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Soutenance de Doctorat Ramdane

 

En vue de l’obtention du diplôme de DOCTORAT

 

 
Spécialité :  Electromécanique                                              
 

 Thème :  DETECTION ET DIAGNOSTIC DES DEFAUTS DANS LES MACHINES ELECTRIQUES

 

 Devant le jury composé de :

 
METATLA Abderezak         Professeur         Président                  Université 20 août 1955-Skikda
 
SAAD Salah                    Professeur          Rapporteur                Université d’Annaba
 
KELAIAIA Ridha                 MCA               Co- Rapporteur           Université 20 août 1955-Skikda
 
KABOUCHE Abdallah          MCA              Examinateur                Université d’Annaba
 
GHEMARI Zine                   MCA               Examinateur              Université de Msila
  
KHERIEF NACREDDINE
Mohamed                           MCA            Examinateur            Ecole national supérieure d 'enseignement technique Skikda
 
 
ملخص
تعتبر المحركات الكهربائية من بين المعدات الإستراتيجية والهامة في الميدان الصناعي. فتوقف
هذه المحركات يؤذي إلى اضطراب في التزويد بالطاقة الكهربائية أو تدهور الجر الصناعي
وعليه يجب تطبيق صيانة محكمة للتقليل من انقطاعات الحركة
تمثل رقابة وتشخيص الآلات الكهربائية منفذ علمي واقتصادي مشجع بضمان التشغيل
والاستمرارية للمحركات الكهربائية
عدة أبحاث علمية أنجزت في هذا السياق. توجد هناك عدة طرق لتشخيص أسباب العيوب فمنها
ذات نماذج تحليلية أو رياضية ومنها ما يعتمد على المعارف، ومنها ما يستند على المعطيات
شبكات بايز هي إحدى الطرق المستعملة في الذكاء الاصطناعي والمستخدمة كأداة لدعم القرار
يعتمد عملنا على تطوير نموذج بايزي لتشخيص العيوب في المحرك الكهربائي
الكلمات المفتاحية
 
عيوب الآلات الكهربائية– المحرك اللاتزامني – طرق تشخيص العيوب –شبكات باي
 
 
 
Résumé
Les machines électriques sont des équipements stratégiques dans l’industrie. L’arrêt de ces machines provoque soit une perturbation dans la fourniture d’énergie, soit une dégradation au niveau des entrainements industriels. Donc une maintenance solide doit être appliquée pour atténuer tout dysfonctionnement.
La surveillance et le diagnostic des machines électriques représentent un enjeu scientifique et économique motivé par les objectifs de sûreté de fonctionnement et continuité de service des entrainements électriques.
De nombreux travaux de recherche ont été menés sur cet axe. Il existe plusieurs types de méthodes pour diagnostiquer les défauts, soit par des modèles analytiques, soit à base de connaissances et soit basées sur les données.
Les réseaux Bayésiens sont des méthodes d’intelligence artificielle utilisées comme outils d’aide à la prise de décision.
Notre travail est basé sur le développement d’un modèle Bayésien pour le diagnostic des défauts dans la machine électrique.
Mot clés
Défauts des machines électriques – Moteur asynchrone – Méthodes de diagnostic des défauts – Réseaux Bayésiens.
 
 
Abstract
Electrical machines are strategic equipment in the industry. Stopping these machines will cause either a disruption in the energy supply, or a degradation in industrial drives. So a solid maintenance must be applied to mitigate any malfunction.
The monitoring and diagnosis of electrical machines represents a great scientific and economic issue motivated by electrical drives safety and operating continuity objectives.
Many works were conducted on this field. There are several types of methods for diagnosing faults, either by analytical, knowledge-based, or data-based models. Bayesian networks are artificial intelligence methods used as decision support tools.
The present work is based on the development of a Bayesian model for the diagnosis of faults in electric machines.
Keys words
Electrical machines faults –Asynchronous motor – Faults diagnosis methods – Bayesian networks.
 

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BP 26 Route d'El-Hadaiek 21000 Skikda - ALGERIE

(Faculté de Technologie- Département de Pétrochimie & Génie des procédés)

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fac.techno@univ-skikda.dz

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