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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20731
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | NOUMA, AMIRA | - |
dc.contributor.author | KANOUN, MAROUA | - |
dc.date.accessioned | 2023-01-29T10:48:14Z | - |
dc.date.available | 2023-01-29T10:48:14Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.uri | https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20731 | - |
dc.description | 4.621.1.1170. 88P | fr_FR |
dc.description.abstract | Ce travail s’inscrit dans la thématique de la détection et localisation des défauts dans les entraînements électriques et en particulier ceux à base de machine asynchrone. Le choix de la machine asynchrone est justifié par le succès grandissant qu’elle a suscité, notamment, dans les machines électriques à vitesse variable. Le but de ce travail est le diagnostic des défaillances de la machine asynchrone particulièrement le défaut de court-circuit entre spires. D’après les paramètres de la machine qui fournissent la plupart des informations sur l’état du système, les fréquences et leurs amplitudes sont les meilleurs indicateurs du défaut pour cette étude. Nous proposons pour le diagnostic l’application de la technique de réseau de neurone qui permet de localiser le défaut avec grande précision. | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.publisher | univ. blida1 | fr_FR |
dc.title | Diagnostic de la machine asynchrone par l’usage des réseaux de neurones artificiels | fr_FR |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
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