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dc.contributor.author |
Arous, Ahmed Yassine/ Encadré par GATTAL, Azzeddine |
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dc.date.accessioned |
2024-07-18T11:44:02Z |
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dc.date.available |
2024-07-18T11:44:02Z |
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dc.date.issued |
2024-06-12 |
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dc.identifier.uri |
http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/11639 |
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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.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
UNIVERSITE DE ECHAHID CHEIKH LARBI TEBESSI |
en_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.title |
Maintenance prédictive des Moteurs |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |
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