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dc.contributor.author Arous, Ahmed Yassine/ Encadré par GATTAL, Azzeddine
dc.date.accessioned 2024-07-18T11:44:02Z
dc.date.available 2024-07-18T11:44:02Z
dc.date.issued 2024-06-12
dc.identifier.uri http//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.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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