Contribution à l’étude du diagnostic des défauts mécaniques par classification non supervisée
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Université Sétif 1 - Ferhat ABBAS , Faculté des Sciences
Abstract
This thesis aims to combine vibration analysis with the method of pattern recognition based on the density, RT-OPTICS (Real Time Ordering Points to Identify the Clustering Structure) to improve fault detection and monitoring the evolution of the degradation over time using the geometric characteristics characterizing the defective bearing cluster. This approach has been validated on non-stationary signals, digital and experimental. A comparative study is carried out between the proposed approach and the DBSCAN method as well as the monitoring of scalar and frequency indicators over time was also carried out
Description
Cette thèse a pour objectif de combiner l'analyse vibratoire avec la méthode de reconnaissance des formes basée sur la densité, RT-OPTICS (Real Time Ordering Points to Identify the Clustering Structure), afin d'améliorer la détection de défaut de roulement et de suivre l'évolution de la dégradation dans le temps en utilisant les caractéristiques géométriques de cluster caractérisant le roulement défectueux. Cette approche à été valisée sur des signaux non stationnaires, numériques et expérimentale. Une étude comparative est réalisée entre l’approche proposée et la méthode DBSCAN ainsi que le suivi d’indicateurs scalaires et fréquentiels dans le temps a étais également réalisé.