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http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/16753
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Laib, Kenza | - |
dc.contributor.author | Mehdaoui, Meriem;promoteur | - |
dc.contributor.author | Tafinine, F ; promotrice | - |
dc.date.accessioned | 2021-10-10T10:11:38Z | - |
dc.date.available | 2021-10-10T10:11:38Z | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/16753 | - |
dc.description | Option : instrumentation nucléaire | en_US |
dc.description.abstract | L'analyse des signaux du courant statorique du moteur asynchrone (MCSA) est devenue une technique très répondue pour apprécier l'état de santé du moteur asynchrone afin d'éviter la défaillance. Les techniques classiques de traitement du signal et de détection de la défaillance dans les machines tournantes, basées sur l'analyse de Fourier ont montrées leurs limitations en termes de résolution spectrale, ce qui nécessite l'utilisation des nouvelles techniques donnant une analyse plus performante. Nous proposons dans ce travail d'autre méthode plus performante dans le cadre de détection de défauts de roulement : les ondelettes qui offre une analyse très fine, à travers une décomposition discrète " multi-résolution " ou en " paquet d'ondelette ", et plus efficacement les réseaux de neurone appliqué comme outil de classification. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | université Abderahmane Mira Bejaia | en_US |
dc.subject | Machine Asynchrone : Diagnostique : MCSA : Défauts De Roulement : Analyse : Spectrale : Ondelettes : Réseau De Neurone Artificiel. | en_US |
dc.title | Diagnostic des machines asynchrones par utilisation des capteurs de courant (MCSA) | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Mémoires de Master |
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