Depot Institutionnel de l'UMBB >
Thèses de Doctorat et Mémoires de Magister >
Génie Mécaniques >
Magister >
Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
http://dlibrary.univ-boumerdes.dz:8080/handle/123456789/2008
|
Titre: | Surveillance et diagnostic d’une ligne de production par les réseaux de neurones artificiels |
Auteur(s): | Amrani, Mohamed |
Mots-clés: | Algorithmes Intelligence artificielle Réseaux neuronaux (informatique) Algorithmes : Surveillance |
Date de publication: | 2010 |
Résumé: | 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 |
Description: | 75 p. : ill. ; 30 cm |
URI/URL: | http://dlibrary.univ-boumerdes.dz:8080123456789/2008 |
Collection(s) : | Magister
|
Fichier(s) constituant ce document :
|
Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.
|