Utilisation Des Réseaux De Neurones En Vue Du Diagnostic Des Défauts Statoriques Dans La Machines Asynchrone
Résumé: La machine asynchrone est les plus utilise dans le monde industriel grace a son robustesse et faible cout d.achat et entretien, malgre ces bonne qualites il n.ait pas rare que ces machine est expose a plusieurs contraintes electriques, magnetique, thermique et mecanique pendant leur fonctionnement. Cela a conduit a utiliser des methodes de surveillances et de diagnostic qui nous permet de classe, detecter localiser et identifier les defauts effectue sur la machine. Parmi ses methodes est l.utilisation des techniques d.intelligence et principalement les reseaux de neurones artificiels. Le travail de memoire est l.etude de l.application des reseaux de neurones pour le diagnostic des defauts statoriques (defaut court-circuit entre spire) dans la machine asynchrone En premier lieux nous avons parle sur l.etat de l.art de diagnostic, puis nous avons decrit les elements de constitution de cette machine, apres la modelisation en vue de l.estimation parametrique qui nous permet d.etudier l.influence de defaut de court-circuit sur le comportement general de la machine ainsi que l.analyse spectrale du courant de la machine. Apres avoir etudie les reseaux de neurone artificiels (historique, leur utilite domaine d.application) avec une presentation d.equation de l.algorithme de la retropropagation .En fin on a elaborer un modele de reseau de neurone destine a la detection de defaut puis on fait des tests pour verifier la validation de modele de reseau de neurone.
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