Le diagnostic des entraînements électromécaniques : Des réseaux de neurones avec informations physiques aux algorithmes de détection en transitoire
Résumé
Cet article traite des pratiques de maintenance préventive des moteurs électriques et des parties mécaniques. Les normes internationales ISO 20-816 et ISO 2954 fournissent aux industriels des directives essentielles pour garantir la fiabilité et la durabilité des moteurs électriques. Les techniques vibratoires donnent des indications sur l’état mécanique du moteur, tandis que l’analyse du courant électrique offre des informations sur la santé du système électrique. La deuxième partie de l’article se penche sur l’Analyse de Signature des Courants des Machines (MCSA) comme une approche avancée dans le diagnostic des machines électriques. L’article explore comment les algorithmes à base des réseaux de neurones convolutifs (CNN) peuvent interpréter les signatures de courant. Ceux-ci sont améliorés en ajoutant des informations physiques (PINNs). Enfin, des résultats récents sur l’analyse des courants dans des applications avec des transitoires de vitesse sont abordés. En conclusion, l’article met en avant des techniques et d’algorithmes avancés à base des courants mesurés dans la machine pour optimiser la maintenance des moteurs électriques, contribuant ainsi à la performance à long terme des équipements industriels.
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