Contribution au diagnostic de défauts dans un système électro énergétique
No Thumbnail Available
Date
2020
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Contribution au diagnostic de défauts dans un système électro énergétique.
De nos jours, les installations industrielles deviennent de plus en plus complexes, et avec
l’augmentation de cette complexité la recherche de nouvelles méthodes performantes et
innovantes de surveillance et de diagnostic de défauts pour la protection de ces installations
est de plus en plus extensive.
Dans ce contexte, l’objectif de ce travail est de développer une nouvelle approche de
diagnostic de défauts de roulements dans les systèmes électro-énergétiques, qui soit bien
appropriée et qui présenterait une robustesse et une bonne efficacité de détection.
La nouvelle méthode de classification des défauts que nous présentons est basée sur les
réseaux neuronaux convolutifs (CNN) ayant comme entrée l’imagerie des spectres vibratoires
(VSI). Dans cette méthode les amplitudes normalisées du contenu spectral extrait des signaux
vibratoires temporels en utilisant une fenêtre glissante sont transformés en images spectrales
pour l’apprentissage et le test du Classifieur CNN. Des données expérimentales relevées de
plusieurs campagnes d’essais sous forme de signaux vibratoires de roulements sont utilisées
pour étudier et montrer l'efficacité de la méthode proposée comparativement à d’autres
techniques intelligentes de classification existantes