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Titre: Diagnostic de défaut d’un four électrique par la méthode de l’arbre de défaillance
Auteur(s): BELHEZIEL, Abdelhak
MOUFFOK, Mimouna
Mots-clés: Diagnostic
four électrique à induction
Arbre de Défaillance
Date de publication: jui-2023
Editeur: Université Ibn Khaldoun
Résumé: Ce mémoire de master se concentre sur le diagnostic des défauts d'un four électrique à induction en utilisant la méthode de l'arbre de défaillance. Les fours électriques à induction sont largement utilisés dans l'industrie pour la fusion des métaux. Cependant, ces équipements peuvent rencontrer divers types de défaillances, ce qui entraîne des temps d'arrêt coûteux et des perturbations de la production. Dans ce mémoire, une approche basée sur l'arbre de défaillance est proposée pour analyser et diagnostiquer les défauts potentiels du four électrique à induction. L'arbre de défaillance permet de modéliser les relations causales entre les défaillances et les conséquences, ce qui facilite l'identification des causes profondes des problèmes. Une étude expérimentale est réalisée pour valider l'efficacité de l'approche proposée. Les résultats montrent que la méthode de l'arbre de défaillance peut être un outil précieux pour le diagnostic des défauts des fours électriques à induction.
Description: This masters thesis focuses on the diagnosis of faults in an induction electric furnace using the fault tree analysis method. Induction electric furnaces are widely used in the industry for metal melting. However, these equipment can experience various types of failures, leading to costly downtime and production disruptions. In this thesis, an approach based on fault tree analysis is proposed to analyze and diagnose potential faults in the induction electric furnace. The fault tree analysis allows modeling the causal relationships between failures and consequences, facilitating the identification of root causes of problems. An experimental study is conducted to validate the effectiveness of the proposed approach. The results show that the fault tree analysis method can be a valuable tool for diagnosing faults in induction electric furnaces
URI/URL: http://dspace.univ-tiaret.dz:80/handle/123456789/14181
Collection(s) :Master

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