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Etude et implémentation d'un système intelligent d'aide à la diagnostic automatique des défauts de roulements dans les machines tournantes

dc.contributor.authorBENREKIA, Mustapha
dc.contributor.authorMEKHTICHE, Oussama
dc.contributor.authorBENGHERBIA, Billel
dc.date.accessioned2023-02-08T10:17:33Z
dc.date.available2023-02-08T10:17:33Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractNotre 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.citationSystème de Télécommunicationsfr
dc.identifier.govdocM122181
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/8018
dc.language.isofrfr
dc.relation.ispartofseriesM22181;
dc.subjectsignaux vibratoiresfr
dc.subjectroulements à billesfr
dc.subjectréseau de neurones convolutiffr
dc.subjectCNNfr
dc.titleEtude et implémentation d'un système intelligent d'aide à la diagnostic automatique des défauts de roulements dans les machines tournantesfr
dc.typeMemoirefr

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