Abdelaziz LAKEHAL and Elias Hadjadj Aoul (2013) Contribution à la maintenance préventive conditionnelle des machines tournantes par méthode d’intelligence artificielle : Etude de cas. La 2ième Conférence Internationale sur la Maintenance et la Sécurité Industrielle Skikda; le 28 et 29 Octobre 2013 , Skikda
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Abstract
Le monde de l'industrie (pétrochimie) et le monde des transports disposent de machines et d’installations de plus en plus performantes et complexes. Les exigences de haute sécurité, la réduction des coûts d'exploitation et la maîtrise de la disponibilité des équipements donnent à la maintenance un rôle prépondérant.
Les industriels attachent une grande importance à la maintenance conditionnelle des machines tournantes; qui utilisent essentiellement les vibrations de leurs rotors et de leurs parties non rotatives; en générale mesurées au voisinage des paliers. Les températures par exemple dans les paliers peuvent apporter des informations complémentaires à celles des vibrations.
En maintenance préventive conditionnelle le diagnostic de défaillances des systèmes industriels, s'il est réalisé avec efficacité représente un des moyens pour contribuer à gagner des points de productivité. Le diagnostic consiste à observer les symptômes d'une défaillance (élévation des vibrations, échauffement au niveau des paliers,…etc.), et à identifier ensuite la cause de la défaillance à l'aide d'un raisonnement logique fondé sur des observations; en d'autres termes démonter un mécanisme déterministe entre la cause et son effet.
Cet article présente et discute la prise de décision qui s'exerce pratiquement à chaque étape d'une procédure de diagnostic industriel. Et comme outil d'aide à la prise de décision l'approche utilisée est bayésienne pour révéler un défaut masqué par un autre dans la basse fréquence (défaut combiné). Le turbocompresseur autant qu’équipement, les analyses vibratoires, et la thermographie autant que techniques sont le point de départ pour cet article, mais l'étude est appropriée aussi bien pour d'autres équipements et d'autres techniques de maintenance conditionnelle.
Les industriels attachent une grande importance à la maintenance conditionnelle des machines tournantes; qui utilisent essentiellement les vibrations de leurs rotors et de leurs parties non rotatives; en générale mesurées au voisinage des paliers. Les températures par exemple dans les paliers peuvent apporter des informations complémentaires à celles des vibrations.
En maintenance préventive conditionnelle le diagnostic de défaillances des systèmes industriels, s'il est réalisé avec efficacité représente un des moyens pour contribuer à gagner des points de productivité. Le diagnostic consiste à observer les symptômes d'une défaillance (élévation des vibrations, échauffement au niveau des paliers,…etc.), et à identifier ensuite la cause de la défaillance à l'aide d'un raisonnement logique fondé sur des observations; en d'autres termes démonter un mécanisme déterministe entre la cause et son effet.
Cet article présente et discute la prise de décision qui s'exerce pratiquement à chaque étape d'une procédure de diagnostic industriel. Et comme outil d'aide à la prise de décision l'approche utilisée est bayésienne pour révéler un défaut masqué par un autre dans la basse fréquence (défaut combiné). Le turbocompresseur autant qu’équipement, les analyses vibratoires, et la thermographie autant que techniques sont le point de départ pour cet article, mais l'étude est appropriée aussi bien pour d'autres équipements et d'autres techniques de maintenance conditionnelle.
Information
| Item Type | Conference |
|---|---|
| Divisions |
» Faculty of Science and Technology |
| ePrint ID | 312 |
| Date Deposited | 2015-02-16 |
| Further Information | Google Scholar |
| URI | https://univ-soukahras.dz/en/publication/article/312 |
BibTex
@inproceedings{uniusa312,
title={Contribution à la maintenance préventive conditionnelle des machines tournantes par méthode d’intelligence artificielle : Etude de cas},
author={Abdelaziz LAKEHAL and Elias Hadjadj Aoul},
year={2013},
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