Etude Et Optimisation De La Transformée En Ondelettes Pour La Détection Des Défauts Dans Les Roulements
Résumé: Les roulements, considérés comme des composants cruciaux dans les machines tournantes, 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 de mémoire, s’inscrit dans le cadre du diagnostic et la classification des défauts des roulements par l’analyse vibratoire des signaux issus des roulements défectueux en employant la transformée en paquets d'ondelettes (Wavelet Packet Transform : WPT) et les réseaux de neurones artificiels (RNA). La WPT est utilisée pour l’extraction des indicateurs des défauts en vue d’entrainer le classificateur neuronale. Le but principal est la détermination de l’ondelette engendrant les indicateurs les plus représentatifs de l’état des roulements pour une meilleure détection et classification des défauts. en employant le classificateur neuronal basé sur la WPT, les résultats de simulation obtenus ont montré, que l’ondelette db6 avec une décomposition de niveau 3 est la mieux adaptée au diagnostic et à la classification des défauts de roulements avec un taux de classification dépassant 99%.
Mots-clès:
Nos services universitaires et académiques
Thèses-Algérie vous propose ses divers services d’édition: mise en page, révision, correction, traduction, analyse du plagiat, ainsi que la réalisation des supports graphiques et de présentation (Slideshows).
Obtenez dès à présent et en toute facilité votre devis gratuit et une estimation de la durée de réalisation et bénéficiez d'une qualité de travail irréprochable et d'un temps de livraison imbattable!
Aucun fichier associé
Si le fichier est volumineux, l'affichage peut échouer. Vous pouvez obtenir le fichier directement en cliquant sur le bouton "Télécharger".
