Contribution au diagnostic des ruptures des barres rotoriques par l’utilisation des techniques d'apprentissage automatique

Abstract

La Machine asynchrone à cage devient actuellement l'élément clé de la plupart des équipements industriels, du fait de sa robustesse et son faible coût. Malgré ces avantages, un certain nombre de contraintes de natures très différentes peuvent affecter la durée de vie de cette machine, en occasionnant des pertes économiques considérables. Ceci impose la mise en œuvre d'un système de diagnostic. Le diagnostic qui est une partie de la surveillance, a pour objectif de détecter et de localiser un défaut, d'une façon précoce, avant qu'il ne conduise à une défaillance totale de l'installation industrielle.Cette recherche présente une contribution au diagnostic des défauts des barres rotoriques de La machine asynchrone à cage. Les méthodes proposées sont basées sur Traitement de signal (pour l'extraction des caractéristiques des signaux) et Intelligence artificielle (pour la classification).Les techniques et méthodes de diagnostic, dans ce domaine, sont très nombreuses. Dans Cette recherche, nous avons proposé deux techniques : 1- Transformée de HILBERT + SVD et Les algorithmes de Classification (Apprentissage supervisé) 2- Indicateurs statistiques et Les algorithmes de Classification (Apprentissage supervisé)