Classification Automatique De Défaut De Roulement De La Machine Asynchrone Par Les Réseaux De Neurones (rna)
Résumé: L’utilisation de la machine asynchrone(MAS) est la plus croissante dans les domaines industriels. Pour cela, la nécessité impose plusieurs projets de recherche pour la détection des défauts de cette machine. Les roulements, considérés comme des composants cruciaux dans la machine asynchrone(MAS), sont largement utilisés dans l’industrie. Ainsi, la surveillance de l'état des roulements est devenue une opération incontournable dans le cadre du déploiement d'une politique de maintenance préventive. Ce travail, s’inscrit dans le cadre du diagnostic et la classification des défauts des roulements par l’analyse vibratoire des signaux, et nous avons utilisé deux techniques la transformée en Hilbert Huang (HHT) et les réseaux de neurones artificiels (RNA)
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