Autonomous bearing vibration diagnosis

Autor: Kass, Souhayb

Publikováno v: Vibrations [physics.class-ph]. Université de Lyon; Université Libanaise, 2019. Français. ⟨NNT : 2019LYSEI103⟩

The industrial and transportation sectors require more and more efficient and complex machines and installations increasing the risk of failure and disruption. This can lead to the immediate shutdown of a machine and disrupts the proper functioning o

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______212::bcba732b3d43ec4a91b2a63c0995dfb9
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02902122/file/these.pdf

Traitement avancé du signal pour l'identification et le diagnostic de l'état des machines tournantes

Autor: Cédric Peeters

Publikováno v: Mechanical engineering [physics.class-ph]. Université de Lyon; Vrije universiteit Brussel (1970-..), 2019. English. ⟨NNT : 2019LYSEI107⟩
Vrije Universiteit Brussel

This Ph.D. dissertation targets innovative methods for vibration-based condition monitoring of rotating machinery. Substantial benefits can be achieved from an economical and a safety point of view using condition monitoring. One of the most popular

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::d2526908983019245f3b0abb04cd5d27
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03081204

Modélisation électro-magnéto-mécanique d'une machine asynchrone sous approche angulaire : Application au diagnostic des défauts de roulements en régime non stationnaire

Autor: Fourati, Aroua

Dans une machine à induction, le diagnostic de défauts par analyse du signal du courant électrique nécessite la connaissance du comportement dynamique de la machine. En plus des sources externes d'excitation, le comportement du moteur est gouvern

Externí odkaz: http://www.theses.fr/2017LYSEI078

Apport de l'échantillonnage aléatoire dans le cadre de diagnostic de machines tournantes

Autor: Hajar, Mayssaa

Publikováno v: Signal and Image Processing. Université de Lyon; Université Libanaise, 2018. English. ⟨NNT : 2018LYSES001⟩

Nowadays, machine monitoring and supervision became one of the most important domains of research. Many axes of exploration are involved in this domain: signal processing, machine learning and several others. Besides, industrial systems can now be re

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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02137521/file/These-Hajar-Mayssaa-2018.pdf

L'imagerie acoustique au service de la surveillance et de la détection des défauts mécaniques

Autor: Cardenas Cabada, Edouard

L’analyse vibratoire constitue une part très importante des moyens de mesures pour la surveillance et la détection des défauts mécaniques des machines tournantes. Le positionnement des accéléromètres est stratégique et contribue fortement �

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