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https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/2908
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DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Samir BENAMMAR, D.BENAZZOUZ, T.BENMESSAOUD | - |
dc.date.accessioned | 2013-12-19T15:19:36Z | - |
dc.date.available | 2013-12-19T15:19:36Z | - |
dc.date.issued | 2013-12-19 | - |
dc.identifier.issn | khb | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/2908 | - |
dc.description | 9 eme Congres National de la Physique et de ses Applications CNAP'2010 du 24 au 26 Octobre 2010 | 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 |
Appears in Collections: | 3. Faculté des sciences appliquées |
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