Ce travail s'int???resse ??? la mod???lisation, ??? la d???tection et ??? la localisation des d???fauts des machines asynchrones fond???es sur l'approche multi-mod???le. Etant une phase cruciale dans l'application des algorithmes de diagnostic, la mod???lisation de la machine asynchrone est propos???e. Deux mod???les math???matiques ont ???t??? d???velopp???s: un mod???le classique, triphas??? et un biphas???. Afin de surmonter les limites de ces mod???les, un multimod???le est con???u. Celuici est le produit de quatre ?? ...
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Ce travail s'int???resse ??? la mod???lisation, ??? la d???tection et ??? la localisation des d???fauts des machines asynchrones fond???es sur l'approche multi-mod???le. Etant une phase cruciale dans l'application des algorithmes de diagnostic, la mod???lisation de la machine asynchrone est propos???e. Deux mod???les math???matiques ont ???t??? d???velopp???s: un mod???le classique, triphas??? et un biphas???. Afin de surmonter les limites de ces mod???les, un multimod???le est con???u. Celuici est le produit de quatre ???tapes cons???cutives qui sont: l'acquisition d'une base de donn???es, la classification des donn???es en des groupes, l'identification param???trique et structurelle des diff???rents sous mod???les, et finalement, la fusion de ces sous mod???les pour la formation du multimod???le. Une ???tude comparative entre trois m???thodes de mod???lisation ??? base de trois algorithmes de classification a ???t??? r???alis???e. Cette ???tude a permis de cr???er une nouvelle strat???gie de classification. L'application de l'approche multi-mod???le bas???e sur la nouvelle strat???gie de classification au diagnostic requiert la conception de deux types de multiobservateurs qui sont propos???s et valid???s exp???rimentalement ??? la machine asynchrone.
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