Application des reseaux de neurones à la détection et la classification des défauts dans les machines tournantes
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Date
2010
Authors
Journal Title
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Volume Title
Publisher
Université Mouloud Mammeri
Abstract
Dans notre travail, nous nous intéressons à la détectio n e t à la c l a ssi ? c a on des défauts d e roulement apparaissant dans les machines tournantes. C’est une approche préven v e q ui s e base sur la mesure de l’état de la machine tout au long de son fonc o nnem e nt . L’expérience à montré que le paramètre le plus ? a bl e , q ui n ous d onne le p l u s p r é cocem e nt et de la meilleure façon l’état de détec o n d ’ u ne m a chi n e to ur n ant e e s t b i e n la v i b r a o n . L’étude d’un signal vibratoire et sa présenta o n fré quen e l e s t in d i sp ensabl e; e n e? et l a dé? n i o n de s sign aux se f a it p a r tro i s pa r am èt r e s qu i s o nt l’a m pl i tu d e, la f r é q uence de pic centrale et la bande passante du signal. C’est selon ces paramètres que s’e? e ctu e le classement des signaux par les réseaux de neurones.
Description
79 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)
Keywords
Maintenance industrielle, Réseaux de neurones, Détection, Machines tournantes, Défaut de roulements.
Citation
Communication