Détection des défauts basée sur l'intelligence artificielle

La surveillance d'un dispositif implique le diagnostic des défauts : il comprend la détection d'un changement anormal dans le comportement ou l'état d'un système et dans la localisation de sa cause. Le but est de garantir la sécurité et la continuité de service et d'enregistrer les événements utiles pour la maintenance curative ou le retour d'expérience. C'est dans cette optique que cet ouvrage est orienté. Il s'intéresse au développement des techniques et des méthodes de surveillance et de diagnostic des défauts des machines tournantes. En effet, l'objectif primordial de cette recherche est de décrire un système expert, qui, à partir des descripteurs issus des phénomènes physiques, est capable de remonter à la source du défaut pour prédire sa gravité ainsi que sa localisation. Par conséquence, la première originalité de ce travail est non seulement de signaler la présence d'un défaut, mais aussi de localiser son emplacement et de lui attribuer une criticité quantitative. La deuxième originalité réside dans la recherche d'une approche optimale de surveillance et de diagnostic des défauts des machines tournantes.

Autorentext

Dr. Khaider Bouacha est maitre de conférences à l'université de Souk Ahras et membre du laboratoire de mécanique et structures de l'université de Guelma. Ces travaux sont liés intimement aux domaines : usinage des matériaux difficilement usinables, tribologie, vibrations, optimisation et intelligence artificielle.

Klappentext

La surveillance d'un dispositif implique le diagnostic des défauts : il comprend la détection d'un changement anormal dans le comportement ou l'état d'un système et dans la localisation de sa cause. Le but est de garantir la sécurité et la continuité de service et d'enregistrer les événements utiles pour la maintenance curative ou le retour d'expérience. C'est dans cette optique que cet ouvrage est orienté. Il s'intéresse au développement des techniques et des méthodes de surveillance et de diagnostic des défauts des machines tournantes. En effet, l'objectif primordial de cette recherche est de décrire un système expert, qui, à partir des descripteurs issus des phénomènes physiques, est capable de remonter à la source du défaut pour prédire sa gravité ainsi que sa localisation. Par conséquence, la première originalité de ce travail est non seulement de signaler la présence d'un défaut, mais aussi de localiser son emplacement et de lui attribuer une criticité quantitative. La deuxième originalité réside dans la recherche d'une approche optimale de surveillance et de diagnostic des défauts des machines tournantes.