Université Blida 1

Diagnostic des défauts de la MAS à l’aide des réseaux de neurones artificiels

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dc.contributor.author KADA, Ihcene
dc.contributor.author MAHMOUD BACHA, Chaïmaa
dc.date.accessioned 2021-02-21T11:01:32Z
dc.date.available 2021-02-21T11:01:32Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/10089
dc.description 4.621.1.788 ; 80 p ; illustré fr_FR
dc.description.abstract Ce travail a pour but de détecter et localiser les défauts de la machine asynchrone plus particulièrement le défaut de court-circuit entre spire statorique. D’après les paramètres de la MAS qui fournissent la plupart d’information sur l’état du système, les décalages triphasés entre le courant de ligne et la tension de phase qui sont les meilleurs indicateurs de défaut pour cette étude. ces indicateurs sont utiliser comme entrée au réseau de neurone de type MLP qui a permis au système de diagnostic de localiser la phase défectueuse avec une bonne précision. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.subject Machine asynchrone ; court-circuit ; les réseaux de neurone artificiels ; indicateurs de défaut. fr_FR
dc.title Diagnostic des défauts de la MAS à l’aide des réseaux de neurones artificiels fr_FR


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