Etablissement Université de Béjaia - Abderrahmane Mira Affiliation Département Electronique Auteur AIDA, Kabla Directeur de thèse Karim,

Business Listing - April 01, 2020

Etablissement Université de Béjaia - Abderrahmane Mira Affiliation Département Electronique Auteur AIDA, Kabla Directeur de thèse Karim,

Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement Université de Béjaia - Abderrahmane Mira Affiliation Département Electronique Auteur AIDA, Kabla Directeur de thèse Karim, Mokrani (Maitre de conférence) Filière Electronique Diplôme Magister Titre Analyse de la signature du courant pour la detection et la classification de defaurts de roulement dans les machines électriques Mots clés Courant : Machines electriques Résumé La détection précoce de défauts dans les machines électriques reste un enjeu trés important, la maintenance devant ètre prédictive. les défauts mécaniques et entre autre les défauts de roulement sont les plus fréquants. l’analyse du courant statorique (motor current signature analysis) permet d’apporter un élement de solution pour la détection des défauts. un défauts produisant une modification du spectre du courant, un nouvel outil de traitement et d’analyse des signaux non-stationnaire, la transformée de hilbert-huang( thh) a été utilisée pour ce but.le signal étant décomposé en signaux, les imf, pour lesquels la notion de fréquance instantanées a un sens.le spectre marginal de hilbert-huang permet de rreprésenter les fréquance instantané présentes.et ainsi povoir détecter un défaut éventuel pour analyse de la siggnature du courant.dans la second étape pour classer les differents défauts.nous avons modélisé, par un modèleAR, L’IMF du courant. en utilisant trois techniques de classification (approche distance, réseau de neurone et SVM) les résultats obtenus sont trés intéressants Date de soutenance 2009 Cote 621.3M/24 Pagination 64 f. Illusatration tabl., fig. Format 30 cm. Notes Bibliogr. 61 f. Statut Soutenue

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