Surveillance Et Diagnostic Des Defauts Mecaniques Des Machines Tournantes Par Utilisation Des Systemes A Inference Floue

Abstract

Le projet de fin d'études porte sur la surveillance et le diagnostic des défauts mécaniques des machines tournantes en utilisant des systèmes à inférence floue. Le but de ce projet est d'explorer les avantages de l'utilisation de systèmes à inférence floue pour lasurveillance et le diagnostic des défauts mécaniques dans les machines tournantes telles que les moteurs, les pompes et les turbines. Le projet comprendra une revue de la littérature sur les techniques de surveillance et de diagnostic des défauts mécaniques et une analyse approfondie des systèmes à inférence floue. Des études de cas seront menées pour évaluer l'efficacité des systèmes à inférence floue dans la surveillance et le diagnostic des défauts mécaniques dans les machines tournantes. Les résultats de cette étude permettrent de déterminer si les systèmes à inférence floue peuvent être une solution efficace pour la surveillance et le diagnostic des défauts mécaniques dans les machines tournantes. Les conclusions de cette étude peuvent être utilisées par les ingénieurs et les professionnels de la maintenance pour améliorer la fiabilité et la disponibilité des machines tournantes The end-of-study project focuses on the monitoring and diagnosing mechanical faults in rotating machines using fuzzy inference systems. The purpose of this project is to explore the advantages of using fuzzy inference systems for monitoring and diagnosing mechanical faults in rotating machines such as motors, pumps, and turbines. The project will include a literature review on monitoring and diagnosing mechanical faultstechniques and an in-depth analysis of fuzzy inference systems. Case studies will be conducted to evaluate the effectiveness of fuzzy inference systems in monitoring and diagnosing mechanical faults in rotating machines. The results of this study will determine if fuzzy inference systems can be an effective solution for monitoring and diagnosing mechanical faults in rotating machines. The conclusions of this study can be utilized by engineers and maintenance professionals to improve the reliability and availability of rotating machines.