Surveillance et diagnostic d’une ligne de production par les réseaux de neurones artificiels
| dc.contributor.author | Amrani, Mohamed | |
| dc.date.accessioned | 2015-06-17T13:41:46Z | |
| dc.date.available | 2015-06-17T13:41:46Z | |
| dc.date.issued | 2010 | |
| dc.description | 75 p. : ill. ; 30 cm | en_US |
| dc.description.abstract | Ce travail de recherche présente une modélisation et une simulation de diagnostic et de surveillance en temps réel des équipements stratégiques d’une ligne de production. Le modèle est basé sur les réseaux de neurones artificiels RNA. L’objectif est de détecter et localiser toute anomalie qui peut survenir dans une machine. L’équipement considéré dans cette étude est une ligne de production pharmaceutique BEKER laboratoire Dar El Beida- Algérie la machine qui nous intéresse est un équipement stratégique dans la production. Nous avons défini les zones de bon et de mauvais fonctionnement. A partir de là, la simulation des pannes est possible | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-boumerdes.dz123456789/2008 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.subject | Algorithmes | en_US |
| dc.subject | Intelligence artificielle | en_US |
| dc.subject | Réseaux neuronaux (informatique) | en_US |
| dc.subject | Algorithmes : Surveillance | en_US |
| dc.title | Surveillance et diagnostic d’une ligne de production par les réseaux de neurones artificiels | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |