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Browsing by Author "RABIDI Ayoub"

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    SURVEILLANCE ET DIAGNOSTIC PAR AMDEC & ANALYSE VIBRATOIRE D'UNE POMPE CENTRIFUGE
    (Ecole Nationale Superieure de Technologie et d'Ingénierie-Annaba, 2024) LERRAIDJI Charaf Eddine; RABIDI Ayoub; AYAD Amar (Encadrant)
    Ce PFE explore l'application de l'analyse vibratoire pour la surveillance et le diagnostic des défauts des pompes centrifuges. L’analyse vibratoire est un outil essentiel en maintenance prédictive, permettant une détection précoce des anomalies mécaniques et des pannes. L'étude examine diverses techniques et méthodologies d'analyse des vibrations, en se concentrant sur leur application aux systèmes de pompes centrifuges. L'objectif est de développer des approches de diagnostic efficaces pour améliorer la fiabilité des équipements et minimiser les temps d'arrêt. Les résultats contribuent à faire progresser les pratiques de maintenance prédictive dans les milieux industriels, en particulier dans les opérations de pompes centrifuges.
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    UTILISATION DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR L'ANALYSE VIBRATOIRE DANS LE CONTEXTE INDUSTRIEL : DEVELOPPEMENT, APPLICATIONS ET PERSPECTIVESEncadré
    (ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA, 2024) RABIDI Ayoub; AYAD Amar (Encadrant)
    Ce mémoire présente une revue bibliographique exhaustive qui explore l'utilisation de l'IA et du machine learning pour améliorer la maintenance prédictive dans l'industrie. La maintenance prédictive basée sur l'analyse vibratoire est cruciale pour réduire les temps d'arrêt et accroître la fiabilité des équipements. L'objectif est d'identifier les techniques d'IA et de machine learning les plus adaptées pour la surveillance des machines et la prédiction des défaillances. Le projet vise à étudier l'application efficace de ces technologies aux données vibratoires afin d'améliorer les pratiques de maintenance prédictive, en s'appuyant sur l'état de l'art et l'évaluation des modèles développés.

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