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Développement des systèmes d’identification et de localisation des défauts des systèmes d’entrainements électriques en utilisant différentes techniques d’intelligences artificielles et traitement de signal

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dc.contributor.author CHOUIDIRA Ibrahim
dc.date.accessioned 2021-04-25T09:57:21Z
dc.date.available 2021-04-25T09:57:21Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/24251
dc.description.abstract Ce travail consiste à appliquer différentes techniques d’intelligence artificielle et traitement de signal pour le diagnostic des défaillances de l’association convertisseur-machine asynchrone. En effet, les différents types des défauts de la machine étudiée vont être recensés et étudiés afin d’élaborer les différentes signatures qui représentent ces défauts. Ces derniers peuvent être obtenu soit par modélisation mathématique, soit par des essais expérimentaux. Ensuite, plusieurs techniques seront utilisées pour l’extraction des informations nécessaires pour identifier les différents types de défaut, à savoir : la technique de l’analyse spectrale et la méthode des ondelettes, technique de l'espace de parité, trajectoire du vecteur courant dans le référentiel stationnaire, les valeurs efficaces…etc,. Une fois que les différents types de défaut sont étudiés, on passera à l’étude des différentes techniques d’intelligence artificielle appliquées dans le système de diagnostic afin de détecter les différents types de défauts étudiés à savoir : les techniques de logique floue et réseaux de neurones artificiels. Par ailleurs, ce travail va nous permettre de développer un modèle utilisable pour le diagnostic des défauts en_US
dc.publisher Université de M'sila en_US
dc.subject Techniques d’intelligence artificielle, convertisseur-machine asynchrone, traitement de signal, diagnostic des défauts en_US
dc.title Développement des systèmes d’identification et de localisation des défauts des systèmes d’entrainements électriques en utilisant différentes techniques d’intelligences artificielles et traitement de signal en_US
dc.type Thesis en_US


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