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Diagnostic Des D faillances Des Machines Asynchrones

von Khodja-D

enthalten in Omn.Univ.Europ.-Reihe

Über Diagnostic Des D faillances Des Machines Asynchrones

La détection des défaillances des processus industriels devient de plus en plus essentielle en raison de la faiblesse de l''opérateur humain par sa nature; qui est une conséquence de la fatigue, le surmenage, et parfois par la pression de l''environnement comme bruit et chaleur. En fait, nous nous intéressons obligatoirement au diagnostic automatique, ce qui permet de détecter de façon précoce les anomalies, chose qui représente l''un des moyens sûr pour contribuer à l''amélioration de la productivité des différents secteurs. En effet, ce travail consiste à étudier les dispositifs de diagnostic automatique des machines asynchrones. Ce système de diagnostic est basé sur des techniques de l''intelligence artificielle afin de pouvoir classifier les défauts. Le processus d''identification de l''état de la machine est principalement fondé sur la reconnaissance et la comparaison des signaux acquis en temps réel.

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  • Sprache:
  • Französisch
  • ISBN:
  • 9786131574726
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 164
  • Veröffentlicht:
  • 28. Februar 2018
  • Abmessungen:
  • 152x229x10 mm.
  • Gewicht:
  • 249 g.
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Beschreibung von Diagnostic Des D faillances Des Machines Asynchrones

La détection des défaillances des processus industriels devient de plus en plus essentielle en raison de la faiblesse de l''opérateur humain par sa nature; qui est une conséquence de la fatigue, le surmenage, et parfois par la pression de l''environnement comme bruit et chaleur. En fait, nous nous intéressons obligatoirement au diagnostic automatique, ce qui permet de détecter de façon précoce les anomalies, chose qui représente l''un des moyens sûr pour contribuer à l''amélioration de la productivité des différents secteurs. En effet, ce travail consiste à étudier les dispositifs de diagnostic automatique des machines asynchrones. Ce système de diagnostic est basé sur des techniques de l''intelligence artificielle afin de pouvoir classifier les défauts. Le processus d''identification de l''état de la machine est principalement fondé sur la reconnaissance et la comparaison des signaux acquis en temps réel.

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