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La modélisation autorégressive et les séparateurs a vaste marge pour le diagnostic des défauts des roulements à bille
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Thelaidjia, Tawfik |
| Copyright Year | 2013 |
| Abstract | La surveillance vibratoire constitue une technique de controle non destructif tres utilisee dans le secteur industriel, l’automatisation de son utilisation represente un gain important pour une meilleure maintenabilite des machines. Dans ce travail nous avons propose une demarche pour ameliorer le diagnostic automatique des defauts de roulements a billes par une selection du vecteur d’entree, a partir d’indicateurs extraits de signaux vibratoires. Deux techniques ont ete utilisees au niveau de l’extraction du vecteur d’entree, la modelisation autoregressive et le paquage d’ondelette. la phase de classification est assure par des classifieurs intelligents a savoir, le perceptron multicouches et les support vecteur machine. L’algorithme des essaim de particule est utilise pour l’optimisation des parametres des SVM. Les performances des differentes combinaisons ont ete comparees et discutees. La methode proposee basee sur la modelisation autoregressive combinee avec SVM-PSO donne les resultats les plus satisfaisantes. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://library.crti.dz/mg237/abstract |
| Alternate Webpage(s) | https://library.crti.dz/mg237/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
