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dc.contributor.authorBochra, Nadir-
dc.date.accessioned2025-07-17T10:28:16Z-
dc.date.available2025-07-17T10:28:16Z-
dc.date.issued2025-06-04-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/18594-
dc.description.abstractCe travail vise à surveiller l'état de fonctionnement des machines tournantes, notamment des moteurs asynchrones, en détectant les défaillances de roulements grâce à l'analyse des signaux vibratoires enregistrés sous diverses conditions de charge. Pour atteindre cet objectif, une méthode avancée de traitement du signal a été utilisée, combinant les techniques CEEMDAN (Complete Empirical Component Analysis with Adaptive Noise) et TKEO (Teager-Kaiser Energy Index), ainsi qu'une analyse circonstancielle. Cette méthodologie a permis d'extraire les composantes les plus significatives du signal, contribuant ainsi à la détection précoce des défaillances mécaniques. Les résultats ont démontré l'efficacité de la méthode proposée, même sous variations de charge, en distinguant clairement les états sains des états défectueux.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisheruniversité akli mohand olhadj bouiraen_US
dc.relation.ispartofseriesGE/M/2025/08;-
dc.subjectCEEMDAN (Décomposition en modes empiriques ensembliste complémentaire avec bruit adaptatif),TKEO (Opérateur d’énergie de Teager-Kaiser),Analyse d’enveloppe ,Défauts de roulements, Signaux vibratoires,IMF (Fonction modale intrinsèque), EMD (Décomposition modale empirique).en_US
dc.titleDétection des défauts de roulement par analyse des signaux vibratoiresen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Mémoires Master

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