001020421
100  $a20140713                 y50      
101  $afre
2001 $aSurveillance automatisée de processus industriels complexes$bressource électronique
210  $aUniversité de Boumerdès - M'hamed Bougara  : Département de Génie Electrique$cUniversité de Boumerdès - M'hamed Bougara $d2014
215  $a114 p.$cill.$d30 cm
328 1$bDoctorat$cGénie Electrique$eDépartement de Génie Electrique , Université de Boumerdès - M'hamed Bougara $d2014
330  $aLes processus industriels complexes nécessitent une méthodologie de détection rapide et précoce des défaillances dans leurs systèmes et machines à cause de l'utilisation fréquente de ces derniers dans diverses applications et domaines ainsi que leur impact socio-économique. Le travail présenté dans cette thèse évoque plusieurs approches de traitement et d'analyse appliquées au diagnostic des défauts à savoir certains défauts de machines tournantes (roulement) et défauts de capteurs (système à trois réservoirs -three tank system). Pour mettre en œuvre ce travail de recherche, nous avons établi une feuille de route selon les démarches suivantes : Etablir un état de l'art sur le principe du FDI et les différents défauts pouvant être enregistrés et identifiés. Etablir un prétraitement basé sur l'analyse spectrale avec modèle et sans modèle en utilisant les statistiques d'ordre deux et d'ordre supérieur. le premier type d'approche consiste à utiliser des modèles analytiques du processus, ceux-ci fournissent une estimation en ligne des grandeurs non mesurables. la seconde catégorie d'approche consiste à analyser les signaux mesurés sur la machine en cours de fonctionnement. Les analyses sont réalisées pour la plupart, dans le domaine fréquentiel et en régime permanent. Les informations issues de ces analyses permettent souvent une identification efficace de défaillances présentes au niveau des différents organes du processus. Toutefois ces approches fréquentielles trouvent leurs limites en présence d'importants bruits de mesure qui noient l'information pertinente. Etablir un test statistique basé sur la SPE en utilisant la MSPCA, Identifier les sources de défaillances en utilisant l'ACI
610  $aDiagnostic
610  $a Ondelettes appliquée
610  $a Machines tournantes
700  $aBAICHE, karim
701  $aArray
801 0$aDZ$bCERIST PNST
901$ac
990  $a621.3(043.2)/A118/BAI