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dc.contributor.authorLOUKAL, TAREK-
dc.contributor.authorHATCHANE, HAMZA-
dc.date.accessioned2023-02-05T08:23:44Z-
dc.date.available2023-02-05T08:23:44Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttps://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20813-
dc.description4.629.1.111 ; 81 pfr_FR
dc.description.abstractLes machines asynchrones sont largement utilisées dans l’industrie et leur maintenance est devenue une préoccupation permanente. En effet, quelle que soit son utilisation, les moteurs peuvent être le siège d’une variété importante de défaillances. Dans ce contexte, notre travail consiste à mettre au point un outil complet capable de fournir un diagnostic fiable. Notre approche est basée sur l’utilisation des machines à vecteurs de support (Support Vector Machine (SVM)). Une base de données réelle nous a permis de vérifier la pertinence de cette méthode lorsque le moteur asynchrone est alimenté par le réseau.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniv. blida1fr_FR
dc.subjectMots clés : Les machines asynchrone ; diagnostic des défauts; machines à vecteurs de support (SVM) ; Logiciel Flux 2D.fr_FR
dc.titleSURVEILLANCE DES MOTEURS ASYNCHRONE PAR LES MACHINES A VECTEURS DE SUPPORT (SVM)fr_FR
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