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

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dc.contributor.author Annouche, Amirouche
dc.contributor.author Berkani, Mohamed Said
dc.contributor.other Mekhaldi, Abdelouahab, Directeur de thèse
dc.date.accessioned 2021-01-10T12:23:45Z
dc.date.available 2021-01-10T12:23:45Z
dc.date.issued 2011
dc.identifier.other PA00411A
dc.identifier.uri http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/5563
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 fr_FR
dc.subject Apprentissage supervisé fr_FR
dc.subject Machine à vecteurs supports fr_FR
dc.subject Méthode Naive Bayesienne
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


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