La Maintenance prédictive des machines de l'industrie 4.0: utilisation du Deep Learning pour la detection des anomalies

الموضوعات

علوم بحتة وطبيعية

الملخص

Ce mémoire propose une approche intelligente de maintenance prédictive pour l'Industrie 4.0, visant à détecter les anomalies dans les équipements industriels grâce à l'inté- gration des réseaux de neurones LSTM et GRU. L'objectif principal est d'améliorer la fiabilité opérationnelle et la gestion des ressources en optimisant la prédiction des défaillances. En exploitant les réseaux de neurones récurrents, nous avons proposé d'utiliser l'approche hybride combinant LSTM et GRU pour résoudre le défi de la maintenance prédictive. Les résultats expérimentaux démontrent une amélioration significative de la précision prédictive par rapport aux approches traditionnelles, mettant en évidence l'efficacité du modèle hybride proposé pour anticiper et prévenir les défaillances industrielles.

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التعريف والنوع

رقم الوثيقة

0eb84fc9-a264-4c05-9522-fbfe4977cd6d

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

924676_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":" Alicia Baouche ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Mohamed Menasria","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Samira Ait Kaci Azzou","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

French

المصدر والدورية

اسم المصدر

La Maintenance prédictive des machines de l'industrie 4.0: utilisation du Deep Learning pour la detection des anomalies

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كلمات الباحثين

Maintenance prédictive : Industrie 4.0 : Deep learning : Anomalies industrielles

إشراف وإعداد

الإشراف

Samira Ait Kaci Azzou

الإعداد

Alicia Baouche , Mohamed Menasria

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