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dc.contributor.authorCherrat, Lamine-
dc.contributor.authorCherigui, Anis-
dc.contributor.authorHarrouche, Fateh;promoteur-
dc.date.accessioned2022-11-28T10:10:12Z-
dc.date.available2022-11-28T10:10:12Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.other621MAS/655-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/20414-
dc.descriptionOption : Fabrication mécanique et productiquesen_US
dc.description.abstractLe but de ce travail est d'appliquer les réseaux de neurones artificiels pour automatiser le diagnosti des machines tournantes en analysant les signaux vibratoires. Cette technique est basée sur la classification par reconnaissance de formes et vise à augmenter la précision et à réduire les erreurs dues au jugement humain subjectif. L'efficacité du programme repose sur les quatre étapes suivantes, à savoir : l'acquisition des signaux vibratoires, le prétraitement des données, l'extraction des caractéristiques, et enfin la reconnaissance de ces caractéristiques par les réseaux de neurones.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Abderahmene Mira .Bejaiaen_US
dc.subjectMachines tournantes : Vibrations mécaniques : Réseaux de neurones artificiels : Diagnostic des défautsen_US
dc.titleApplication des réseaux de neurones artificiels au diagnostic des défauts mécaniques des machines tournantesen_US
dc.typeThesisen_US
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