dc.contributor.author |
Cherrat, Lamine |
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dc.contributor.author |
Cherigui, Anis |
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dc.contributor.author |
Harrouche, Fateh;promoteur |
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dc.date.accessioned |
2022-11-28T10:10:12Z |
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dc.date.available |
2022-11-28T10:10:12Z |
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dc.date.issued |
2022 |
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dc.identifier.other |
621MAS/655 |
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dc.identifier.uri |
http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/20414 |
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dc.description |
Option : Fabrication mécanique et productiques |
en_US |
dc.description.abstract |
Le 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.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Université Abderahmene Mira .Bejaia |
en_US |
dc.subject |
Machines tournantes : Vibrations mécaniques : Réseaux de neurones artificiels : Diagnostic des défauts |
en_US |
dc.title |
Application des réseaux de neurones artificiels au diagnostic des défauts mécaniques des machines tournantes |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |