| Titre : |
Application des systèmes hybrides neuro-flous au diagnostic des huiles de transformateurs |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Aouchar, Najet, Auteur ; Bekhaled, Chafika, Auteur ; Ahmed Boubakeur, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2005 |
| Importance : |
100 p. |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
30 cm |
| Accompagnement : |
CD |
| Note générale : |
Mémoire de Projet de Fin d’Études: Génie Électrique. Électrotechnique : Alger, École Nationale Polytechnique: 2005
Bibliogr. f. 91 - 94. Annexe f. 97 - 100 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Huiles de transformateurs -- Diagnostic
Réseaux neurones artificiels
Logique floue
Systèmes hybrides neuro-flous |
| Index. décimale : |
PA00305 |
| Résumé : |
La maintenance des éléments de production permet d'assurer la continuité de leur fonctionnement.
Différentes techniques ont été appliquées dans des systèmes d'aides à la décision et ont donné des résultats satisfaisants.
L'utilisation des méthodes intelligentes a montré leurs capacités de diagnostic et de prise de décision.
Les réseaux de neurones artificiels (RNA) sont caractérisés par leur capacité d'apprentissage, alors que les systèmes flous sont simples et proches du raisonnement humain.
Ce travail s'intéresse à l'hybridation de ces deux approches pour le diagnostic des huiles de transformateurs utilisées par la SONELGAZ (Borak 22) à partir de tests physico-chimiques.
Plusieurs possibilités sont envisageables pour la combinaison des réseaux neuronaux et des systèmes flous.
Deux grandes catégories existent: les réseaux de neurones flous et les systèmes neuro-flous.
Les méthodes de diagnostic proposées conduisent à de meilleurs résultats que ceux offerts par chacune techniques. |
Application des systèmes hybrides neuro-flous au diagnostic des huiles de transformateurs [texte imprimé] / Aouchar, Najet, Auteur ; Bekhaled, Chafika, Auteur ; Ahmed Boubakeur, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2005 . - 100 p. : ill. ; 30 cm + CD. Mémoire de Projet de Fin d’Études: Génie Électrique. Électrotechnique : Alger, École Nationale Polytechnique: 2005
Bibliogr. f. 91 - 94. Annexe f. 97 - 100 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Huiles de transformateurs -- Diagnostic
Réseaux neurones artificiels
Logique floue
Systèmes hybrides neuro-flous |
| Index. décimale : |
PA00305 |
| Résumé : |
La maintenance des éléments de production permet d'assurer la continuité de leur fonctionnement.
Différentes techniques ont été appliquées dans des systèmes d'aides à la décision et ont donné des résultats satisfaisants.
L'utilisation des méthodes intelligentes a montré leurs capacités de diagnostic et de prise de décision.
Les réseaux de neurones artificiels (RNA) sont caractérisés par leur capacité d'apprentissage, alors que les systèmes flous sont simples et proches du raisonnement humain.
Ce travail s'intéresse à l'hybridation de ces deux approches pour le diagnostic des huiles de transformateurs utilisées par la SONELGAZ (Borak 22) à partir de tests physico-chimiques.
Plusieurs possibilités sont envisageables pour la combinaison des réseaux neuronaux et des systèmes flous.
Deux grandes catégories existent: les réseaux de neurones flous et les systèmes neuro-flous.
Les méthodes de diagnostic proposées conduisent à de meilleurs résultats que ceux offerts par chacune techniques. |
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