Diagnostic des défauts des machines asynchrones par emploi de l’intelligence artificielle / Hocine Kharbache 

Public ISBD Titre : Diagnostic des défauts des machines asynchrones par emploi de l’intelligence artificielle Type de document : document multimédia Auteurs : Hocine Kharbache, Auteur ; zakaria Makrane, Auteur ; Sid Ahmed Bessedik, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électrotechnique Année de publication : 2022 Importance : 110p. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD ROM Optique Némérique Note générale : Option : Electromécanique Langues : Français Mots-clés : machines asynchrones, Défauts, l’intelligence artificielle Résumé : Malgré la fiabilité de la machine asynchrone (MAS) et sa robustesse, elle subit au cout de son fonctionnement, un certain nombre de contraintes de différents nature (électrique, mécanique et environnement), ces dernières induisent des défaillances qui peuvent conduire à des arrêts non programmés. Pour surmonter ce problème, une variété de techniques de maintenance prédictive comme moyen de surveillance ont été proposées afin d'arriver à détecter les défauts affectant les machines asynchrones. Le but de ce travail est d’offrir une approche basée sur l’intelligence artificielle efficace et capable de détecter les défauts statoriques et rotoriques des machines asynchrones à cage d'écureuil. note de thèses : Memoire de Master en Electrotechnique Diagnostic des défauts des machines asynchrones par emploi de l’intelligence artificielle [document multimédia] / Hocine Kharbache, Auteur ; zakaria Makrane, Auteur ; Sid Ahmed Bessedik, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électrotechnique, 2022 . - 110p. ; 30 cm. + 1 CD ROM Optique Némérique. Option : Electromécanique Langues : Français Mots-clés : machines asynchrones, Défauts, l’intelligence artificielle Résumé : Malgré la fiabilité de la machine asynchrone (MAS) et sa robustesse, elle subit au cout de son fonctionnement, un certain nombre de contraintes de différents nature (électrique, mécanique et environnement), ces dernières induisent des défaillances qui peuvent conduire à des arrêts non programmés. Pour surmonter ce problème, une variété de techniques de maintenance prédictive comme moyen de surveillance ont été proposées afin d'arriver à détecter les défauts affectant les machines asynchrones. Le but de ce travail est d’offrir une approche basée sur l’intelligence artificielle efficace et capable de détecter les défauts statoriques et rotoriques des machines asynchrones à cage d'écureuil. note de thèses : Memoire de Master en Electrotechnique

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
thq 09-157	thq 09-157	CD	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DE TECHNOLOGIE	théses (tec)	Disponible

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