Faculté de Technologie

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Author: search.filters.author.Chellil, Ahmed(Promoteur)Subject: search.filters.subject.Maintenance conditionnelle

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    Analyse vibratoire des défauts courants dans le parc machine de la centrale thermique Ras-Djinet
    (Université M’Hamed Bougara Boumerdes : Faculté de Technologie, 2017) Akbi, Brahim; Hamzaoui, Mohamed Essaid; Chellil, Ahmed(Promoteur)
    Cette étude est consacrée à la maintenance conditionnelle par analyse vibratoire, domaine d'activité qui constitue une part de plus en plus importante des dispositions permettant de rentabiliser l'instrument de production industriel.Elle propose une méthodologie expérimentale d'aide à la détection et au suivi vibratoire des défauts des machines tournantes.L'augmentation des vibrations permet de détecter un défaut, l'analyse des caractéristiques des vibrations de la machine permet d'en identifier la cause.Dans notre travail,nous appliquons une méthodologie de l'analyse fréquentielle en maintenance prédictive en utilisant les méthodes de suivi et de diagnostic des défauts de quelques machines par l'analyse au niveau global et l'analyse spectrale.D'après l'étude expérimentale appliquée au niveau de l'entreprise(SONELGAZ) RAS-DJINET. Les résultats ont montré que les machines étudiée présentes les anomalies suivantes:Défaut d'engrenage au niveau de la pompe NH; " Défaut de balourd au niveau du ventilateur NK; " Défaut d'alignement au niveau de la pompe VG; Défaut de roulement au niveau de la pompe WR
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    Maintenance conditionnelle des machines tournantes par analyse vibratoire
    (Université M’Hamed Bougara Boumerdes : Faculté de Technologie, 2018) Mandi, Abdellah; Zemour, Zakaria; Chellil, Ahmed(Promoteur); Chikh, Noureddine(Co-Promoteur)
    Cette étude est essentiellement portée sur les outils de la surveillance et la maintenance des machines tournantes et la détection de défauts.L'analyse vibratoire est la méthode la plus utilisée dans la surveillance des machines.Le principe de cette méthode est basé sur l'analyse spectrale.Le travail réalisé dans ce mémoire a permis de mettre en évidence l'apport considérable des indicateurs qui se montrent bien adaptés pour la surveillance et la détection des défauts mécaniques dans les machines tournantes