Diagnostic de défauts électriques de la machine asynchrone à cage d'ecureuil avec la méthode de séparation à vaste marge

dc.contributor.authorBoutikar, Bilal
dc.contributor.authorMezerreg, Hamza
dc.contributor.otherTouhami, Omar, Directeur de thèse
dc.date.accessioned2020-12-31T10:14:37Z
dc.date.available2020-12-31T10:14:37Z
dc.date.issued2009
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d'Etudes: Electrotechnique: Alger, Ecole Nationale Supérieure Polytechnique: 2009fr_FR
dc.description.abstractDans 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.fr_FR
dc.identifier.otherPA00809
dc.identifier.urihttps://repository.enp.edu.dz/handle/123456789/4104
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectMachine asynchronefr_FR
dc.subjectDiagnostic Cassure de barresfr_FR
dc.subjectCassure de portion d’anneau de court-circuitfr_FR
dc.subjectClassification SVMfr_FR
dc.titleDiagnostic de défauts électriques de la machine asynchrone à cage d'ecureuil avec la méthode de séparation à vaste margefr_FR
dc.typeThesisfr_FR

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