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

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.