Traitement et analyse du signal du courant de fuite pour la caractérisation des surfaces isolantes polluées par apprentissage supervisé

dc.contributor.authorAnnouche, Amirouche
dc.contributor.authorBerkani, Mohamed Said
dc.contributor.otherMekhaldi, Abdelouahab, Directeur de thèse
dc.date.accessioned2021-01-10T12:23:45Z
dc.date.available2021-01-10T12:23:45Z
dc.date.issued2011
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Études : Électrotechnique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2011fr_FR
dc.description.abstractDans le présent travail, l’étude de la sévérité de la pollution est effectuée en se basant sur des essais réalisés au laboratoire de haute tension de l’école nationale polytechnique. Ces essais ont été réalisés sur des modèles plans simulant des isolateurs réels. Dans une première partie, nous présentons une synthèse bibliographique traitant des plus récentes techniques de diagnostic de l’état de surface des isolateurs pollués. Dans la seconde partie, nous appliquons d’abord la Transformée de Fourier Discrète aux différents signaux de courant de fuite, puis dans un second temps, nous définissons et mettons en application l’analyse par la technique des ondelettes pour l’étude de corrélation avec la sévérité de pollution, et enfin, nous présentons différentes techniques d’apprentissage supervisé (SVM, Naïve Bayesienne), et nous procédons à l’application de ces deux méthodes en ayant comme entrées les résultat obtenus précédemment avec la TFD et DWT.fr_FR
dc.identifier.otherPA00411A
dc.identifier.urihttps://repository.enp.edu.dz/handle/123456789/5563
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectSévérité de pollutionfr_FR
dc.subjectModèle planfr_FR
dc.subjectTechnique d’ondelettesfr_FR
dc.subjectApprentissage superviséfr_FR
dc.subjectMachine à vecteurs supportsfr_FR
dc.subjectMéthode Naive Bayesienne
dc.titleTraitement et analyse du signal du courant de fuite pour la caractérisation des surfaces isolantes polluées par apprentissage superviséfr_FR
dc.typeThesisfr_FR

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