Back to search

Université de Moncton

Réseaux d'apprentissage pour le développement des règles de production d'un système expert de diagnostic des opérations d'usinage

Abstract

dc:description.abstract

Le transfert des connaissances du plan humain au plan digital pose toujours des incompatibilités qui rendent souvent cette tâche ardue sinon impossible. Afin de pallier à de telles insuffisances, cette étude porte sur l'utilisation d'une classe de modèles auto-organisés dans le processus d'extraction des règles de production. Ces modèles exhibent une capacité d'identifier les interactions entre les différentes entrées et sorties d'un système complexe. Dans cette étude, le système consiste en une opération d'usinage sur une machine-outil à commande numérique. Les bases des données expérimentales sont provoqués par outil de coupe lors d'une opération de tournage et d'une opération de perçage. Des réseaux polynomiaux d'apprentissage, entraines sur les bases des données expérimentales, sont utilisés pour explorer tout l'intervalle de variation des entrées du système considéré. La topologie du réseau, ainsi que ses réponses représentent le tissu principal dans la génération des règles de production qui alimentent la coquille d'un système expert de diagnostic des opérations d'usinage. Par ailleurs, deux autres applications particulières sont réalisées. Dans la première application, une base de règles de production est générée afin de trouver un intervalle de l'avance qui permet d'obtenir des conditions normales d'usinage pour une vitesse, une profondeur de coupe et un angle de coupe donnes. Dans la deuxième application, les signaux de vibrations sont utilisés. Ceux-ci sont considérés comme un outil efficace pour la détection des défauts dans les organes des machines. Une base de règles est générée pour le diagnostic d'un roulement a billes. Elle utilise des paramètres temporels et spectraux calcules a partir de ces signaux de vibrations pour faire le diagnostic. Trois états de roulement sont considérés dans cette application (état normal, état début de défaut et état détérioré).

Degree

thesis:*
Name thesis:degree_name
Maîtrise ès sciences appliquées
Level thesis:degree_level
2e cycle
Grantor dc:publisher
Université de Moncton
Year dc:date.issued
1993

Author and committee

dc:creator, dc:contributor.*
Author dc:creator
  • Ould Ahmed Salem, Mohamed Lemine
Advisor dc:contributor.advisor
  • Darenfed, Salah

Subjects

dc:subject × 5

Rights

dc:rights
Statement dc:rights
  • Author
Language dc:language.iso
iso639-2b, fre

Identifiers

dc:identifier.*
Identifier
oclc: 726471468
Dc Identifier Other
umir:1142
OAI identifier oai:identifier
oai:umoncton.scholaris.ca:20.500.14658/6952

Chain of custody

source
Harvested from
University de Moncton
Base URL
umoncton.scholaris.ca/server/oai/request
Last updated
2026-07-24
Source record
OAI-PMH GetRecord
citation

Ould Ahmed Salem, Mohamed Lemine. Réseaux d'apprentissage pour le développement des règles de production d'un système expert de diagnostic des opérations d'usinage. 2e cycle thesis, Université de Moncton, 1993. https://hdl.handle.net/20.500.14658/6952