dc.contributor.author |
Annouche, Amirouche |
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dc.contributor.author |
Berkani, Mohamed Said |
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dc.contributor.other |
Mekhaldi, Abdelouahab, Directeur de thèse |
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dc.date.accessioned |
2021-01-10T12:23:45Z |
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dc.date.available |
2021-01-10T12:23:45Z |
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dc.date.issued |
2011 |
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dc.identifier.other |
PA00411A |
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dc.identifier.uri |
http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/5563 |
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dc.description |
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électrotechnique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2011 |
fr_FR |
dc.description.abstract |
Dans 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.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.subject |
Sévérité de pollution |
fr_FR |
dc.subject |
Modèle plan |
fr_FR |
dc.subject |
Technique d’ondelettes |
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dc.subject |
Apprentissage supervisé |
fr_FR |
dc.subject |
Machine à vecteurs supports |
fr_FR |
dc.subject |
Méthode Naive Bayesienne |
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dc.title |
Traitement et analyse du signal du courant de fuite pour la caractérisation des surfaces isolantes polluées par apprentissage supervisé |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |