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Analyse de la signature du courant pour la detection et la classification de defaurts de roulement dans les machines electriques

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dc.contributor.author Kabla, Aïda
dc.contributor.author Mokrani, Karim;promoteur
dc.date.accessioned 2018-04-11T07:06:44Z
dc.date.available 2018-04-11T07:06:44Z
dc.date.issued 2009-03-07
dc.identifier.uri http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/9827
dc.description Option : Système en_US
dc.description.abstract a détection précoce de défauts dans les machines électriques reste un enjeu très important, la maintenance devant être prédictive. Les défauts mécaniques et entre autre les défauts de roulement sont les plus fréquents. L’analyse du courant statorique (Motor Current Signature Analysis) permet d’apporter un élément de solution pour la détection des défauts. Un défaut produisant une modification du spectre du courant, un nouvel outil de traitement et d’analyse des signaux non- stationnaire, la transformée de Hilbert- Huang (THH), a été utilisée pour ce but. Le signal étant décomposé en signaux, les IMF, pour lesquels la notion de fréquence instantanée a un sens. Le spectre marginal de Hilbert- Huang permet de représenter les fréquences instantanées présentes, et ainsi pouvoir détecter un défaut éventuel par analyse de la signature du courant. Dans la seconde étape pour classer les différents défauts de roulement, nous avons modélisé, par un modèle AR, l’IMF 2 du courant. En utilisant trois techniques de classification (Approche Distance, Réseau de Neurone et SVM) les résultats obtenus sont très intéressants. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher Université Abderrahmane Mira-Bejaia en_US
dc.subject Ccouran : Machines éléctriques en_US
dc.title Analyse de la signature du courant pour la detection et la classification de defaurts de roulement dans les machines electriques en_US
dc.type Thesis en_US


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