Дисертації: "Machine Diagnostic"

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Kříž, Petr. "Online vibrační diagnostika vřetene frézovacího stroje DATRON." Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství, 2019. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-402508.

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Анотація:

This master’s thesis deals with online vibration diagnostics of the milling machine spindle. It is aimed at the implementation of the complex online vibration diagnostics system to chosen milling machine, the suggestion of the vibration measurement system and the suggestion of the evaluation of changes of the technical condition of this milling machine spindle. The description of the vibration diagnostics, the description of the milling machine spindle construction and function and the suggestions for the practical application of vibration diagnostics are also parts of this thesis.

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Zhong, Binglin. "Model building and machine fault diagnosis." Thesis, Cardiff University, 1994. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.340889.

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Tcheeko, Lot. "Didacticiel d'apprentissage du diagnostic d'erreurs en langage machine." Paris 6, 1990. http://www.theses.fr/1990PA066332.

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Анотація:

L'enseignement des bases de l'architecture des ordinateurs a des debutants pose un certain nombre de problemes techniques. Le but de cette these est de developper dans un logiciel pedagogique de simulation d'un microprocesseur, une aide personnalisee en ligne correspondant a un didacticiel. Ceci afin de guider les apprenants dans la detection et la correction de leurs erreurs de programmation. Les modeles de diagnostic dans les tutoriels intelligents sont essentiellement developpes autour des langages de haut niveau (pascal, prolog, lisp. . . ) et utilisent une representation a base de regles pour le domaine de connaissances. L'originalite de notre approche est qu'elle se situe au niveau du langage machine et propose a l'etudiant un outil d'assistance et d'auto-evaluation. Cet environnement de programmation est construit autour du simulateur micro3 qui est le support de l'apprentissage de l'architecture interne des micro-ordinateurs. Il permet de fournir une aide a la comprehension des erreurs semantiques de l'apprenant

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Raoult, Olivier Lux Augustin Mossière Jacques Demogeot Jacques. "Diagnostic de pannes des systèmes complexes." S.l. : Université Grenoble 1, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00332209.

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SOAVE, Elia. "Diagnostics and prognostics of rotating machines through cyclostationary methods and machine learning." Doctoral thesis, Università degli studi di Ferrara, 2022. http://hdl.handle.net/11392/2490999.

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Анотація:

In the last decades, the vibration analysis has been exploited for monitoring many mechanical systems for industrial applications. Although several works demonstrated how the vibration based diagnostics may reach satisfactory results, the nowadays industrial scenario is deeply changing, driven by the fundamental need of time and cost reduction. In this direction, the academic research has to focus on the improvement of the computational efficiency for the signal processing techniques applied in the mechanical diagnostics field. In the same way, the industrial word requires an increasing attention to the predictive maintenance for estimating the system failure avoiding unnecessary machine downtimes for maintenance operations. In this contest, in the recent years the research activity has been moved to the development of prognostic models for the prediction of the remaining useful life. However, it is important to keep in mind how the two fields are strictly connected, being the diagnostics the base on which build the effectiveness of each prognostic model. On these grounds, this thesis has been focused on these two different but linked areas for the detection and prediction of possible failures inside rotating machines in the industrial framework. The first part of the thesis focuses on the development of a blind deconvolution indicator based on the cyclostationary theory for the fault identification in rotating machines. The novel criterion aims to decrease the computational cost of the blind deconvolution through the exploitation of the Fourier-Bessel series expansion due to its modulated nature more comparable with the fault related vibration pattern. The proposed indicator is extensively compared to the other cyclostationary one based on the classic Fourier transform, taking into account both synthesized and real vibration signals. The comparison proves the improvement given by the proposed criterion in terms of number of operations required by the blind deconvolution algorithm as well as its diagnostic capability also for noisy measured signals. The originality of this part regards the combination of cyclostationarity and Fourier-Bessel transform that leads to the definition of a novel blind deconvolution criterion that keeps the diagnostic effectiveness of cyclostationarity reducing the computational cost in order to meet the industrial requirements. The second part regards the definition of a novel prognostic model from the family of the hidden Markov models constructed on a generalized Gaussian distribution. The target of the proposed method is a better fitting quality of the data distribution in the last damaging phase. In fact, the fault appearance and evolution reflects on a modification of the observation distribution within the states and consequently a generalized density function allows the changes on the distribution form through the values of some model parameters. The proposed method is compared in terms of fitting quality and state sequence prediction to the classic Gaussian based hidden Markov model through the analysis of several run to failure tests performed on rolling element bearings and more complex systems. The novelty of this part regards the definition of a new iterative algorithm for the estimation of the generalized Gaussian model parameters starting from the observations on the physical system for both monovariate and multivariate distributions. Furthermore, the strictly connection between diagnostics and prognostics is demonstrated through the analysis of a not monotonically increasing damaging process proving how the selection of a suitable indicator enables the correct health state estimation.
Negli ultimi decenni, l’analisi vibrazionale è stata sfruttata per il monitoraggio di molti sistemi meccanici per applicazioni industriali. Nonostante molte pubblicazioni abbiano dimostrato come la diagnostica vibrazionale possa raggiungere risultati soddisfacenti, lo scenario industriale odierno è in profondo cambiamento, guidato dalla necessità di ridurre tempi e costi produttivi. In questa direzione, la ricerca deve concentrarsi sul miglioramento dell’efficienza computazionale delle tecniche di analisi del segnale applicate a fini diagnostici. Allo stesso modo, il mondo industriale richiede una sempre maggior attenzione per la manutenzione predittiva, al fine di stimare l’effettivo danneggiamento del sistema evitando così inutili fermi macchina per operazioni manutentive. In tale ambito, negli ultimi anni l’attività di ricerca si sta spostando verso lo sviluppo di modelli prognostici finalizzati alla stima della vita utile residua dei componenti. Tuttavia, è importante ricordare come i due ambiti siano strettamente connessi, essendo la diagnostica la base su cui fondare l’efficacia di ciascun modello prognostico. Su questa base, questa tesi è stata incentrata su queste due diverse, ma tra loro connesse, aree al fine di identificare e predire possibile cause di cedimento su macchine rotanti per applicazioni industriali. La prima parte della tesi è concentrata sullo sviluppo di un nuovo indicatore di blind deconvolution per l’identificazione di difetti su organi rotanti sulla base della teoria ciclostazionaria. Il criterio presentato vuole andare a ridurre il costo computazionale richiesto dalla blind deconvolution tramite l’utilizzo della serie di Fourier-Bessel grazie alla sua natura modulata, maggiormente affine alla tipica firma vibratoria del difetto. L’indicatore proposto viene accuratamente confrontato con il suo analogo basato sulla classica serie di Fourier considerando sia segnali simulati che segnali di vibrazione reali. Il confronto vuole dimostrare il miglioramento fornito dal nuovo criterio in termini sia di minor numero di operazioni richieste dall’algoritmo che di efficacia diagnostica anche in condizioni di segnale molto rumoroso. Il contributo innovativo di questa parte riguarda la combinazione di ciclostazionarietà e serie di Furier-Bessel che porta alla definizione di un nuovo criterio di blind deconvolution in grado di mantenere l’efficacia diagnostica della ciclostazionarietà ma con un minor tempo computazionale per venire incontro alle richieste del mondo industriale. La second parte riguarda la definizione di un nuovo modello prognostico, appartenente alla famiglia degli hidden Markov models, costruito partendo da una distribuzione Gaussiana generalizzata. L’obbiettivo del metodo proposto è una miglior riproduzione della reale distribuzione dei dati, in particolar modo negli ultimi stadi del danneggiamento. Infatti, la comparsa e l’evoluzione del difetto comporta una modifica della distribuzione delle osservazioni fra i diversi stati. Di conseguenza, una densità di probabilità generalizzata permette la modificazione della forma della distribuzione tramite diversi valori dei parametri del modello. Il metodo proposto viene confrontato con il classico hidden Markov model di base Gaussiana in termini di qualità di riproduzione della distribuzione e predizione della sequenza di stati tramite l’analisi di alcuni test di rottura su cuscinetti volventi e sistemi complessi. L’innovatività di questa parte è data dalla definizione di un algoritmo iterativo per la stima dei parametri del modello nell’ipotesi di distribuzione Gaussiana generalizzata, sia nel caso monovariato che multivariato, partendo dalle osservazioni sul sistema fisico in esame.

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Keuneke, Anne Marie. "Machine understanding of devices causal explanation of diagnostic conclusions /." The Ohio State University, 1989. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1487671640057361.

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Abed, Aïcha. "Contribution à l'étude et au diagnostic de la machine asynchrone." Nancy 1, 2002. http://www.theses.fr/2002NAN10020.

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Анотація:

Utilisée dans la plupart des entraînements électriques, la machine asynchrone tend à supplanter la machine à courant continu ainsi que la machine synchrone en raison de ses nombreuses qualités, et principalement de son faible coût et de sa robustesse. Ainsi, une réflexion générale est engagée en matière de modélisation et de diagnostic des défauts stator/rotor. Plus particulièrement, nous proposons d'étudier les défauts rotoriques (ruptures des barres au rotor). En premier temps, nous développons deux modèles de la machine asynchrone pour la simulation des ruptures de barres rotoriques. Nous présentons dans la suite trois méthodes pour la détection de ce défaut. Le principe de la détection est basé sur l'analyse spectrale du courant statorique afin de suivre l'évolution des fréquences liées au défaut. Enfin, une étude du défaut en présence d'une commande vectorielle classique est présentée ouvrant une nouvelle voie vers un diagnostic dans le cas d'une vitesse variable. Une partie expérimentale a permis de vérifier l'exactitude des résultats théoriques et a montré l'efficacité des méthodes développées
Used in the majority of the electric drives, the asynchronous machine tends to supplant the machine with D. C. Current as well as the synchronous machine because of its many qualities, and mainly of its low cost and its robustness. Thus, a general reflexion is committed in modeling and diagnostic of induction machine defects. More particularly, we propose to study the rotor defects (broken bars in the rotor). In the first time, we develop two models of the asynchronous machine for the simulation of broken bars. We present in the continuation three methods to detect this fault. The principle of detection is based on the spectral analysis of the stator current in order to follow the evolution of the frequencies which are related to the fault. Lastly, a study of the defect in the presence of a classical vector control is presented, opening a new way towards a diagnostic in the case of speed variation. An experimental part is carried out to validate the exactitude of the theoretical results and to show the effectiveness of the developed methods

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Bachir, Smaïl. "Contribution au diagnostic de la machine asynchrone par estimation paramétrique." Poitiers, 2002. http://www.theses.fr/2002POIT2306.

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Le travail de recherche présenté dans ce mémoire concerne la mise en oeuvre d'une méthodologie de diagnostic de la machine asynchrone basée sur l'estimation paramétrique. Dans une première étape, les différentes techniques de surveillance des entraînements électriques ont été recensées afin d'analyser brièvement leurs performances respectives. Une méthodologie générale de surveillance de procédés industriels est ensuite élaborée. Cette technique s'appuie sur une modélisation de la signature de défauts en associant un mode commun (modèle sain) et un mode différentiel (de défaut) et sur une méthodologie d'estimation paramétrique permettant l'adjonction de l'expertise de l'utilisateur. Une étude expérimentale avec une bobine à noyau de fer, structure de base des machines électriques, a alors permis de valider cette approche. Dans un deuxième temps, nous nous sommes intéressés à l'application de cette stratégie à la surveillance des défauts statoriques et rotoriques de la machine asynchrone. Exprimé dans le repère diphasé de Park, un modèle original de la machine asynchrone en défaut de court-circuit de spires statoriques et de rupture de barres rotoriques est présenté. La procédure de diagnostic, appliquée sur l'ensemble des modèles de défaut proposés, a été validée expérimentalement. En parallèle, nous nous sommes attachés à améliorer et à généraliser cette approche, en minimisant le nombre de capteurs nécessaires au diagnostic afin de simplifier et de fiabiliser cette méthodologie, et en adaptant des algorithmes récursifs pour une détection en temps réel des défauts.

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Kass, Souhayb. "Diagnostic vibratoire autonome des roulements." Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSEI103.

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Анотація:

Le monde de l’industrie et des transports dispose de machines et d’installations de plus en plus performantes et complexes. Ils ne peuvent être exempts de perturbations et de défaillances, influant sur la qualité du produit, pouvant provoquer l’arrêt immédiat d’une machine et porter atteinte au bon fonctionnement d’un système de production entier. Le diagnostic de ces machines, s’appuie essentiellement sur la surveillance de symptômes liés à différentes conditions de dégradation. Ces symptômes peuvent être tirés de diverses sources d’information, parmi lesquelles l’analyse vibratoire et acoustique occupe une place prépondérante. Aujourd'hui, de nombreuses techniques efficaces sont bien établies, ancrées sur des outils puissants offerts notamment par la théorie des processus cyclostationnaires. La complexité de ces outils exige un expert pour les utiliser et les interpréter. La présence continue d’un expert est difficilement réalisable et couteuse. Des indicateurs d’état de machines tournantes existent dans la littérature mais ils sont conçus sous l'hypothèse de conditions de fonctionnement parfaites. Ces travaux restent limités, dispersés et généralement non soutenus par des cadres théoriques. Le principal objectif de cette thèse est de réduire le recours à l'intervention humaine en proposant des stratégies pour concevoir deux indicateurs optimaux qui résument l'information de diagnostic en une valeur scalaire. Ces stratégies sont élaborées en distinguant deux familles dans le diagnostic : le cas où les informations sur les défauts sont connues et celle où elles sont inconnues. Ces indicateurs sont destinés à être utilisés dans le cadre d'un processus de diagnostic autonome, sans nécessiter d’intervention humaine, à l’aide des tests d’hypothèses statistiques. La capacité de ces indicateurs est validée sur des données réelles et comparée avec d’autres indicateurs de la littérature en termes de performance de détection
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 of the entire production system. The diagnosis of industrial machines is essentially based on the monitoring of symptoms related to different degradation conditions. These symptoms can be derived from various sources of information, including vibration and acoustic signals. Nowadays, many effective techniques are well established, based on powerful tools offered by the theory of cyclostationary processes. The complexity of these tools requires an expert to use them and to interpret the results based on his/her experience. The continuous presence of the expert is expensive and difficult to achieve in practice. Condition indicators for rotating machines exist in the literature but they are conceived under the assumption of perfect operating conditions. They are limited, dispersed and generally not supported by theoretical frameworks. The main objective of this thesis is to reduce the use of human intervention by proposing strategies to design two optimal indicators that summarize diagnostic information into a scalar value. A distinction is made between two families in diagnosis: the case where prior information on the faults is known and the case where it is unknown. These indicators are designed to be used in an autonomous process without requiring human intervention, using statistical hypothesis tests. The capacity of these indicators is validated on real data and compared with other indicators from the literature in terms of detection performance

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Hrbáček, Vlastimil. "Návrh provozních mezí pro diagnostický systém obráběcího stroje." Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství, 2020. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-417438.

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The Master's thesis deals with online vibration diagnostics of a milling center. It contains a methodology to determine the vibration operating limits and to detect machine of condition monitoring. The thesis also contains a general description of maintenance and technical diagnostics with a focus on vibrodiagnostics. The main part of the thesis is to solve the problem of determining the operating limits of spindle vibration depending on the production program. The essence of the solution is to determine vibration limits for individual milling tools.

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Ceban, Andrian. "Méthode globale de diagnostic des machines électriques." Thesis, Artois, 2012. http://www.theses.fr/2012ARTO0202/document.

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Le travail présenté dans cette thèse propose des nouvelles méthodes de diagnostic des défauts dans les machines à courant alternatif. Les procédures de diagnostic décrites sont fiables, originales, peu coûteuses et simples à mettre en œuvre. Elles présentent l’avantage d’être non invasives et viennent éliminer le principal inconvénient présenté par les autres méthodes de diagnostic déjà connues qui ont recours à la comparaison avec un état supposé sain et connu. L’analyse porte principalement sur le champ magnétique de dispersion, plus particulièrement ses composantes axiales et radiales qui présentent des sensibilités différentes aux défauts. À cet effet, les phénomènes dus aux défauts de court-circuit entre spires dans le bobinage statorique, l’excentricité et la rupture de barres rotoriques, sont étudiés. Il est abordé en particulier les effets de ces défauts dans le cas de la machine asynchrone et celui de la machine synchrone sur le champ axial et sur le champ radial. Pour chaque défaut, des signatures spécifiques sont mises en évidence et expliquées par la modélisation analytique et la modélisation numérique qui comprend les méthodes par circuits électriques couplés et méthodes par éléments finis. Des défauts ont été créés au rotor et au stator sur différentes machines, afin de valider expérimentalement les méthodes de diagnostic proposées
The work described in this thesis proposes new procedures to diagnose faults in AC machines. The diagnostic procedures described are reliable, original, inexpensive and simple to implement. They have the advantage of being noninvasive and just get rid from the main drawback presented by other diagnostic methods based on a comparison with a healthy state assumed to be known. The analysis focuses on the magnetic field dispersion in the vicinity of the machine, especially its radial an axial distribution which presents different sensitivity according to various faults. To this end, the phenomena due to inter-turn short-circuit faults in the stator winding, rotor eccentricity and broken rotor bars, are studied in the case of an induction machine and a synchronous machine. For each fault, specific signatures are identified and justified by analytical modeling and numerical method of analysis including coupled electric circuit and finite element methods. Defects have been created in the rotor and stator on different machines in order to validate experimentally the suggested diagnostic procedures

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Kohutek, Tomáš. "Diagnostika vibrací strojů při kusových zkouškách." Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství, 2017. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-318531.

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Анотація:

This master thesis deals with the vibration diagnostics of machine vibrations during unit tests in industrial company Siemens Electric Machines s.r.o Drásov. In the master thesis is elaborated a design of the diagnostic system which contains selected methods of vibration diagnostics, methology, procedure of measurement and evaluation of measured values. The part of master thesis is also a practical example of measurement on which the mentioned system is tested.

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Da, Cunha Joao Paulo. "Diagnostic thermique de la machine à courant continu par identification paramétrique." Poitiers, 1999. http://www.theses.fr/1999POIT2353.

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Анотація:

Cette etude a pour objectif d'apporter des elements de diagnostic thermique d'une machine a courant continu. L'approche retenue consiste a utiliser des algorithmes d'identification parametrique du modele thermique de la machine. L'analyse de la signature temporelle de l'estimation des parametres thermiques par un test sequentiel d'hypotheses permet alors de detecter et de localiser un defaut thermique. Le modele thermique est compose de deux blocs isothermes : le rotor et le stator. Il est constitue de resistances thermiques (trois) et de capacite calorifique (deux). Ces elements caracterisent les echanges thermiques entre les differents blocs. Nous avons valide cette surveillance thermique en appliquant differents algorithmes d'identification parametrique (bases sur les moments partiels reinitialises ou sur la methode du modele) a des essais de la machine en defaut. Les resultats obtenus ont permis de d'observer la modification de certains parametres thermiques lors de ces fonctionnements en defaut. Le modele thermique retenu permet de detecter et de localiser deux defauts thermiques : isolation thermique de la carcasse et obturation des ouies d'entree de l'air ambiant. Nous avons egalement etendu nos travaux a un fonctionnement de la machine a courant a vitesse variable. La variation de la vitesse de rotation entraine des variations de certains parametres thermiques. Ce modele thermique a vitesse variable nous a permis de detecter le defaut d'isolation thermique de la carcasse.

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Jouglet, David. "Coopération homme-machine pour le diagnostic technique : Application aux dérangements téléphoniques." Valenciennes, 2000. https://ged.uphf.fr/nuxeo/site/esupversions/e3848e7b-293c-4dff-b8ef-a980ab1a7abe.

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L’automatisation est de plus en plus présente dans les activités cognitives humaines. L’automatique humaine se propose d'étudier la coordination des prises de décision d'opérateurs humains et de calculateurs, elle vise à mieux appréhender les risques de ces prises de décision. Les interférences négatives qui peuvent apparaitre entre le raisonnement de l'homme et celui de la machine, peuvent compromettre la réalisation de l'activité. Pour empêcher l'apparition de conflits ou en limiter les conséquences, la connaissance des mécanismes de raisonnement humain et automatisé ainsi que la mise en place d'une coopération sont nécessaires. Ce mémoire propose une démarche de décomposition de l'activité permettant de spécifier la coopération à mettre en place. Nous illustrons notre démarche dans le cas où la prise de décision est liée au diagnostic et qu'elle doit être réalisée par un homme et une machine. Nous introduisons la notion d'espace commun de travail pour les échanges d'informations entre l'homme et la machine pendant le raisonnement. Pour implémenter l'espace commun de travail en machine, nous définissons des propriétés et des mécanismes qui assurent les échanges. La notion de points de vue sur la connaissance commune à l'homme et à la machine est introduite, elle permet de réduire les problèmes de coordination des raisonnements. Nous détaillons ensuite l'application notre proposition au diagnostic des dérangements téléphoniques chez France télécom. La mise en œuvre du principe proposé dans un cas réel montre l'applicabilité de la démarche et l'intérêt de la coopération. Les bonnes performances obtenues permettent d'envisager des améliorations pour le diagnostic et des extensions de la coopération à d'autres activités cognitives ou l'homme et la machine sont amenés à intervenir.

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Didier, Gaëtan. "Modélisation et diagnostic de la machine asynchrone en présence de défaillances." Nancy 1, 2004. http://www.theses.fr/2004NAN10163.

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Dans cette étude, nous abordons le diagnostic des défauts rotoriques dans les machines asynchrones à cage d'écureuil. Après avoir décrit les différents éléments de constitution d'une machine asynchrone, nous proposons un modèle de machine basée sur la méthode des circuits électriques magnétiquement couplés. Nous présentons ensuite trois méthodes permettant la détection d'un défaut rotorique. La première méthode s'appuie sur l'évaluation de plusieurs indices calculés à partir de l'amplitude des composantes présentes dans les spectres de la puissance instantanée et du courant absorbé par le moteur. La seconde méthode de détection proposée utilise la phase du spectre du courant statorique calculée à partir d'une transformée de Fourier. Nous utilisons ensuite la phase de la transformée de Hilbert calculée à partir du module du spectre du courant statorique. Ces approches ont la particularité de ne se baser sur aucun seuil de référence pour diagnostiquer un défaut rotorique
In this study, we move on to the broken rotor bar diagnosis of squirrel-cage induction machines. The first part is devoted to the development of a model which is based on the magnetically coupled electric circuits. We present three methods allowing detection of a rotor defect of an induction machine. The first method is based on the evaluation of several indexes calculated starting from the amplitude of the components present in the spectra of the instantaneous power and the line current. The second method of detection suggested uses the stator current spectrum phase calculated starting from a Fourier Transform. To improve the detection, we use the Hilbert transform phase calculated starting from the stator current spectrum module. These approaches have the characteristic to be based on any threshold of reference to establish the presence of a broken rotor bar

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Protzer, Eric(Eric Sean McMurtrie). "Robot-proofing economic development: econometric, growth diagnostic, and machine learning evidence." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2019. https://hdl.handle.net/1721.1/122211.

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Thesis: S.M. in Technology and Policy, Massachusetts Institute of Technology, School of Engineering, Institute for Data, Systems, and Society, 2019
Cataloged from PDF version of thesis.
Includes bibliographical references (pages 74-76).
Over the course of the 2 0 th century numerous economies have leveraged export-driven industrialization strategies to grow wealthier. The advent of automation technology, however, threatens to disrupt the low-cost manufacturing models which have characterized this process; the future may see factories resituated to high-income, high-skill countries which can successfully deploy automation. This thesis consequently evaluates how developing countries could navigate automation by either innovating abreast of it or specializing away from its impact. It is broadly divided into three sections. First, the stage is set by examining the political economy of industrial policy to highlight how political incentives constrain feasible strategies for economic readjustment of any sort. It is shown that even in a setting with few corruption problems - the European Union - industrial policy is guided by politicians' incentives to maintain power, and thus one ought to be cognizant of such incentives in any context. Second, possible barriers to greater productivity and innovation in developing countries are explored through a case study analysis of Vietnam, which is considered by some to be highly exposed to automation risk. Growth diagnostic tools are applied to identify the binding constraints which prevent it from shifting towards more complex, value-added economic activities. Structural economic reform is found to be critical to greater innovation, as opposed to technocentric solutions that aim to leapfrog to the technological frontier. Third, product space and machine learning methodology are used to simulate how countries' export diversification paths could respond to automation. By conducting sensitivity analysis across a range of automation scenarios it provides insight on how developing countries may be able to respecialize their economies to maintain growth.
by Eric Protzer.
S.M. in Technology and Policy
S.M.inTechnologyandPolicy Massachusetts Institute of Technology, School of Engineering, Institute for Data, Systems, and Society

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Soukup, Patrik. "Diagnostika točivých elektrických strojů." Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2018. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-377107.

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The thesis Diagnostics of rotating electric machines deals with the theory of diagnostics of rotating machines, focusing especially on the diagnosis of asynchronous motors of high power. Due to the importance of maintaining the trouble-free condition of these machines with regard to serviceability, the importance of their diagnosis is growing. Due to inappropriate working conditions or for many other reasons, different types of malfunctions may occur in the machine. The list and the way of occurrence of possible failures are included and explained in this thesis. With the growing age of the machine, it is important to check the insulation status through insulation testing. These tests are performed in the practical part of the thesis and the results are presented. In the case of asynchronous machines, each anomaly leaves a signature in the form of an electrical, magnetic or vibrational signal. These signals are analyzed and evaluated using a specific measuring equipment with the intention of deciding on the current state of the machine. Motor current signature analysis (MCSA) is considered to be the main diagnostic method of asynchronous machines in this thesis. This method is described in detail in this paper and is being applied in electrical engineering.

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Giap, Quang Huy. "Sur le diagnostic interactif." Thesis, Grenoble, 2011. http://www.theses.fr/2011GRENT105/document.

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Cette thèse étudie les problèmes de diagnostic itératif et propose des outilsd’aide au diagnostic interactif. Différents processus de diagnostic où des outils interactifs homme-automate sont utiles, sont présentés. Ces outils permettent de résoudre des difficultés liées à la représentation d’un grand nombre d’éléments d’un système, des difficultés liées à la représentation du comportement et du fonctionnement d’un système et des difficultés liées à l’explicitation de l’expertise. Nos travaux ont conduit à la conception de différents types d’outils interactifs d’aide au diagnostic. Le premier permet d’exploiter des représentations structuro-fonctionnelles pour construire et résoudre progressivement un problème de diagnostic.Le second outil interactif permet d’exploiter des modèles de comportement construit au fur et à mesure de la résolution d’un problème de diagnostic. Enfin, un dernier outil a étéproposé pour montrer qu’il est possible de prendre compte la connaissance implicite d’un expert dans la résolution de problème de diagnostic. Un problème de diagnostic est donc présenté comme un processus itératif avec des interactions homme-automate
This PhD thesis studies the iterative diagnosis problems and provides thecomputer-aided diagnostic tool for interactive diagnosis. Different diagnosis processes wherethe tool to support human-machine interaction are useful, are presented. These tools help totackle difficulties related to the representation of a large number of elements in a system,difficulties related to the representation of the behavior functioning of a system and difficultiesencountered while expliciting the expertise. Our work led to the design of different interactivetools to support the diagnosis process. The first tool allows to exploit the structural-functionalmodeling to build and solve progressively a diagnosis problem. The second interactive toolallows to exploit the behavioral models built step by step in the diagnosis process and tosolve the diagnosis problem. The final tool was proposed to show that it is possible to takeinto account the implicit knowledge of an expert in order to solve the diagnosis problem.A diagnosis problem is therefore presented as an iterative process with human-machineinteractions

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Baskaya, Elgiz. "Détection & diagnostic de pannes pour les drones utilisant la machine learning." Thesis, Toulouse 3, 2019. http://www.theses.fr/2019TOU30043.

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Cette nouvelle ère de petits UAV qui peuplent actuellement l'espace aérien soulève de nombreuses préoccupations en matière de sécurité, en raison de l'absence de pilote à bord et de la nature moins précise des capteurs. Cela nécessite des approches intelligentes pour faire face aux situations d'urgence qui se produiront inévitablement pour toutes les catégories d'opérations d'UAV telles que définies par l'AESA (Agence européenne de la sécurité aérienne). Les limitations matérielles de ces petits véhicules suggèrent l'utilisation de la redondance analytique plutôt que la pratique habituelle de la redondance matérielle dans l'aviation humaine. Au cours de cette étude, des pratiques d'apprentissage automatique sont mises en œuvre afin de diagnostiquer les défaillances d'un petit drone à voilure fixe afin d'éviter le fardeau de la modélisation précise nécessaire au diagnostic par le modèle. Une méthode de classification supervisée, SVM (Support Vector Machines), permet de classer les défauts.Les données utilisées pour diagnostiquer les défauts sont les mesures de gyroscope et d'accéléromètre. L'idée de restreindre le jeu de données aux mesures d'accéléromètre et de gyroscope est de vérifier la capacité de classification de la méthode, avec un jeu de puces petit et peu coûteux, sans avoir à accéder aux données du pilote automatique, telles que les informations d'entrée de commande. Ce travail aborde les défauts dans les surfaces de contrôle d'un UAV. Plus précisément, les défauts considérés sont la surface de contrôle coincée en angle et la perte d'efficacité.Tout d'abord, un modèle d'aéronef est simulé. Ce modèle n'est pas utilisé pour la conception d'algorithmes FDD (Fault Detection and Diagnosis), mais est utilisé pour générer des données. Des données simulées sont utilisées à la place des données de vol pour isoler les effets probables du contrôleur sur le diagnostic, ce qui peut compliquer une étude préliminaire sur les FDD pour les drones. Les résultats montrent que pour les mesures simulées, SVM donne des résultats très précis sur la classification des défauts de perte d'efficacité sur les surfaces de contrôle. Ces résultats prometteurs appellent un complément d'investigation afin d'évaluer les performances du SVM en matière de classification des anomalies avec les données de vol. Des vols réels ont été organisés pour générer des données de vol erronées en manipulant le pilote automatique open source, Paparazzi. Toutes les données et le code sont disponibles dans le système de partage de code et de versions, Github. La formation est interrompue en raison du besoin de données étiquetées et du fardeau informatique lié à la phase de réglage des classificateurs. Les résultats montrent que, d'après les données de vol, SVM donne un score F1 de 0,98 pour la classification des failles bloquées à la surface de contrôle. En ce qui concerne les défauts de perte d'efficacité, il est nécessaire de recourir à certaines techniques d'ingénierie, impliquant l'ajout de mesures antérieures, pour obtenir les mêmes performances de classification. Un résultat prometteur est découvert lorsque les spinors sont utilisés comme caractéristiques au lieu de vitesses angulaires. Les résultats montrent qu'en utilisant les spinors pour la classification, la précision de la classification est considérablement améliorée, en particulier lorsque les classificateurs ne sont pas accordés. À l'aide de spinors et d'un noyau Gaussian, un classifieur sans accord donne un score F1 de 0,9555, soit 0,2712 lorsque les mesures gyroscopiques ont été utilisées. En résumé, ce travail montre que SVM donne une performance satisfaisante pour la classification des défauts sur les gouvernes d'un drone à l'aide de données de vol
This new era of small UAVs currently populating the airspace introduces many safety concerns, due to the absence of a pilot onboard and the less accurate nature of the sensors. This necessitates intelligent approaches to address the emergency situations that will inevitably arise for all classes of UAV operations as defined by EASA (European Aviation Safety Agency). Hardware limitations for these small vehicles point to the utilization of analytical redundancy, rather than to the usual practice of hardware redundancy in manned aviation. In the course of this study, machine learning practices are implemented in order to diagnose faults on a small fixed-wing UAV to avoid the burden of accurate modeling needed in model-based fault diagnosis. A supervised classification method, SVM (Support Vector Machines) is used to classify the faults. The data used to diagnose the faults are gyro and accelerometer measurements. The idea to restrict the data set to accelerometer and gyro measurements is to check the method's classification ability, with a small and inexpensive chip set and without the need to access the data from the autopilot, such as the control input information. This work addresses the faults in the control surfaces of a UAV. More specifically, the faults considered are the control surface stuck at an angle and the loss of effectiveness.First, a model of an aircraft is simulated. This model is not used for the design of Fault Detection and Diagnosis (FDD) algorithms, but is instead utilized to generate data. Simulated data are used instead of flight data in order to isolate the probable effects of the controller on the diagnosis, which may complicate a preliminary study on FDD for drones. The results show that for simulated measurements, SVM gives very accurate results on the classification of the loss of effectiveness faults on the control surfaces. These promising results call for further investigation so as to assess SVM performance on fault classification with flight data. Real flights were arranged to generate faulty flight data by manipulating the open source autopilot, Paparazzi. All data and the code are available in the code sharing and versioning system, Github. Training is held offline due to the need for labeled data and the computational burden of the tuning phase of the classifiers. Results show that from the flight data, SVM yields an F1 score of 0.98 for the classification of control surface stuck faults. For the loss of efficiency faults, some feature engineering, involving the addition of past measurements is needed in order to attain the same classification performance. A promising result is discovered when spinors are used as features instead of angular velocities. Results show that by using spinors for classification, there is a vast improvement in classification accuracy, especially when the classifiers are untuned. Using spinors and a Gaussian Kernel, an untuned classifier gives an F1 score of 0.9555, which was 0.2712 when gyro measurements were used as features. In summary, this work shows that SVM gives a satisfactory performance for the classification of faults on the control surfaces of a drone using flight data

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Fedida, Vincent. "Etude des défauts des machines électriques tournantes par analyse du champ magnétique de fuite : Application au diagnostic de machines de faibles puissances dans un contexte de production en grande série." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAT023.

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Анотація:

Diagnostiquer et identifier des défauts dans des machines électriques (moteur asynchrone monophasé à condensateur en priorité) à l'aide de mesures sur le champs électromagnétiques et acoustiques
Diagnostic and identification of defaults providing in electrical machines (mainly single phased asynchrone motors) by stray flux measurement

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Ondel, Olivier. "Diagnostic par reconnaissance des formes : Application à un ensemble convertisseur-machine asynchrone." Phd thesis, Ecole Centrale de Lyon, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00113102.

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Les progrès réalisés en matière d'électronique de puissance, de circuits de commande ont contribué à l'utilisation grandissante des machines asynchrones dans les systèmes d'entraînements électriques. Le recours aux machines asynchrones est surtout lié à leur robustesse, leur puissance massique et à leur coût de fabrication. L'apparition dans les années 1980 des variateurs permettant de faire varier la fréquence de rotation dans une large gamme a largement favorisé son développement. En effet, il entre dans la conception de nombreux procédés industriels associant des convertisseurs statiques et des machines électriques.
La maintenance et la surveillance de ces deux systèmes permettent de rentabiliser les installations. Il est donc important de développer des outils de diagnostic pour détecter de manière précoce les défauts pouvant apparaître aussi bien sur le convertisseur que sur la machine.
Notre approche est basée sur l'utilisation des méthodes de reconnaissance des formes. Un vecteur de paramètres, appelé vecteur forme, est extrait de chacune des mesures effectuées sur la machine. Les règles de décisions utilisées permettent de classer les observations, décrites par le vecteur forme, par rapport aux différents modes de fonctionnement connus avec ou sans défaut.
Des défauts ont été créés au rotor et au stator de la machine asynchrone, alimentée soit à partir du réseau, soit par le biais d'un onduleur de tension.
La procédure de décision, basée sur la règle des k - plus proches voisins, associée à une fonction d'appartenance, permet de détecter l'évolution des modes de fonctionnements ainsi que les défauts avérés. Par la suite, le suivi d'évolution de ces modes est réalisé par une approche de type Kalman : un estimateur récursif de Kalman est utilisé pour déterminer les paramètres du modèle dynamique rendant compte de l'évolution d'un mode et un prédicteur de Kalman pour prévoir une évolution vers de nouvelles zones de l'espace. Ces algorithmes ont montré l'efficacité de l'application de la reconnaissance des formes au diagnostic.

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Ondel, Olivier Clerc Guy. "Diagnostic par reconnaissance des formes Application à un ensemble convertisseur-machine asynchrone /." [S.l.] : [s.n.], 2006. http://bibli.ec-lyon.fr/exl-doc/oondel.pdf.

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Andriamalala, Rijaniaina Njaksasoa. "Modélisation du défaut d'excentration dans une machine asynchrone : application au diagnostic et à la commande de deux machines spécifiques." Thesis, Nancy 1, 2009. http://www.theses.fr/2009NAN10064/document.

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Cette thèse étudie le problème d'excentration rotorique et le défaut d'alimentation dans une Machine Asynchrone Double-Etoile. En outre, elle analyse la commande de deux machines asynchrones connectées en série ainsi que la détection de défaut d'onduleur dans ce cadre de connexion. Elle propose également une reconfiguration de commande permettant de tolérer le default détecté. Le travail débute par des méthodes de modélisation d'une machine asynchrone polyphasée excentrée. La première méthode prend en considération les harmoniques de bobinage mais néglige les effets d'encoches. La deuxième se limite au premier harmonique de bobinage mais tient compte des harmoniques d'encoches. A partir de ces deux modèles, nous avons pu caractériser analytiquement les signatures d'excentration. En simulation, les deux modèles donnent les mêmes spectres à basse fréquence. Toutefois, le deuxième modèle offre des raies supplémentaires à haute fréquence. Ces raies résultent de la combinaison de l'excentration et des harmoniques d'encoches. Nous entamons ensuite la détection de défauts d'alimentation ou d'excentration lorsque la machine double-étoile est alimentée par un onduleur. Pour éliminer le défaut de court-circuit ou le défaut d'ouverture de circuit, nous proposons à la fois une modification de la structure du convertisseur et une adaptation de l'algorithme de commande. Les résultats de simulation sont prometteurs. Les courants retrouvent le régime équilibré et la même amplitude que celle d'avant le défaut. La vitesse se stabilise à nouveau après une courte perturbation assez forte. En ce qui concerne le problème d'excentration, les prédictions analytiques se justifient même en cas d'alimentation par onduleur. Dans le cas d’une alimentation par commande vectorielle, les variables de commande peuvent également servir d'outils de diagnostic d'excentration. Enfin, nous abordons la commande découplée d'une machine hexaphasée et d’une machine triphasée connectées en série. Le découplage de la commande de deux moteurs est tout d’abord examiné analytiquement. Des tests de simulation sont ensuite effectués pour confirmer l’efficacité du découplage. Nous avons montré par simulation qu'il est aussi possible d'éliminer les perturbations dues à un défaut d'un interrupteur de puissance grâce à une structure du convertisseur et à une adaptation de l'algorithme de commande. La plupart des prédictions par simulation on été justifiées expérimentalement
This thesis investigates various fault and detection issues in a Dual-Stator Winding Induction Machine Drive including rotor eccentricity problems and inverter switch faults. In addition, the control of six-phase series-connected two-motor drives and the related fault detection and fault tolerant strategy issues are studied as well. The work starts with new modeling methods for an eccentric multiphase induction machine. The first proposed method considers only the winding harmonics and neglects the slotting effects. Then, a second method is proposed, considering the first winding harmonic and the slotting ones. From both modeling techniques, eccentricity signatures are extracted. Simulation results show that both modeling techniques provide identical spectra at low frequency; however, the second technique gives additional high frequency sidebands. These sidebands are the results of the interaction between the eccentricity and the slot harmonics. Eccentricity and inverter faults in a Dual-Stator Winding Induction Machine Drive are subsequently investigated. The inverter topology and the control algorithm are reconfigured to deal with short-circuit and open circuit faults on the inverter side so that the stator currents become balanced again and reach their pre-fault magnitude. Simulation results show promising results. The speed is stabilized after a short disturbance due to the fault. Besides, analytical method has been successfully used to predict eccentricity fault, although the machine was inverter fed. Control variables have been effectively used as diagnosis tools for eccentricity fault in a vector controlled machine. Additionally, decoupled control of six-phase and three-phase machines connected in series has been investigated. Firstly, decoupling control using analytical method is predicted. Several simulations are then carried out to confirm the decoupling effectiveness. For this special drive, elimination of the disturbances due to a switch fault is also possible thanks to an appropriate converter topology and adaptation of the control algorithm. Most of simulation predictions are confirmed by experimental results

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Vu, Hoang Giang. "Estimation and diagnostic of doubly-fed asynchronous wind generator." Thesis, Lyon 1, 2014. http://www.theses.fr/2014LYO10151.

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Dans ce mémoire de thèse nous présentons une méthodologie pour le diagnostic et la surveillance en ligne des éoliennes de l'état de l'ensemble machine électrique onduleur à partir de la mesure du champ magnétique continu. Ce travail est scindé en deux parties complémentaires. Dans la première partie, nous donnons quelques contributions concernant l'estimation de l'état et des paramètres pour certaines classes de systèmes non linéaires. Ces mêmes estimateurs ont été validés en simulation et sur un banc d'essai. La deuxième partie porte sur la mise en œuvre et la conception de deux bancs d'essai utilisés pour l'étude des défauts dans un système double alimentation MADA et un ensemble moteur électrique onduleur classique pour l'analyse des défauts du convertisseur. L'identification des paramètres et la technique de contrôle du système en boucle fermé est introduite pour l'application MADA. De plus, les capteurs virtuels sont conçus pour estimer la vitesse mécanique qui est utilisée pour calculer les fréquences caractéristiques défectueuses, et le signal de couple mécanique qui exerce une influence sur l'amplitude de certaines des signatures défectueux typiquement. Finalement, sur la base de la mise en équation théorique des signaux électriques avec défauts puis des simulations correspondantes, une comparaison avec l'expérimentation est réalisée pour valider la technique proposée. Ces travaux montrent l'avantage d'une telle technique dans la simplicité de l'instrumentation mis en œuvre
This doctoral thesis presents a methodology for the online condition monitoring of the electrical power drive in wind energy systems based on the local measurement of the DC-bus magnetic field. The work is divided into two complementary parts. In the first part, some contributions related to the estimation of the state and parameters for certain classes of nonlinear systems are provided. The estimators have been validated in simulation and on test benches. The second part focuses on the implementation and control design of two benchmarks used to study defects in a doubly-fed induction generator (DFIG) system and an induction motor power drive. In the former benchmark, the parameters identification of the induction machine and the controller design of the DFIG system are carried out. For the latter test bench, the notable work is to build an induction machine drive for the purpose of fault investigation, in which a PWM generator is developed to control and create the fault of the converter. Furthermore, virtual sensors are designed to estimate mechanical speed that is used to calculate the characteristic frequencies, and mechanical torque signal that has influence on the amplitude of some typical fault signatures. Finally, based on the theoretical aspect of the selected faults, the relevant simulations are developed and experiments are implemented on the benchmarks in order to validate the proposed technique. It has been shown that the diagnostic relying on the magnetic field measurement is feasible and offers various advantages such as simplicity and cost-effectiveness

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Xue, Yang. "Physically-Aware Diagnostic Resolution Enhancement for Digital Circuits." Research Showcase @ CMU, 2016. http://repository.cmu.edu/dissertations/720.

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Diagnosis is the first analysis step for uncovering the root cause of failure for a defective chip. It is a fast and non-destructive approach to preliminarily identify and locate possible defects in a failing chip. Despite many advances in diagnosis techniques, it is often the case, however, that resolution, i.e., the number of locations or candidates reported by diagnosis, exceeds the number of actual failing locations. To address this major challenge, a novel, machine-learning-based resolution improvement methodology named PADRE (Physically-Aware Diagnostic Resolution Enhancement) is described. PADRE uses easily-available tester and simulation data to extract features that uniquely characterize each candidate. PADRE applies machine learning to the features to identify candidates that correspond to the actual failure locations. Through various experiments, PADRE is shown to significantly improve resolution with virtually no negative impact on accuracy. Specifically, in simulation experiments, the number of defects that have perfect resolution is increased by 5x with little degradation of accuracy. An important investigation that typically follows diagnosis is Physical Failure Analysis (PFA), which can also provide information that is helpful for improving diagnosis. PADRE influences PFA within a novel, active learning (AL) based PFA selection approach. An active-learning based PADRE (AL PADRE) selects the most useful defects for PFA in order to improve diagnostic resolution. Experiments show AL PADRE can reach an accuracy of 90% with 60% less PFA, on average, compared to conventional defect selection for PFA. In addition, during the yield learning process, the failing mechanisms that lead to defective chips may change due to perturbations in the fabrication process. It is important for PADRE to perform robustly through the entire yield learning process. Therefore, additional techniques are developed to monitor the effectiveness of PADRE in real time, as well as to update PADRE efficiently and stably to cope with changing failure mechanisms.

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Andriamalala, Rijaniaina Njaksasoa Sargos François-Michel. "Modélisation du défaut d'excentration dans une machine asynchrone Application au diagnostic et à la commande de deux machines spécifiques /." S. l. : S. n, 2009. http://www.scd.uhp-nancy.fr/docnum/SCD_T_2009_0064_ANDRIAMALALA.pdf.

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Salles, Gaël. "Surveillance et diagnostic des défauts de la charge d'un entraînement par machine asynchrone." Lyon 1, 1997. http://www.theses.fr/1997LYO10017.

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Parfois soumise a des contraintes severes, la charge d'un moteur electrique peut presenter des defaillances entrainant un dysfonctionnement, voire l'arret du systeme. Afin de minimiser les risques lies a l'apparition de defauts, nous proposons de surveiller et de diagnostiquer les anomalies eventuelles cette charge. Dans cette etude nous considerons la charge entrainee par une machine asynchrone triphasee. En vue de nous affranchir des problemes d'accessibilite de l'ensemble machine-charge, le systeme est observe grace a l'analyse des courants d'alimentation en prenant en compte l'influence du moteur lorsqu'il est utilise comme capteur. Les actionneurs etant de plus en plus pilotes electroniquement, ce travail s'interesse aussi a la surveillance et au diagnostic de la charge des ensembles moteur asynchrone-charge alimentes par onduleur, en fonctionnement dynamique, pour etudier l'influence des harmoniques de temps generes par la source sur la detection des defauts. Les differentes methodes d'analyse du signal proposees sont d'abord utilisees en simulation, puis des essais sur un banc de tests sont effectues pour validation.

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Legrand, Claude. "Contribution à l'avancement des techniques de diagnostic pour l'intégration d'automates de traitement rapide d'images." Paris 11, 1985. http://www.theses.fr/1985PA112239.

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Les ordinateurs constituent un support efficace pour les activités créatives les plus diverses. En effet, la structure dont ils dérivent, la machine de Von Neumann, est d’une grande souplesse d’emploi. Elle permet d’exécuter les algorithmes les plus variés et, de plus, de les décrire dans des langages facilement compréhensibles. Mais il se trouve, en accord sans doute avec quelque loi naturelle, que la souplesse d’emploi s’accompagne d’une relative lenteur. Or, la rapidité de traitement est une qualité essentielle au développement d’application du plus grand intérêt, comme la robotique. Il faut alors utiliser des architectures de machines, moins souples et de manipulation moins aisée que le modèle de Von Neumann, mais dont il est plus facile d’augmenter la vitesse de fonctionnement. Ainsi, les concepteurs de machines doivent trouver le moyen de conserver l’ordinateur pour toutes les opérations de simulation, de conception et d’exploitation, où sa souplesse d’emploi, ses facilités de communication, le rendent irremplaçable. Mais il leur faut savoir le dépasser, en concevant des architectures optimales, pour la réalisation des composants opérationnels. Pour tenter de résoudre ce problème, nous utilisons le concept, dû à Bertrand Zavidovique, de machine mère d’émulation suivie de diagnostic. Ces machines sont dégagées du moule Von Neumann, sans d’ailleurs s’en interdire l’utilisation locale ; mais comme elles peuvent mettre en œuvre, par reconfiguration un ensemble important et toujours extensible de procédés de traitement d’images, elles gardent en partie les avantages de souplesse de l’ordinateur. De plus, pour résoudre les problèmes de communication homme-machine, des logiciels d’aides à l’utilisation, implantés sur des ordinateurs frontaux classiques, sont associés aux machines mères. On peut ainsi envisager la production, avec un degré d’intégration et une puissance de calculs paramétrables, d’automates fils, directement transposables dans le silicium. L’idéal serait d’automatiser les opérations de diagnostic et d’intégration des automates fils. Ainsi, après examen des parties de la machine ayant fonctionné pour résoudre un problème donné, un logiciel spécialisé, auquel seraient fournies les contraintes de l’application, en déduirait directement l’architecture et la technologie les mieux appropriées. Plus précisément, le produit des logiciels de diagnostic et d’intégration serait, pour une application donnée, un schéma fonctionnel, directement transposable dans le silicium, de l’automate fils ad-hoc (par l’intermédiaire, par exemple, d’une bibliothèque de fonctions logiques pré-caractérisées et d’une conception hiérarchique). Les difficultés que représente la réalisation complète d’un tel projet dépassent le cadre de la présente thèse ; nous n’exposerons que quelques bases de travail, d’ambition limitée. Nous nous appuierons sur des réalisations pratiques de machines e traitement rapide des images. Nous bénéficions pour cela d’une situation professionnelle favorable, aux frontières des deux domaines à faire communiquer : le traitement d’images et les réalisations électroniques.

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Petropol, Siana-Elena. "Ondelettes et diagnostic : application aux défauts diélectriques et électriques des machines tournantes." Grenoble INPG, 2001. http://www.theses.fr/2001INPG0077.

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L'objectif de ce travail est le diagnostic des défauts diélectriques et électriques des machines tournantes, plus précisément le diagnostic des changements ou des anomalies dans les signaux mesurés. Par ses propriétés de localisation temps-fréquence, l'Analyse Multirésolution est une méthode adaptable au diagnostic. Les choix de l'ondelette mère et du nombre de niveaux de décomposition sont les degrés de liberté qui lui permettent d'extraire des informations pertinentes des signaux analysés. Son implantation par des filtres numériques réduit le coût des calculs engendrés. La méthode de détection des défauts réalise en-ligne le calcul des coefficients d'ondelettes. Un taux d'alarme graduel est obtenu en fonction du type et de la persistance du défaut. Les méthodes de localisation et d'identification du défaut tiennent compte du contenu spectral des vecteurs de coefficients à chaque niveau de décomposition pour déterminer l'appartenance du défaut à une classe de types de défauts connus et pour estimer ensuite l'amplitude du défaut. Des nouvelles classes de défauts peuvent être constituées. La méthode de détection a été initialement conçue pour détecter le vieillissement rapide des isolants et a été ensuite validée pour la détection des défauts paramétriques de la machine asynchrone. Les méthodes de localisation et d'identification ont été élaborées et vérifiées uniquement pour l'application de la machine asynchrone. Les degrés de liberté de l'Analyse Multirésolution confèrent aux méthodes développées la flexibilité par rapport à différentes applications
The purpose of this work is the diagnosis of dielectric and electric faults of electrical drives, more precisely, the diagnosis of changes or anomalies in the measured signals. By its time-frequency localization, the Multiresolution Analysis is adaptable to fault diagnosis. He choices of the mother wavelet and of the number of decomposition levels are the freedom degrees, which allow this method to extract relevant information from the analyzed signals. Its implementation by numerical filters reduces the computations cost. The fault detection method computes on-line the wavelet coefficients. A gradual alarm rate is delivered function of the fault type and persistency. The fault isolation and identification methods take into account the spectral contents of the coefficients vector at each decomposition level to determine the fault membership of a class of known fault types and further to estimate the fault amplitude. New classes of faults may be created. The fault detection method has been initially conceived to detect the insulation quick aging and has been further validated for the asynchronous motor parameter fault detection. The fault isolation and identification methods have been developed and verified only for the asynchronous motor application. The Multiresolution Analysis freedom degrees confer flexibility to the developed methods with regard to different applications

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Perez, Daniel Antonio. "Performance comparison of support vector machine and relevance vector machine classifiers for functional MRI data." Thesis, Georgia Institute of Technology, 2010. http://hdl.handle.net/1853/34858.

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Multivariate pattern analysis (MVPA) of fMRI data has been growing in popularity due to its sensitivity to networks of brain activation. It is performed in a predictive modeling framework which is natural for implementing brain state prediction and real-time fMRI applications such as brain computer interfaces. Support vector machines (SVM) have been particularly popular for MVPA owing to their high prediction accuracy even with noisy datasets. Recent work has proposed the use of relevance vector machines (RVM) as an alternative to SVM. RVMs are particularly attractive in time sensitive applications such as real-time fMRI since they tend to perform classification faster than SVMs. Despite the use of both methods in fMRI research, little has been done to compare the performance of these two techniques. This study compares RVM to SVM in terms of time and accuracy to determine which is better suited to real-time applications.

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Giap, Quang-Huy. "Sur le diagnostic interactif." Phd thesis, Université de Grenoble, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00766997.

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Cette thèse étudie les problèmes de diagnostic itératif et propose des outilsd'aide au diagnostic interactif. Différents processus de diagnostic où des outils interactifshomme-automate sont utiles, sont présentés. Ces outils permettent de résoudre des difficultésliées à la représentation d'un grand nombre d'éléments d'un système, des difficultés liées àla représentation du comportement et du fonctionnement d'un système et des difficultés liéesà l'explicitation de l'expertise. Nos travaux ont conduit à la conception de différents typesd'outils interactifs d'aide au diagnostic. Le premier permet d'exploiter des représentationsstructuro-fonctionnelles pour construire et résoudre progressivement un problème de diagnostic.Le second outil interactif permet d'exploiter des modèles de comportement construitau fur et à mesure de la résolution d'un problème de diagnostic. Enfin, un dernier outil a étéproposé pour montrer qu'il est possible de prendre compte la connaissance implicite d'unexpert dans la résolution de problème de diagnostic. Un problème de diagnostic est doncprésenté comme un processus itératif avec des interactions homme-automate.

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Alameh, Kawthar. "Contribution au diagnostic et a l'analyse de défauts d'une machine synchrone à aimants permanents." Thesis, Normandie, 2017. http://www.theses.fr/2017NORMR072/document.

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L’avènement des aimants permanents et les progrès récents dans l’électronique de puissance ont joué un rôle majeur dans l’évolution de la motorisation électrique des véhicules. Actuellement, les machines synchrones à aimants permanents (MSAP) grâce à leurs performances, et surtout leur efficacité énergétique, sont considérées comme les candidats idéaux pour les chaînes de traction des véhicules hybrides et électriques. Toutefois, en raison du vieillissement des matériaux, des défauts de fabrication ou des conditions de fonctionnement assez sévères, différents types de défauts sont capables de survenir dans les composants de la machine, ses organes de commande ou de mesure. Pour répondre aux exigences de sûreté, de fiabilité et de disponibilité, l’intégration d’une approche de surveillance et de diagnostic de défauts, dans le groupe motopropulseur électrique automobile, devient de plus en plus primordiale. Dans ce contexte, l’objectif de la thèse est de contribuer au diagnostic et à la caractérisation de défauts dans la MSAP par une analyse vibratoire. En premier temps, des approches analytiques de modélisation de la MSAP et des défauts : de court-circuit inter-spires, d’excentricité et de démagnétisation rotoriques serontproposées. L’intérêt majeur de tels modèles, dans le cadre du diagnostic, est d’étudier le comportement de la machine en présence de défauts étudiés afin d’en déduire les méthodes de détection les plus adaptées. En outre, des modèles numériques seront développés afin de les confronter aux parties magnétique et mécanique analytiques de la machine ainsi qu’au défaut de démagnétisation. Dans la phase d’analyse des impacts de défauts, nous allons nous focaliser sur les cas d’excentricité et de démagnétisation rotoriques. Les indicateurs de défauts seront extraits des représentations du signal vibratoire dans le temps et l’espace et de leurs transformées de Fourier, pour les cas de défauts simples et les cas de deux défauts combinés. Pour les cas simples, deux approches de localisation seront proposées : la première utilise le principe de tests statistiques et de tables de signatures, inspirée des méthodes de diagnostic à base de modèles, alors que la deuxième repose sur un banc de trois réseaux de neurones, où chacun est à une entrée et une sortie et destiné à localiser un type de défaut. Enfin, les performances des deux approches, en termes de robustesse et d’adaptabilité, seront comparées pour les mêmes ensembles de seuillage/d’apprentissage et de test
The advent of new magnetic materials and recent advances in power electronics have played a major role in the progress of hybrid electric vehicles. Nowadays, permanent magnet synchronous machines (PMSM) thanks to their performances, especially their energy efficiency, are considered as ideal candidates for the traction chains of hybrid and electric vehicles. However, due to material aging, manufacturing defects or severe operating conditions, different types of faults are capable to occur in the machine components, its control or measuring devices. In order to ensure safety, reliability and availability, the integration of a fault diagnosis and condition monitoring approach in the automotive electrical powertrain system is becoming more and more important. In this context, the aim of the thesis is to contribute to the diagnosis and characterization of faults in the PMSM based on a vibration analysis. First, analytical modeling approaches for the PMSM and inter-turn short-circuits, eccentricity and rotor demagnetization faults will be proposed. The major interest of such models, in a diagnosis context, is to study the behavior of the machine in the presence of studied faults in order to deduce the most suitable detection methods. In addition, numerical models will be developed in order to validate the analytical magnetic and mechanical parts of the machine as well as the demagnetization fault. In the phase of fault impact analysis, we will focus on the cases of rotor eccentricity and demagnetization. The fault indicators will be extracted from the vibratory signal representations in time and space domains and their Fourier transforms, in the cases of single faults and the cases of two combined faults. For single fault cases, two diagnosis approaches will be proposed: the first uses the principle of statistical tests and fault signature tables, inspired by model-based diagnosis methods, while the second relies on a set of three neural networks, such as each one is with a single input and a single output and dedicated to isolate one type of fault. Finally, the performance of these two approaches, in terms of robustness and adaptability, will be compared for the same training and test sets

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Obry, Tom. "Apprentissage numérique et symbolique pour le diagnostic et la réparation automobile." Thesis, Toulouse, INSA, 2020. http://www.theses.fr/2020ISAT0014.

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Le clustering est une des méthodes issues de l'apprentissage non-supervisé qui vise à partitionner un ensemble de données en différents groupes homogènes au sens d’un critère de similarité. Les données de chaque groupe partagent alors des caractéristiques communes. DyClee est un classifieur qui réalise une classification à partir de données numériques arrivant en flux continu et qui propose un mécanisme d’adaptation pour mettre à jour cette classification réalisant ainsi un clustering dynamique en accord avec les évolutions du système ou procédé suivi. Néanmoins la seule prise en compte des attributs numériques ne permet pas d’appréhender tous les champs d’application. Dans cet objectif de généralisation, cette thèse propose d’une part une extension aux données catégorielles nominales, d’autre part une extension aux données mixtes. Des approches de clustering hiérarchique sont également proposées afin d’assister les experts dans l’interprétation des clusters obtenus et dans la validation des partitions générées. L'algorithme présenté, appelé DyClee Mixte, peut être appliqué dans des divers domaines applicatifs. Dans le cas de cette thèse, il est utilisé dans le domaine du diagnostic automobile
Clustering is one of the methods resulting from unsupervised learning which aims to partition a data set into different homogeneous groups in the sense of a similarity criterion. The data in each group then share common characteristics. DyClee is a classifier that performs a classification based on digital data arriving in a continuous flow and which proposes an adaptation mechanism to update this classification, thus performing dynamic clustering in accordance with the evolution of the system or process being followed. Nevertheless, the only consideration of numerical attributes does not allow to apprehend all the fields of application. In this generalization objective, this thesis proposes on the one hand an extension to nominal categorical data, and on the other hand an extension to mixed data. Hierarchical clustering approaches are also proposed in order to assist the experts in the interpretation of the obtained clusters and in the validation of the generated partitions. The presented algorithm, called Mixed DyClee, can be applied in various application domains. In the case of this thesis, it is used in the field of automotive diagnostics

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Hanych, Libor. "Vliv vibrací brousícího vřetene brusky na chvění obrobku při broušení." Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství, 2018. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-377655.

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Анотація:

This master's thesis deals with vibrodiagnostics and its use for monitoring of the vibration transmission during grinding of large shafts at Siemens Electric Machines s.r.o. based in Drásov. Diagnostic system for machine tools testing was designed as well as a measurement methodology, which is used to detect the vibration transfer from the grinding spindle to the workpiece. Influences that affect the quality of the ground surface were determined, based on evaluation of measured data. The last part is dedicated to a proposal of a diagnostic and measuring system.

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Zidat, Farid. "Sur la conception d'une cellule de suivi des performances d'éco-efficacité énergétique des machines électriques tournantes à courants alternatifs." Thesis, Artois, 2012. http://www.theses.fr/2012ARTO0203/document.

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Анотація:

L'accroissement des performances énergétiques de systèmes industriels motorisés mettant en œuvre des machines électriques à courants alternatifs fait actuellement l'objet d'enjeux majeurs. Les travaux présentés dans ce mémoire s'inscrivent dans ce contexte et concernent la conception d'un outil (cellule) de diagnostic énergétique. Le verrou majeur à lever consiste à estimer le couple électromagnétique des machines AC, sans décapoter leurs boîtes à bornes ni mesurer leurs vitesses de rotation. La thèse a permis de développer des techniques non invasives, basées sur la mesure du courant de ligne et/ou du flux de dispersion dans l'environnement proche de la machine. Des analyses fines de la distribution du flux de dispersion autour de la carcasse ont été réalisées car le flux est atténué et déphasé sous l'influence des courants de Foucault. L'analyse a également permis de distinguer la contribution des conducteurs actifs de celle des têtes de bobines dans la génération du flux externe. Une image du flux d'entrefer a donc pu être mise en évidence, ainsi que la manière de la mesurer, conduisant à la définition de protocoles de détermination du couple. Ces derniers sont complétés par une méthode reposant sur la mesure ou l'estimation à partir du flux de dispersion du courant de phase. Les méthodes dégagées ont été appliquées à des machines asynchrones dont les puissances s'échelonnent de 3 à 200 kW. La conception de la cellule s'est étendue à son architecture et, notamment, à la transmission sans fil des informations collectées. La gestion de l'autonomie a été un critère prépondérant durant toute l'étude, conduisant d'une part à l'élaboration d'algorithmes légers donc peu énergivores pour la cellule et, d'autre part, à l'introduction du flux de dispersion comme source d'énergie alternative
The energetic performance increase of industrial processes using AC electrical rotating machines is nowadays of great concern. The developments presented in this thesis are situated in this context and are about the design of an energy monitoring tool (cell). The main scientific barrier to lift is the estimation of the electromagnetic torque of AC machines without dismounting their terminal box or measuring their shaft speed. Non invasive methods have been developed; they are based on the measurement of the phase current and/or the external flux in the immediate vicinity of the machine. Analyses of the external flux distribution around the external housing were made : the magnetic flux is attenuated and phase shifted because of the eddy current effect. Then, the analysis has made it possible to distinguish the contribution of the wires placed in the slots from the effect of the end-windings in the external flux emission. The work explains how to determine an image of the external flux, as well as the way to measure it. That leads to the definition of protocols for determining the electromagnetic torque, which, for some of them use current measurements or its estimation from the external flux. The proposed methods have been applied to induction machines with rated powers between 3 to 200 kW. The cell structure is described, in particular the wireless transmission of the measured information. The autonomy of the cell is a factor taken into account troughout the study, leading to the development of little-intensive computing algorithms. It is also shown that the external flux can be used as an additional energy source

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Menexiadis, Dimitri. "Conception d'un système expert d'aide au diagnostic pour les machines tournantes." Valenciennes, 1988. https://ged.uphf.fr/nuxeo/site/esupversions/04ba5d72-dc25-461d-8efd-ab79aeeefb8f.

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Huang, Ke. "Modélisation de fautes et diagnostic pour les circuits mixtes/RF nanométriques." Phd thesis, Université de Grenoble, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00670338.

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Анотація:

Le diagnostic de fautes est essentiel pour atteindre l'objectif de temps avant mise sur le marché (time to market) des premiers prototypes de circuits intégrés. Une autre application du diagnostic est dans l'environnement de production. Les informations du diagnostic sont très utiles pour les concepteurs de circuits afin d'améliorer la conception et ainsi augmenter le rendement de production. Dans le cas où le circuit est une partie d'un système d'importance critique pour la sûreté (e.g. automobile, aérospatial), il est important que les fabricants s'engagent à identifier la source d'une défaillance dans le cas d'un retour client pour ensuite améliorer l'environnement de production afin d'éviter la récurrence d'un tel défaut et donc améliorer la sûreté. Dans le cadre de cette thèse, nous avons développé une méthodologie de modélisation et de diagnostic de fautes pour les circuits analogiques/mixtes. Une nouvelle approche basée sur l'apprentissage automatique a été proposée afin de considérer les fautes catastrophiques et paramétriques en même temps dans le diagnostic. Ensuite, nous avons focalisé sur le diagnostic de défauts spot qui sont considérés comme le mécanisme de défauts principal de circuits intégrés. Enfin, la méthodologie du diagnostic proposée a été validée par les données de circuits défectueux fournies par NXP Semiconductors - Netherlands. Mots clés: Diagnostic de fautes, modélisation de fautes, test analogique, analyse de défauts, apprentissage automatique

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Kothiyal, Prachi. "Detection and Classification of Sequence Variants for Diagnostic Evaluation of Genetic Disorders." University of Cincinnati / OhioLINK, 2010. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1275922297.

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Oumaamar, Mohamed El Kamel. "Surveillance et diagnostic des défauts rotoriques et mécaniques de la machine asynchrone avec alimentation équilibrée ou déséquilibrée." Thesis, Université de Lorraine, 2012. http://www.theses.fr/2012LORR0022/document.

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Анотація:

Le travail de recherche présenté dans cette thèse concerne le diagnostic des défauts rotoriques et mécaniques de la machine asynchrone. En premier lieu, est proposée une synthèse des méthodes de diagnostic appuyées par des expérimentations avec des défauts créés au rotor et au stator de la machine asynchrone alimentée à partir du réseau. Et dans le même sillage, une étude expérimentale sur la comparaison en amplitude et en phase des signatures de défauts de barres dans les spectres du courant statorique et de la tension entre neutres a été abordée. Dans un deuxième temps, la machine asynchrone est alimentée par un convertisseur faisant corps avec celle-ci. On a introduit une nouvelle technique de diagnostic, basée sur l'analyse spectrale des courants du réseau (en amont de l'ensemble convertisseur-machine). Finalement, et afin de simuler le comportement de la machine, il était nécessaire de développer un modèle précis prenant en compte les harmoniques d'espace, et la tension entre neutres, pour corroborer les fréquences induites par les défauts rotoriques dans la tension entre neutres, une étude théorique a été présentée qui a donné des résultats intéressants
The research presented in this thesis concerns the diagnosis of rotor and mechanical defaults of the induction machine. First, there is provided a summary of the diagnostic methods supported by experiments with defects created in the rotor and stator of the asynchronous machine fed from the network. And in the same vein, an experimental study on the comparison in amplitude and phase signatures of defects in bar in the spectra between the stator current and neutral voltage was discussed. In a second step, the induction motor is fed by a converter mounted directly onto the motor. We introduced a new diagnostic technique based on spectral analysis of the currents of the network (upstream of the converter-machine). Finally, in order to simulate the behavior of the machine, it was necessary to develop an accurate model taking into account the space harmonics, and neutral voltage. To corroborate the frequency induced by rotor defects in the neutral voltage, a theoretical study was presented which gave interesting results

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Younsi, Mohamed Omar. "Analyse, diagnostic et optimisation énergétiques d'un parc de machines électriques sur site industriel." Thesis, Artois, 2017. http://www.theses.fr/2017ARTO0211/document.

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Анотація:

Les moteurs électriques sont responsables de 67% de la consommation d’électricité dans l’industrie. Remplacer les moteurs installés par des entrainements plus efficients requiert de statuer sur leur adéquation avec les charges qu’ils entrainent. Une contrainte forte est de les analyser « on-line » et sans mesures intrusives ni consignations des installations.Cette thèse répond à un triple objectif. Premièrement, un dispositif de diagnostic « non-invasif » facilement intégrable en milieu industriel a été développé avec quatre méthodes d’évaluation du niveau de charge des moteurs asynchrones directement connectés au réseau. Deux de ces méthodes, existantes et basées sur la mesure du courant et du flux magnétique de dispersion, font l’objet d’améliorations significatives qui les portent à un niveau TRL7. Les deux autres méthodes exploitent la mesure seule du flux de dispersion. Leur applicabilité est vérifiée pour une alimentation par un système de tensions, équilibré ou non, avec des variations permanentes ou aléatoires. Une étude plus exploratoire montre que l’estimation non-invasive du courant absorbé par les machines asynchrones alimentées par convertisseurs électroniques est possible par exploitation du flux rayonné. Deuxièmement, le dispositif de diagnostic énergétique et des algorithmes de recherche de motorisation adaptée à un cycle de fonctionnement défini ont été appliqués à des exemples concrets d’optimisation énergétique sur un site industriel très énergivore, une aluminerie. Troisièmement, cette étude propose une réflexion sur la gestion d’un parc moteurs et, notamment, sur l'analyse des performances des moteurs neufs comparés à ceux ayant subi un rebobinage
In the industry, electrical motors are responsible for 67% of electricity consumption. Replacing installed motors by more efficient ones requires the knowledge of their suitability with the loads that they drive. Analyzing the load variations without intrusive measurements or installations consignments is a strong constraint.That is why this thesis has a threefold purpose. Firstly, a “noninvasive” diagnostic device has been developed with four methods for evaluating the load of grid-connected induction motors. Two of these methods, based on the measurement of the current and the magnetic stray flux, have been significantly improved up to TRL7. The two other methods exploit only the measurement of the stray flux. Their applicability is checked for balanced and unbalanced supply voltage systems with permanent or random variations. A more exploratory study shows that the noninvasive estimation of the current for inverter-fed induction machines is possible using the radiated external flux. Secondly, the energy diagnosis device and search algorithms adapted to an operating cycle motorization have been applied to practical examples of energy optimization in an electro-intensive industrial plant, an aluminum smelter. Thirdly, a reflection on the management of a motor fleet is proposed, in particular, on the performance analysis between new motors and rewounded ones

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Cuevas, Salvatierra Mauricio Andrés. "Méthodes non-invasives de diagnostic de défauts et d'analyse thermique des machines synchrones à pôles saillants." Thesis, Artois, 2017. http://www.theses.fr/2017ARTO0209/document.

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Ce travail a pour objectif de développer des techniques de surveillance non-invasives sur des machines électriques tournantes de sorte que leurs mises en place soient aisées en environnement industriel. A cet effet, deux méthodes indépendantes sont décrites dans ce mémoire : un diagnostic de défaillances électriques dans des alternateurs connectés au réseau et une étude exploratoire afin d'évaluer la température interne de machines électriques industrielles.La première méthode repose sur l'analyse de deux grandeurs physiques : le champ magnétique rayonné à l'extérieur de la carcasse et les vibrations de la machine tournante. Des modèles mathématiques ont été développés afin de corréler des phénomènes magnétiques et mécaniques qui interviennent dans trois états de la machine : sain et en deux défauts de courts-circuits au stator et au rotor. Ces résultats ont ensuite été validés expérimentalement en laboratoire ainsi que sur des machines de grande puissance en environnement industriel. Un prototype de diagnostic capable de réaliser un examen de défaillance de courts-circuits sur des machines à fort courant a été proposé.Dans un deuxième temps, la méthode d'estimation de la température s'appuie sur des constats relatifs à la variation des caractéristiques des matériaux qui composent un enroulement lorsque la température augmente. Ainsi, la localisation des fréquences de résonances de l'impédance sont impactées. Ce dernier constat a été vérifié expérimentalement.Ce travail de thèse a permis de vérifier la faisabilité des méthodes de diagnostic et de surveillance en ligne dans des machines tournantes avec un minimum d'intrusivité, ceci dans un environnement industriel
This work aims to develop non-invasive monitoring techniques on AC rotating machines so that their implementation is easy in an industrial environment. For this purpose, two independent methods are described: a fault diagnosis in alternators connected to the local power gird and an exploratory study to evaluate the internal temperature of AC rotating machines.The first method relies on the analysis of two physical magnitudes: the stray magnetic field radiated outside from the external frame and the vibrations content of machine structure. Mathematical models have been developed in order to correlate magnetic and mechanical phenomena which occur in three different machine states: healthy and in two winding short-circuit faults both in the stator and in the rotor. These results were then validated experimentally in laboratory as well as on large machines in industrial environment. A first diagnostic prototype is presented capable to be implemented in industrial environment in order to detect short-circuit faults in larges alternators.In a second time, a temperature estimation method is proposed based on observations concerning variations in material characteristics of windings as temperature increases. Thus, the localizations of impedance resonant frequencies are impacted, which was verified experimentally as well.This thesis work allowed to verify diagnostic feasibility and on-line monitoring methods in rotating machines in a non-invasive way in industrial environments

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Féré, Michael. "M3S – Développement de la spectroscopie Raman en cytopathologie : Application au diagnostic de la leucémie lymphoïde chronique." Thesis, Reims, 2018. http://www.theses.fr/2018REIMM202/document.

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Анотація:

Actuellement, il existe peu de nouvelles technologies "Label free" afin de faciliter et d’améliorer le diagnostic précoce. Ces technologies pourraient être des outils puissants pour mieux diagnostiquer les patients. De nombreuses études ont montré le potentiel de la spectroscopie Raman pour aider les cliniciens. Le travail réalisé au cours de cette thèse avait pour but de mettre au point un outil autonome pour le diagnostic de la LLC, grâce à des données Raman acquises dans différentes conditions expérimentales et instrumentales lors de campagnes de mesures multicentriques. Cependant, ces changements influent beaucoup sur les données Raman, ce qui pose des problèmes de transférabilité. L’apparition de cette technologie au chevet du patient est donc entravée, il est nécessaire de corriger ce manque de transférabilité. Dans ce mémoire, différents axes de recherche ont été menés. Il a été proposé, dans un premier temps, d'évaluer une solution consistant en l'application d'un prétraitement spécifiquement développé afin d’éliminer la variabilité spectrale induite par les différents changements de conditions. Le prétraitement basé sur l’EMSC a montré de fortes performances pour homogénéiser ces données multicentriques. Le second axe de recherche a été d’évaluer différentes stratégies, afin de créer et d’optimiser des modèles pour le diagnostic de la LLC. 100 modèles de classification ont donc été créé grâce à la double validation croisée répétée. La combinaison des prédictions de ces modèles a permis, grâce à un vote majoritaire, de prédire avec une grande précision si un patient était sain ou atteint de la LLC
Currently, there are few new "Label free" technologies to facilitate and improve early diagnosis. These technologies could be powerful tools to better diagnose patients. Many studies have shown the potential of Raman spectroscopy to help clinicians. The work carried out during this thesis aimed to develop an autonomous tool for the diagnosis of CLL, using Raman data acquired under different experimental and instrumental conditions during multicentric measurement campaigns. However, these changes have a significant impact on Raman data, which poses transferability issues. The appearance of this technology at the bedside is therefore hindered, it is necessary to correct this lack of transferability. In this thesis, various lines of research were conducted. As a first step, it was proposed to evaluate a solution consisting in the application of a specifically developed pre-treatment to eliminate the spectral variability induced by the different changes in conditions. Pre-treatment based on EMSC has shown strong performance in homogenizing this multicentric data. The second research axis was to evaluate different strategies, in order to create and optimize models for the diagnosis of CLL. 100 classification models were therefore created through repeated double crossvalidation. The combination of the predictions of these models allowed, through a majority vote, to predict with great accuracy whether a patient was healthy or sick

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Derrhi, Mostafa. "Modélisation de la machine asynchrone par la méthode des réseaux de perméances : validation par le diagnostic." Amiens, 2000. http://www.theses.fr/2000AMIE0114.

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Vervier, Kevin. "Méthodes d’apprentissage structuré pour la microbiologie : spectrométrie de masse et séquençage haut-débit." Thesis, Paris, ENMP, 2015. http://www.theses.fr/2015ENMP0081/document.

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Анотація:

L'utilisation des technologies haut débit est en train de changer aussi bien les pratiques que le paysage scientifique en microbiologie. D'une part la spectrométrie de masse a d'ores et déjà fait son entrée avec succès dans les laboratoires de microbiologie clinique. D'autre part, l'avancée spectaculaire des technologies de séquençage au cours des dix dernières années permet désormais à moindre coût et dans un temps raisonnable de caractériser la diversité microbienne au sein d'échantillons cliniques complexes. Aussi ces deux technologies sont pressenties comme les piliers de futures solutions de diagnostic. L'objectif de cette thèse est de développer des méthodes d'apprentissage statistique innovantes et versatiles pour exploiter les données fournies par ces technologies haut-débit dans le domaine du diagnostic in vitro en microbiologie. Le domaine de l'apprentissage statistique fait partie intégrante des problématiques mentionnées ci-dessus, au travers notamment des questions de classification d'un spectre de masse ou d'un “read” de séquençage haut-débit dans une taxonomie bactérienne.Sur le plan méthodologique, ces données nécessitent des développements spécifiques afin de tirer au mieux avantage de leur structuration inhérente: une structuration en “entrée” lorsque l'on réalise une prédiction à partir d'un “read” de séquençage caractérisé par sa composition en nucléotides, et un structuration en “sortie” lorsque l'on veut associer un spectre de masse ou d'un “read” de séquençage à une structure hiérarchique de taxonomie bactérienne
Using high-throughput technologies is changing scientific practices and landscape in microbiology. On one hand, mass spectrometry is already used in clinical microbiology laboratories. On the other hand, the last ten years dramatic progress in sequencing technologies allows cheap and fast characterization of microbial diversity in complex clinical samples. Consequently, the two technologies are approached in future diagnostics solutions. This thesis aims to play a part in new in vitro diagnostics (IVD) systems based on high-throughput technologies, like mass spectrometry or next generation sequencing, and their applications in microbiology.Because of the volume of data generated by these new technologies and the complexity of measured parameters, we develop innovative and versatile statistical learning methods for applications in IVD and microbiology. Statistical learning field is well-suited for tasks relying on high-dimensional raw data that can hardly be used by medical experts, like mass-spectrum classification or affecting a sequencing read to the right organism. Here, we propose to use additional known structures in order to improve quality of the answer. For instance, we convert a sequencing read (raw data) into a vector in a nucleotide composition space and use it as a structuredinput for machine learning approaches. We also add prior information related to the hierarchical structure that organizes the reachable micro-organisms (structured output)

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Boumegoura, Tarek. "Recherche de signature électromagnétique des défauts dans une machine synchrone et synthèse d'observateurs en vue du diagnostic." Ecully, Ecole centrale de Lyon, 2001. http://www.theses.fr/2001ECDL0008.

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Анотація:

Les entraînements électriques utilisent de plus en plus les moteurs asynchrones à cause de leur robustesse, de leur puissance massique et de leur coût. Leur maintenance et leur diagnostic deviennent donc un enjeu économique. Il est important de détecter de manière précoce les défauts qui peuvent apparaître dans ces machines et donc de développer des méthodes de surveillance de fonctionnement ou de maintenance préventive. Ainsi, un modèle fin de la machine a été développé et a permis d'analyser l'impact des défauts sur le comportement du moteur. Il a permis d'obtenir des signatures spécifiques aux défaillances électriques et de prévoir l'évolution de ces dernières. Notre approche repose sur la surveillance de paramètres de modèles comportementaux de la machine, sensibles aux défauts : les résistances rotoriques d'un modèle triphasé, l'inductance magnétisante et la résistance rotorique d'un modèle diphasé. Des outils de détection des défauts rotoriques, basés sur des observateurs de Kalman et grand gain étendus adaptés aux systèmes non-linéaires, ont été synthétisés pour tracer les paramètres précédents
Electrical traction use more and more the asynchronous machines because of their robustness, their power weight ratio. Their maintenance as well as their diagnosis then became an economic state. It is important to early detect the faults likely to appear in those motors and therefor to implement a preventive maintenance. Thus, a detailed model of the machine was developed in order to analyse the impact of those faults on the machine performance. We could then get specific signatures for electrical faults and foresee their evolution. Our approach is based on keeping a close watch over parameters of the performance model of the machine perticularly sensitive to faults : the rotor resistances of three phase model, the magetising inductance and the rotoric resistance of a two phase model. Some tools for detecting motor faults, based on extended Kalman and High Gain observes adapted to non-linear systems, were workout to record these parameters. They were successfully tested on data from a motor bench as well as on data from finite element model

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Mynář, Josef. "Vliv frekvenčního měniče na životnost ložisek a jejich poškození." Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství, 2018. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-378018.

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Анотація:

The diploma thesis deals with the technical diagnostics of machines with a closer focus on vibrational diagnostics. In the thesis is elaborated a design of a diagnostic system with measurement methodology, measurement procedure and evaluation of measured data on the machine produced by Siemens.

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Mahyob, Amin. "Modélisation des machines électriques tournantes défectueuses par la méthode des réseaux de perméances : application à la machine asynchrone." Le Havre, 2009. http://www.theses.fr/2009LEHA0017.

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Анотація:

Ce travail présente un modèle modulaire pour la machine asynchrone défectueuse basé sur la méthode des réseaux de perméances (MRP). Ce choix a été motivé par la nécessité de prendre en compte la saturation locale générée par les courants élevés en présence d’un défaut, notamment le défaut de court circuit inter-spires, d’un côté, et le souhait de limiter le temps de calcul de l’autre côté. Dans ce modèle, le circuit magnétique de la machine a été représenté par un ensemble de perméances (reluctances), leurs valeurs variantes en fonction de l’état magnétique de la machine. Les différents types d’équations gouvernantes le fonctionnement de la machine (magnétique, électrique et mécanique) ont été développées en expliquant les matrices de couplage entre elles de façon à parvenir à un système final matriciel d’équations algèbro-différentielles du premier ordre à coefficients non constants dont la résolution numérique est assurée par la méthode itérative de Newton-Raphson. L’étude comparative entre les résultats de mesure obtenu sur un banc dédié et les résultats de simulation obtenus par le modèle proposé en présence du défaut de court circuit inter-spires, montrent la pertinente de la méthode choisie quant à l’identification de la signature du ce défaut dans les grandeurs mesurables
Fault diagnosis in electrical machines needs a modelling approach reliable and as close to the reality as possible. It is shown that by proper modelling of the electrical machines it is possible to detect the effect of the different faults on the different machine quantities. This work proposes a robust modular model based on Permeance Network Method (PNM) for the diagnosis of induction machine stator and rotor faults. The proposed model allows taking into account the local magnetic saturation of the magnetic circuit due to heavy fault currents, especially in the case of inter-turn short circuit fault, and remains moderately time consuming. In this model, the magnetic circuit of the machine was represented by a set of permeances (reluctances); their values vary as functions of the magnetic state of the machine. Firstly, the system of algebraic equations describing the developed permeance network is written. Then, this magnetic model is coupled to the electrical and mechanical differential equations describing the induction machine operation in presence of different faults to achieve a final system of algebro-differential equations of first order with variable coefficients whose numerical solution is provided by the iterative Newton-Raphson method. The comparison between the experimental results and simulation results obtained by the proposed model in the presence of inter-turn short circuit fault shows the relevance of the chosen method to identify the signature of this fault in the measurable quantities

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Daghustani, Sara Hussain. "USING AUTOENCODER TO REDUCE THE LENGTH OF THE AUTISM DIAGNOSTIC OBSERVATION SCHEDULE (ADOS)." CSUSB ScholarWorks, 2018. https://scholarworks.lib.csusb.edu/etd/620.

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Анотація:

This thesis uses autoencoders to explore the possibility of reducing the length of the Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS), which is a series of tests and observations used to diagnose autism spectrum disorders in children, adolescents, and adults of different developmental levels. The length of the ADOS, directly and indirectly, causes barriers to its access for many individuals, which means that individuals who need testing are unable to get it. Reducing the length of the ADOS without significantly sacrificing its accuracy would increase its accessibility. The autoencoders used in this thesis have specific connections between layers that mimic the sectional structure of the original ADOS. Autoencoders reduce the length of the ADOS by conducting its dimensionality through combining original variables into new variables. By examining the weights of variables entering the reduced diagnostic, this thesis explores which variables are prioritized and deprioritized by the autoencoder. These information yields insights as to which variables, and underlying concepts, should prioritize in a shorter ADOS. After training, all autoencoders used were able to reduce dimensionality with minimal accuracy losses. Examination of weights yielded many keen insights as to which ADOS variables are the least important to their modules and can thus be eliminated or deprioritized in a reduced diagnostic. In particular, the observation of self-injurious behavior was declared entirely unnecessary in the first three modules of the ADOS, a finding that corroborates other recent experimental results in the domain. This observation suggests that the solutions converged upon by the model have real-world significance.

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Raoult, Olivier. "Diagnostic de pannes des systèmes complexes." Phd thesis, Grenoble INPG, 1989. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00332209.

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Trois entités caractéristiques du problème de diagnostic sont dégagées: le langage d'observation, la référence de bon fonctionnement et le langage de qualification. Le langage d'observation déterminé l'information perceptible; la référence de bon fonctionnement introduit le concept de panne et le langage de qualification définit l'ensemble des réponses possibles du système

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Virkkala, Linda, and Johanna Haglund. "Modelling of patterns between operational data, diagnostic trouble codes and workshop history using big data and machine learning." Thesis, Uppsala universitet, Datalogi, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-279823.

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Анотація:

The work presented in this thesis is part of a large research and development project on condition-based maintenance for heavy trucks and buses at Scania. The aim of this thesis was to be able to predict the status of a component (the starter motor) using data mining methods and to create models that can predict the failure of that component. Based on workshop history data, error codes and operational data, three sets of classification models were built and evaluated. The first model aims to find patterns in a set of error codes, to see which codes are related to a starter motor failure. The second model aims to see if there are patterns in operational data that lead to the occurrence of an error code. Finally, the two data sets were merged and a classifier was trained and evaluated on this larger data set. Two machine learning algorithms were used and compared throughout the model building: AdaBoost and random forest. There is no statistically significant difference in their performance, and both algorithms had an error rate around ~13%, ~5% and ~13% for the three classification models respectively. However, random forest is much faster, and is therefore the preferable option for an industrial implementation. Variable analysis was conducted for the error codes and operational data, resulting in rankings of informative variables. From the evaluation metric precision, it can be derived that if our random forest model predicts a starter motor failure, there is a 85.7% chance that it actually has failed. This model finds 32% (the models recall) of the failed starter motors. It is also shown that four error codes; 2481, 2639, 2657 and 2597 have the highest predictive power for starter motor failure classification. For the operational data, variables that concern the starter motor lifetime and battery health are generally ranked as important by the models. The random forest model finds 81.9% of the cases where the 2481 error code occurs. If the random forest model predicts that the error code 2481 will occur, there is a 88.2% chance that it will. The classification performance was not increased when the two data sets were merged, indicating that the patterns detected by the two first classification models do not add value toone another.

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Дисертації з теми "Machine Diagnostic"

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