Surveillance en ligne  des vibrations par les réseaux de neurones artificiels : application à une turbine à vapeur

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dc.contributor.author	Samir BENAMMAR, D.BENAZZOUZ, T.BENMESSAOUD	-
dc.date.accessioned	2013-12-19T14:27:02Z	-
dc.date.available	2013-12-19T14:27:02Z	-
dc.date.issued	2013-12-19	-
dc.identifier.issn	sam.	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/123456789/2694	-
dc.description	Journées d’Etudes Nationales de Mécanique JENM 2011 le 07-08 Mars, 2011	en_US
dc.description.abstract	Le présent article concerne l’application de la surveillance en ligne (on line) des vibrations, par les réseaux de neurones artificiels, à une turbine à vapeur. Dans cette étude nous proposons un système de détection et de localisation des défauts vibratoires au temps réel en utilisant les réseaux de neurones artificiels (RNA) de type perceptron multicouches (PMC). Pour le calcule de l’architecture optimale du réseau, nous avons utilisé l’algorithme d’apprentissage de Levenberg-Marquardt. On se base sur la simulation, nous avons fait des scénarios de test pour savoir la bonne réaction du notre réseau.	en_US
dc.language.iso	fr	en_US
dc.subject	surveillance	en_US
dc.subject	vibrations	en_US
dc.subject	défaillance	en_US
dc.subject	détection	en_US
dc.subject	réseaux de neurones artificiels	en_US
dc.title	Surveillance en ligne des vibrations par les réseaux de neurones artificiels : application à une turbine à vapeur	en_US
dc.type	Article	en_US
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