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Auteur Bilal Boutikar
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Affiner la rechercheDiagnostic de défauts électriques de la machine asynchrone à cage d'ecureuil avec la méthode de séparation à vaste marge / Bilal Boutikar
Titre : Diagnostic de défauts électriques de la machine asynchrone à cage d'ecureuil avec la méthode de séparation à vaste marge Type de document : texte imprimé Auteurs : Bilal Boutikar, Auteur ; Hamza Mezerreg, Auteur ; Touhami, Omar, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2009 Importance : 44 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Mémoire de Projet de Fin d'Etudes: Electrotechnique: Alger, Ecole Nationale Supérieure Polytechnique: 2009
Bibliogr. f. 45 - 48. Annexes f. 49 - 56Langues : Français (fre) Mots-clés : Machine asynchrone ;Diagnostic Cassure de barres ;Cassure de portion d’anneau de court-circuit ;Classification SVM Index. décimale : PA00809 Résumé : Dans cette étude, nous abordons le diagnostic de défauts électriques de la machine asynchrone à rotor à cage d’écureuil.
Les trois premiers chapitres ont permis de présenter la machine asynchrone, les défaillances qu’elle peut présenter, les différentes méthodes de diagnostiques, les outils de traitement du signal utilisés.
Dans l’étude expérimentale, les cassures de barres et portion d’anneau de court circuit, l’effet que peuvent avoir le niveau de charge et les oscillations du couple sur le diagnostic ont fait l’objet d’une étude par l’analyse spectrale du courant statorique, on a fini par une classification des défauts utilisant la méthode de séparation à vaste marge SVM.
Pour cela notre travail est composé de quatre chapitres ponctués par une conclusion générale:
Dans le chapitre 1, on présente la machine asynchrone et la description succincte des différentes parties pouvant être sujettes au défaut, à savoir: le stator, le rotor et les paliers.
Les différents défauts peuvent être de nature mécanique ou électrique.
Dans le chapitre 2, on présente les différentes méthodes de diagnostic telles que: les études basées sur l’automatique, le traitement de signal ainsi que les méthodes de l’intelligence artificielle.
Le chapitre 3 décrit la méthode de séparation à vaste marge. Cette méthode est basée sur la théorie d’apprentissage statistique de Vapnik, [24].
Elle permet de gagner une bonne partie de la recherche en apprentissage statistique.
Le chapitre 4 présente une étude expérimentale basée sur l’analyse du courant stator comme méthode de traitement et SVM comme méthode de classification.Note de contenu :
Mémoire de Projet de Fin d'Etudes: Electrotechnique: Alger, Ecole Nationale Supérieure Polytechnique: 2009
Bibliogr. f. 45 - 48. Annexes f. 49 - 56
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Machine asynchrone ;Diagnostic Cassure de barres ;Cassure de portion d’anneau de court-circuit ;Classification SVM Index. décimale : PA00809 Résumé : Dans cette étude, nous abordons le diagnostic de défauts électriques de la machine asynchrone à rotor à cage d’écureuil.
Les trois premiers chapitres ont permis de présenter la machine asynchrone, les défaillances qu’elle peut présenter, les différentes méthodes de diagnostiques, les outils de traitement du signal utilisés.
Dans l’étude expérimentale, les cassures de barres et portion d’anneau de court circuit, l’effet que peuvent avoir le niveau de charge et les oscillations du couple sur le diagnostic ont fait l’objet d’une étude par l’analyse spectrale du courant statorique, on a fini par une classification des défauts utilisant la méthode de séparation à vaste marge SVM.
Pour cela notre travail est composé de quatre chapitres ponctués par une conclusion générale:
Dans le chapitre 1, on présente la machine asynchrone et la description succincte des différentes parties pouvant être sujettes au défaut, à savoir: le stator, le rotor et les paliers.
Les différents défauts peuvent être de nature mécanique ou électrique.
Dans le chapitre 2, on présente les différentes méthodes de diagnostic telles que: les études basées sur l’automatique, le traitement de signal ainsi que les méthodes de l’intelligence artificielle.
Le chapitre 3 décrit la méthode de séparation à vaste marge. Cette méthode est basée sur la théorie d’apprentissage statistique de Vapnik, [24].
Elle permet de gagner une bonne partie de la recherche en apprentissage statistique.
Le chapitre 4 présente une étude expérimentale basée sur l’analyse du courant stator comme méthode de traitement et SVM comme méthode de classification.Note de contenu : Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Spécialité Etat_Exemplaire PA00809 PA00809 Papier Bibliothèque centrale Projet Fin d'Etudes Disponible Documents numériques
BOUTIKAR.Bilal_MEZERREG.Hamza.pdfURL
