Etude et implémentation d'un système intelligent d'aide à la diagnostic automatique des défauts de roulements dans les machines tournantes
| dc.contributor.author | BENREKIA, Mustapha | |
| dc.contributor.author | MEKHTICHE, Oussama | |
| dc.contributor.author | BENGHERBIA, Billel | |
| dc.date.accessioned | 2023-02-08T10:17:33Z | |
| dc.date.available | 2023-02-08T10:17:33Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | Notre travail s'appuie sur l'extraction des caractéristiques des signaux vibratoires issus des machines tournantes, notamment celles des roulements à billes. La méthode utilisée consiste à prétraitement sur les signaux vibratoires puis à connaître la localisation du défaut sur le roulement à l'aide d'un réseau de neurones convolutif (CNN). Le modèle CNN a été implémenté sur la carte Raspberry. Le modèle proposé a démontré son efficacité et a fourni des résultats de classification satisfaisants. | fr |
| dc.identifier.citation | Système de Télécommunications | fr |
| dc.identifier.govdoc | M122181 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/8018 | |
| dc.language.iso | fr | fr |
| dc.relation.ispartofseries | M22181; | |
| dc.subject | signaux vibratoires | fr |
| dc.subject | roulements à billes | fr |
| dc.subject | réseau de neurones convolutif | fr |
| dc.subject | CNN | fr |
| dc.title | Etude et implémentation d'un système intelligent d'aide à la diagnostic automatique des défauts de roulements dans les machines tournantes | fr |
| dc.type | Memoire | fr |
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