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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).","abstract_html":"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. 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