DIAGNOSTIC DES DEFAILLANCES PAR LA TECHNIQUE DE RESEAU DE NEURONE ARTIFICIEL APPLQUÉ SUR LA MACHINE SYNCHRONE A AIMANTS PERMANENTS
| dc.contributor.author | BOUZIDI, ZOUHIR | |
| dc.date.accessioned | 2019-02-28T13:13:23Z | |
| dc.date.available | 2019-02-28T13:13:23Z | |
| dc.date.issued | 2005 | |
| dc.description.abstract | La détection automatique des défaillances devient de plus en plus indispensable à cause de la faiblesse de l’opérateur humain. Ce travail consiste à élaborer un système de diagnostic automatique basé sur la technique d’intelligence artificielle « les réseaux de neurones » appliquée sur le modèle de la machine synchrone à aimant permanent. Cette technique par ses capacités de généralisation et de mémorisation donne un outil de diagnostic très efficace. Dans la première partie de ce travail, nous avons étudié la modélisation de la MSAP alimentée en tension, la simulation numérique nous a donné une idée sur le comportement de la machine en régime de fonctionnement normal. Ensuite, nous avons traité le diagnostic des défauts lors des fonctionnements anormaux en utilisant l’algorithme de rétro propagation. | en_US |
| dc.identifier.other | 2005.16 | |
| dc.identifier.uri | https://depot.univ-msila.dz/handle/123456789/10049 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | Université Mohamed Boudiaf - M'Sila | en_US |
| dc.subject | Diagnostic, Défaillance, Machine Synchrone à Aimant Permanent, Modélisation, Défauts, Réseaux De Neurones, Apprentissage du RNA, Algorithme De Rétro Propagation | en_US |
| dc.title | DIAGNOSTIC DES DEFAILLANCES PAR LA TECHNIQUE DE RESEAU DE NEURONE ARTIFICIEL APPLQUÉ SUR LA MACHINE SYNCHRONE A AIMANTS PERMANENTS | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |