Simulation de diagnostic des défauts de la machine asynchrone par Machine Learning

dc.contributor.authorHounani Mohamed Zakaria
dc.contributor.authorBelhamidi Abdelmadjid
dc.date.accessioned2026-10-08T09:54:03Z
dc.date.issued2026-06-29
dc.description.abstractNous allons établir un diagnostic des moteurs asynchrones en utilisant l’intelligence artificielle pour identifier les problèmessans passer par les méthodes traditionnelles, pièce par pièce. Après avoir étudié la conception complète du moteur, nous allons simuler un moteur sain dans MATLAB, en enregistrant toutes les données électriques. Ensuite, nous introduirons des défauts, comme une barre cassée, et nous comparerons ces résultats aux signaux sains. L’IA analysera ces écarts pour détecter les anomalies, permettant ainsi de prévenir les pannes graves, d’optimiser la maintenance, et d’assurer une détection précoce des problèmes. Nous exploiterons ces données pour créer un modèle robuste, garantissant la fiabilité du système, tout en simplifiant l’identification des défauts. 5 Abstract : AI-Based Diagnostic System for Induction Motors We will establish a diagnostic system for induction motors using artificial intelligence to identify faults, bypassing traditional component-by-component methods. After studying the complete design of the motor, we will simulate a healthy motor in MATLAB and record all relevant electrical data. Next, we will introduce specific faults,such as a broken rotor bar, and compare these results with the healthy signals. The AI will analyze these deviations to detect anomalies, thereby preventing catastrophic failures, optimizing maintenance strategies, and ensuring early fault detection. We will leverage this data to build a robust model, guaranteeing system reliability while simplifying the fault identification process. 6 ملخص االصطناعي الذكاء باستخدام الحثية المحركات تشخيص دون المشاكل لتحديد االصطناعي الذكاء باستخدام) المتزامنة غير (الحثية المحركات أعطال تشخيص المشروع هذا في سندرس . حدة على قطعة كل تفحص التي التقليدية الطرق إلى اللجوء إلى الحاجة جميع وتسجيل MATLAB برنامج في سليم محرك بمحاكاة سنقوم ،للمحرك الكامل التصميم دراسة بعد بإشارات النتائج هذه ومقارنة ،الدوار قضبان في كسر مثل ،األعطال بعض بإدراج سنقوم ،ذلك بعد . عنه الناتجة الكهربائية البيانات من بالوقاية يسمح مما ،االختالالت عن للكشف والفروقات االنحرافات هذه بتحليل االصطناعي الذكاء سيقوم .السليم المحرك يضمن قوي نموذج إلنشاء البيانات هذه سنستغل . المشاكل عن المبكر الكشف وضمان ،الصيانة عمليات وتحسين ،الجسيمة األعطال األعطال تحديد عملية ويسهل النظام
dc.identifier.citationChaouch Abdellah
dc.identifier.urihttps://e-biblio.univ-mosta.dz/handle/123456789/30816
dc.language.isofr
dc.subjectmoteurs asynchrones
dc.subjectintelligence artificielle
dc.subjectdéfauts
dc.subjectdétecter les anomalies
dc.subjectmaintenance
dc.titleSimulation de diagnostic des défauts de la machine asynchrone par Machine Learning
dc.typeThesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
PFE_F-1.pdf
Size:
5.14 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: