CONTROLE NON DESTRUCTIF DES ENROULEMENT D’UN TRANSFORMATEUR PAR RESEAUX DE NEURONES

dc.contributor.author	BOUDROUAYA, SOFIANE
dc.contributor.author	GUELLAB, ABD EL HAKIM
dc.contributor.author	HOUASSINE, HAMZA
dc.contributor.author	ABBADI, AMEL
dc.date.accessioned	2022-05-24T09:30:19Z
dc.date.available	2022-05-24T09:30:19Z
dc.date.issued	2014
dc.description.abstract	Par le biais de ce travail, on s’intéresse au diagnostic de dysfonctionnements des transformateurs. Elle concerne la mise en ouvre d’une approche neuronale pour la détection et l’aide au diagnostic de différents défauts qui peuvent subvenir lors du fonctionnement du transformateur. Pour ce faire, des bases de données ont été établies en se basant sur la technique d’analyse fréquentielle. Ces bases de données prennent en compte les défauts de court-circuit, de déformation, défaut entre partie active et la masse et ouverture d’une partie de l’enroulement	fr
dc.identifier.citation	Réseaux électriques	fr
dc.identifier.govdoc	M114105
dc.identifier.uri	https://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/3273
dc.language.iso	fr	fr
dc.relation.ispartofseries	MF 2809;
dc.subject	Transformateur	fr
dc.subject	Diagnostic	fr
dc.subject	Analyse fréquentielle	fr
dc.subject	Réseaux de neurones artificielles	fr
dc.title	CONTROLE NON DESTRUCTIF DES ENROULEMENT D’UN TRANSFORMATEUR PAR RESEAUX DE NEURONES	fr
dc.type	Memoire	fr

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