Contribution à l’application de la maintenance prédictive pour Le diagnostic des défauts des machines tournantes

dc.contributor.authorTAMALOUSSI, Naima
dc.contributor.authorBOUZAOUIT, Azzedine
dc.date.accessioned2024-03-26T09:07:29Z
dc.date.available2024-03-26T09:07:29Z
dc.date.issued2020-10-15
dc.description.abstractLa stratégie de maintenance prédictive semble adéquate pour anticiper la défaillance et la dégradation de l’état des équipements. Pour les systèmes réparables, l’application des modelés mathématique adéquate pour assurer une bon prévision des risques, ainsi pour avoir un bon rendement du système. Cette modélisation appelé modélisation stochastique. L’objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie permettant d'estimer la fiabilité, la disponibilité et la durabilité d’une pompe centrifuge. Cette dernière est installée dans un circuit de refroidissement au niveau de la centrale électrique de Skikda (Sonelgaz). La méthodologie développée permet de fournir une bonne prédiction des pannes possibles avec l’analyse d’un historique des TTR et TBF du système. Par la suite, nous avons proposé deux approches basées sur les processus stochastiques, le premier est la modélisation de l’évolution des temps de réparation (TTR) du système étudié, principalement par le processus de dégradation de Wiener. Le deuxième modèle proposée est une approche Markovienne dynamique, dans un objectif d’une comparaison avec le calcul analytique en termes d’évaluation des indicateurs de la sureté de fonctionnement du système étudié, notamment la disponibilité instantanée, les résultats obtenus par le modèle proposé sont bien corrélés à ceux calculés analytiquement, ce qui confirme que le modèle proposé est très puissant, il va aider à la prédiction des futurs états du système, afin d’en prévoir les éventuelles actions de maintenance préventive nécessaire
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-skikda.dz:4000/handle/123456789/569
dc.language.isofr
dc.publisheruniversité 20 aout 1955 skikda
dc.titleContribution à l’application de la maintenance prédictive pour Le diagnostic des défauts des machines tournantes
dc.typeOther
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