.authorBen Kortbi, Fatma Zohra
dc.contributor.authorAbbadi, Amel
dc.date.accessioned2022-05-09T13:06:10Z
dc.date.available2022-05-09T13:06:10Z
dc.date.issued2019
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.citationMécatroniquefr
dc.identifier.govdocM119237
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/1866
dc.language.isofrfr
dc.relation.ispartofseriesMF 4217;
dc.subjectRoulementfr
dc.subjectvibrationfr
dc.subjectdéfautsfr
dc.subjectréseaux de neuronesfr
dc.subjectlogique flouefr
dc.titleSuivi des défauts de roulement par des techniques de l’intelligence artificiellefr
dc.typeMemoirefr

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