APPLICATION DE LA METHODE DES RESEAUX DE NEURONES POUR LA PREDICTION DES VIBRATIONS INDUITES PAR DES DEFAUTS COMBINES (DESALIGNEMENT ET BALOURD).
Mots-clés :
Maintenance prédictive, Pronostic, Réseaux de neurones, Intelligence artificielleRésumé
Cet article présente l'application de la méthode des réseaux de neurones pour la prédiction du comportement vibratoire d’un système mécanique. Nous excitons le système expérimental par un défaut combiné (désalignement - balourd) et nous recueillons le RMS comme valeur caractéristique pertinente pour l’état du système. le sous-ensemble de caracteristiques obtenu est ainsi injecte dans le reseau de neurone. ce dernier peut etre fonde sur un processus de detection permettant une modelisation pour determiner l’etat courant du systeme. nous utilisons ces donnees mesurees pour l’apprentissage et la verification de la performance du reseau de neurone. la procédure sera faite en trois étapes, la phase de mesure, ensuite la phase d’apprentissage et enfin la phase de prédiction
La prédiction par le réseau de neurone est comparée avec une mesure expérimentale. Les résultats sont satisfaisants et encourageants.
Références
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R. Keith Mobley, ANINTRODUCTION TO PREDICTIVEMAINTENANCE, Second Edition, Butterworth-Heinemann, imprint of Elsevier Science (USA).2002.
Younes Debbah « Techniques de pronostic en maintenance prédictive » mémoire de fin d’étude. Juillet 2010.
Rafael GOURIVEA, Kamal MEDJAHER, Emmanuel RAMASSO, PHM - Prognostics and health management - De la surveillance au pronostic de défaillances de systèmes complexes, Techniques de l’ingénieur (2013).
MERZOUKA NOURESSADAT Etude des performances des réseaux de neurones dynamiques à représenter des systèmes réels : une approche dans l'espace d’état. thèse de doctorat.2009.
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