Détection et classification des défauts des machines tournantes par les réseaux de neurones artificielles

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

La maintenance des machines tournantes par l’analyse des vibrations a considérablement évoluée ces dernières années grâce aux techniques avancées de l’intelligence artificielle, ces techniques permettent de détecter à un stade précoce l’existence d’une anomalie en passant par l’analyse des signaux comme l’amplitude, la fréquence et la bande passante du signal. Ce travail s’inscrit dans la thématique de la détection et la classification des défauts mécaniques des machines tournantes au niveau des roulements.L’objectif de notre travail est de détecter et classifier les anomalies qui peuvent survenir dans une machine au niveau des roulements (bille, cage, bague extérieur) en utilisant une technique d’intelligence artificielle basée sur les réseaux de neurones artificiels (RNA).L’implémentation numérique du problème posé avec la méthode proposée (RNA) est validée en passant par une étude de l’influence des différents paramètres du code Matlab en vue d’améliorer la qualité de l’apprentissage automatique. Les résultats obtenus montrent la pertinence de la méthode proposée.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

0ee5299c-181f-41e3-85dd-7d16df40cc2f

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

786435_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Aboubakeur Belhadef","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Anis Irekti","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Bilal Cherabi","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

French

المصدر والدورية

اسم المصدر

Détection et classification des défauts des machines tournantes par les réseaux de neurones artificielles

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

The maintenance of rotating machines by vibration analysis has evolved considerably in recent years thanks to advanced techniques of artificial intelligence;these techniques make it possible to detect at an early stage the existence of an anomaly through the definition of the signals. like amplitude, frequency and bandwidth of the signal. This work falls within the theme of the detection and classification of mechanical faults in rotating machines at the bearing level.The objective of our work is to detect and classify the anomalies that can occur in a machine at the level of bearings (ball, cage, outer ring) using an artificial intelligence technique based on artificial neural networks (ANN).The numerical implementation of the problem posed with the proposed method (ANN) is validated through a study of the influence of the various parameters of the Matlab code with a view to improving the quality of machine learning. The results obtained show the relevance of the proposed method.

كلمات الباحثين

Réseau de neurone artificiel

إشراف وإعداد

الإشراف

Bilal Cherabi

الإعداد

Aboubakeur Belhadef, Anis Irekti

الاقتباسات الببليوغرافية