Résumé:
"L'analyse vibratoire combinée aux réseaux de neurones artificiels permet de diagnostiquer les défauts d'engrenages et de roulements, ce qui constitue une méthode avancée pour repérer les anomalies dans ces éléments mécaniques critiques.
L'analyse vibratoire repose sur la détection et l'interprétation des vibrations émises par les engrenages et les roulements pendant leur fonctionnement, alors que les réseaux de neurones artificiels sont des modèles d'apprentissage automatique capables d'apprendre à partir de données d'entrée pour reconnaître des schémas complexes.
Les différents défauts tels que les fissures, l'usure génèrent des signatures vibratoires spécifiques qui peuvent être capturées et analysées, ces défauts contenant des informations sur les vibrations associées à différents types de défauts peuvent être utilisés comme des données d’entrainement des modèles d’apprentissage.
En combinant ces deux approches, nous pouvons créer des systèmes de diagnostic précis pour détecter les défauts d'engrenages et de roulements qui peut aider à prévenir les pannes coûteuses et les arrêts imprévus des équipements, améliorant ainsi la fiabilité et la disponibilité des systèmes mécaniques.
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