Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/472
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorBELOUAHEM, Abderraouf-
dc.contributor.authorATTAR, Abdelaziz-
dc.contributor.authorSALHI, Nedjma (Directeur de thèse)-
dc.date.accessioned2026-10-27T10:04:17Z-
dc.date.available2026-10-27T10:04:17Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttp://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/472-
dc.descriptionProjet de fin d’étude d'ingeniorat : Management et Ingénierie de La Maintenance Industrielle : Alger: Ecole Nationale Supérieure des Technologie Avancées: 2022en_US
dc.description.abstractAvec le développement industriel et l’avancement de la technologie dans les dernières années, l’intelligence artificielle devient un élément clé pour le diagnostic industriel. Tel que l'utilisation des techniques et des méthodes issues de l’intelligence artificielle(IA) est considérée comme une solution performante pour le développement des systèmes de diagnostic fiables. L’objectif de notre travail est d’utiliser l’intelligence artificielle comme un outil pour la détection le diagnostic des pannes. Cet outil doit être facile à manipuler, flexible, agit de manière autonome et sans interventions humaines. Pour concrétiser notre travail nous avons pris comme cas d’étude le diagnostic des pannes de l’équipement broyeur verticale de la chaine de production de la cimenterie de Ain El Kabira, selon des paramètres bien définis afin d’éviter les problèmes liés à la mauvaise détection et de classification des pannes. Pour répondre à notre objectif, nous avons réalisé une application à l’aide du logiciel MATLAB avec l’utilisation de deux algorithmes différents, les réseaux de neurones et l’algorithme du K plus proches voisins (K-nn). L’application réalisée nous a permis d’automatiser la détection et le diagnostic des pannes de broyeur verticale, et remédier aux problèmes liés à la mauvaise détection et diagnostic des pannes.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherENSTAen_US
dc.subjectl’intelligence artificielleen_US
dc.subjectdiagnostic des pannesen_US
dc.subjectlogiciel MATLABen_US
dc.titleSélection d’une méthode de l’intelligence artificielle pour le diagnostic d’un système industriel. Cas d’étudeen_US
dc.title.alternativediagnostic des pannes de broyeur vertical de la cimenterie d’Ain El Kabira (SCEAK)en_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:ING- Génie Industriel (Management et Ingénierie de la Maintenance Industrielle)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
PFE BELOUAHEM Abderraouf ATTAR Abdelaziz - BELOUAHEM ABDERRAOUF.pdfProjet de fin d’étude d'ingeniorat3.67 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.