La surveillance et le diagnostic des machines électriques  représentent un enjeu scientifique et économique motivé par les  objectifs de sûreté de fonctionnement et de continuité de service des  entraînements électriques. Les défauts susceptibles de se produire sur  ces dispositifs sont d'origines diverses : court-circuit d'enroulement, rupture de barre de rotor à cage d'écureuil, défaut de roulement,  échauffement anormal de la machine, défaut de composant de l'onduleur,  mais aussi décharge imprévue d'un accumulateur. 
    
    
      Le diagnostic s'appuie sur un large éventail de techniques issues de  plusieurs domaines : méthodes d'identification et d'observation d'état  (automatique), analyse spectrale, Filtre de Kalman (traitement du  signal), réseaux de neurones, logique floue (intelligence artificielle). 
      De plus, la modélisation des machines électriques en situation de défaut  constitue un outil essentiel pour la simulation de ces défauts et leur  détection grâce à des macro-modèles adaptés aux algorithmes  d'identification ou d'observation d'état.
    
    
      Diagnostic des machines électriques offre un panorama des  techniques de détection et de diagnostic des défauts électriques,  mécaniques, thermiques et électroniques pouvant affecter l'ensemble des  organes d'un entraînement électrique. Il s'adresse autant aux  concepteurs de ces entraînements qu'aux ingénieurs chargés de leur  surveillance et de leur maintenance.

Diagnostic des machines électriques

La surveillance et le diagnostic des machines électriques représentent un enjeu scientifique et économique motivé par les objectifs de sûreté de fonctionnement et de continuité de service des entraînements électriques. Les défauts susceptibles de se produire sur ces dispositifs sont d'origines diverses : court-circuit d'enroulement, rupture de barre de rotor à cage d'écureuil, défaut de roulement, échauffement anormal de la machine, défaut de composant de l'onduleur, mais aussi décharge imprévue d'un accumulateur. Le diagnostic s'appuie sur un large éventail de techniques issues de plusieurs domaines : méthodes d'identification et d'observation d'état (automatique), analyse spectrale, Filtre de Kalman (traitement du signal), réseaux de neurones, logique floue (intelligence artificielle). De plus, la modélisation des machines électriques en situation de défaut constitue un outil essentiel pour la simulation de ces défauts et leur détection grâce à des macro-modèles adaptés aux algorithmes d'identification ou d'observation d'état. Diagnostic des machines électriques offre un panorama des techniques de détection et de diagnostic des défauts électriques, mécaniques, thermiques et électroniques pouvant affecter l'ensemble des organes d'un entraînement électrique. Il s'adresse autant aux concepteurs de ces entraînements qu'aux ingénieurs chargés de leur surveillance et de leur maintenance.

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