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dc.contributor.authorBESSOUS, Noureddine-
dc.date.accessioned2023-04-17T09:34:42Z-
dc.date.available2023-04-17T09:34:42Z-
dc.date.issued2017-09-28-
dc.identifier.urihttp://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/24496-
dc.description.abstractIl est impossible d'imaginer notre vie d'aujourd'hui sans machines électriques (tournantes), ces dernières qui ont un impact significatif pour la plupart des produits et des œuvres, d'être présentés dans de nombreux domaines. Le processus de la surveillance des machines tournantes menant à un bénéfice en temps et en argent, donc le processus de diagnostic a pour objectif de détecter les défauts d’une manière précoce, est devenu un impératif. Le diagnostic des défauts avant ses conversions à un dysfonctionnement s’effectue de diverses techniques, et le plus largement utilisé pratiquement, aujourd'hui, est la technique d'analyse des signaux vibratoires, car elle se base principalement sur l'analyse spectrale (FFT) des images de vibration. Cependant, les chercheurs, aujourd'hui, sont en concurrence et accélèrent afin de trouver un moyen plus efficace pour détecter les défauts dans les machines tournantes, et parmi ces techniques on cite, mais sans s'y limiter: l'analyse des signatures du courant statorique par la transformée de Fourier rapide (ASCS ou MCSA en Anglais) et l’analyse du même courant, mais par la transformée en ondelettes discrètes (ASCS-TOD ou MCSA-DWT en Anglais). L'objectif de cette étude est de faire une comparaison entre les méthodes d’analyses du courant : MCSA-FFT, MCSA-DWT et la méthode d’analyse vibratoire afin d'accéder à une décision précieuse. Cette étude a d'abord porté sur le développement d'un nouveau modèle dédié au défaut de roulement. Ce dernier nous a permis de faire la simulation numérique. Dans l'appréciation d’accomplir et justifier les résultats théorique, nous avons présenté des résultats expérimentaux pour faire la comparaison avec l’étude analytique (MCSA-FFT). Concernant la méthode de la MCSA-DWT, nous avons proposé un nouvel indicateur qui aide aux analyses des signaux d'une manière plus précise. Nous avons diagnostiqué le défaut de la cassure de barres, l’excentricité rotorique et le défaut de roulement par différentes techniques mentionnées plus haut, et aussi, notre étude pour différents défauts a été exploitée expérimentalementen_US
dc.description.sponsorshipUniversité Mohamed Khider - Biskraen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Mohamed Khider - Biskraen_US
dc.subjectspectre, transformée en ondelettes discrètes, cassure de barres, excentricité, roulement, analyse vibratoire.en_US
dc.subjectMachines tournantesen_US
dc.subjectmachines asynchrones à cage d’écureuilen_US
dc.subjectdiagnostic, transformée de Fourieren_US
dc.titleContribution au Diagnostic des Défauts dans les Machines Asynchrones : Comparaison entre l'Analyse Vibratoire et l'Analyse du Courant d'Alimentation.en_US
dc.typeThesisen_US
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