Please use this identifier to cite or link to this item: http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/11639
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorArous, Ahmed Yassine/ Encadré par GATTAL, Azzeddine-
dc.date.accessioned2024-07-18T11:44:02Z-
dc.date.available2024-07-18T11:44:02Z-
dc.date.issued2024-06-12-
dc.identifier.urihttp//localhost:8080/jspui/handle/123456789/11639-
dc.description.abstract"L'objectif de notre thèse est de concevoir un système de bruit permettant de prévoir et de détecter les problèmes des moteurs en utilisant La maintenance prédictive. Nous examinerons également les problèmes potentiels au sein des moteurs en analysant leurs émissions sonores. Cette étude repose sur des méthodes de collecte et de traitement de données sonores avancées, ainsi que sur des algorithmes d'intelligence artificielle afin de concevoir un outil de diagnostic précis et fiable. Ce mémoire vise principalement à améliorer la maintenance préventive et à diminuer les pannes coûteuses, tout en renforçant la sécurité et les performances des moteurs. C'est la raison pour laquelle nous avons mis en place un système spécialisé afin de nous assister dans la résolution des problèmes de moteur, leur prévision et leur résolution. "en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUNIVERSITE DE ECHAHID CHEIKH LARBI TEBESSIen_US
dc.subject"maintenance prédictive Diagnostique de panne Algorithmes de prédiction Analyse des données Détection de défauts Maintenance basée sur les données "en_US
dc.titleMaintenance prédictive des Moteursen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:5-Électronique et Télécommunications

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Apprentissage Par Renforcement Profond.pdf2,96 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Admin Tools