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dc.contributor.author |
LOUKAL, TAREK |
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dc.contributor.author |
HATCHANE, HAMZA |
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dc.date.accessioned |
2023-02-05T08:23:44Z |
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dc.date.available |
2023-02-05T08:23:44Z |
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dc.date.issued |
2021 |
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dc.identifier.uri |
https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20813 |
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dc.description |
4.629.1.111 ; 81 p |
fr_FR |
dc.description.abstract |
Les 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.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Univ. blida1 |
fr_FR |
dc.subject |
Mots clés : Les machines asynchrone ; diagnostic des défauts; machines à vecteurs de support (SVM) ; Logiciel Flux 2D. |
fr_FR |
dc.title |
SURVEILLANCE DES MOTEURS ASYNCHRONE PAR LES MACHINES A VECTEURS DE SUPPORT (SVM) |
fr_FR |
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