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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/40787Affichage complet
| Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | CHEROUATI ASMAA YAMINA | - |
| dc.contributor.author | AMMADI CHAIMA | - |
| dc.date.accessioned | 2025-10-27T10:00:39Z | - |
| dc.date.available | 2025-10-27T10:00:39Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.uri | https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/40787 | - |
| dc.description | 4.629.1.208;97p | fr_FR |
| dc.description.abstract | Ce mémoire présente le développement d’un système intelligent visant à détecter e t prédire les défauts des machines électriques à travers l’analyse des sons produits pendant leur fonctionnement. Cette méthode repose sur l’extraction de caractéristiques pertinentes du signal acoustique, associée à un réseau de neurones convolutifs (CNN) capable de classer différents types d’anomalies, qu’elles soient mécaniques ou électriques. L’objectif est de proposer une solution de contrôle non destructif, non intrusive, en temps réel et à faible coût, adaptée à la maintenance industrielle. | fr_FR |
| dc.language.iso | fr | fr_FR |
| dc.publisher | blida1 | fr_FR |
| dc.subject | Artificiel intelligent, détection de défauts, prédiction, machine électrique, analyse acoustique, réseau de neurones convolutifs (CNN), contrôle non destructif (CND), maintenance industrielle | fr_FR |
| dc.title | Développement d’une Solution à base de L’Intelligence Artificielle pour la préditection des défauts machines à partir du Son émis lors de la rotation | fr_FR |
| Collection(s) : | Mémoires de Master | |
Fichier(s) constituant ce document :
| Fichier | Description | Taille | Format | |
|---|---|---|---|---|
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