Laboratory of Research on Electromechanical and Dependability

Mohamed-Cherif Messaadia University - Souk Ahras
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Research Projects

CNEPRU : Development of an intelligent fault diagnosis system for rotating machines

Project Code Period
A01L09UN410120190002 2019-2022

Project Leader

Abdelaziz LAKEHAL

Professor
Faculty of Science and Technology
University of Souk Ahras, Souk Ahras
: a.lakehal@univ-soukahras.dz
: https://www.univ-soukahras.dz/en/profile/alakehal

Members

Full name Position Field

Kais KHOUALDIA

Lecturer

Project Description

Avec le développement rapide des systèmes industriels modernes, systématiquement la complexité augmente. Par conséquent, le diagnostic de défaillances doit être utilisé pour obtenir une fiabilité et une disponibilité optimale. Le diagnostic de défaillances détecte rapidement les anomalies des processus et de composants et identifie les causes premières de ces défaillances à l\\\'aide de modèles, d\\\'algorithmes et d\\\'observations du système appropriés. Par conséquent, le système de diagnostic de défaillances est utile pour aider le personnel d’exploitation à détecter, isoler et identifier les défaillances afin de faciliter ensuite le dépannage. Aussi avec le développement du tissue industriel que connaitre le payé, et l’orientation vers l’industrie pétrochimique utilisatrice principalement des machines tournantes, des moyens technologiques et des outils doivent être mise en œuvre pour anticiper les échecs et éviter les pertes économiques.

En général, les approches de diagnostic des pannes peuvent être classées en trois catégories: approches basées sur un modèle [1, 2], basées sur le signal [3] et basées sur des données [4]. Dans l’approche par modèle, l’accent est mis sur l’établissement de modèles mathématiques de systèmes industriels complexes. Ces modèles peuvent être construits selon différentes méthodes d\\\'identification, principes physiques, etc. L\\\'approche basée sur le signal utilise les signaux détectés pour diagnostiquer d\\\'éventuelles anomalies et défaillances en comparant les signaux détectés aux informations préalables des systèmes industriels normaux [5]. Il est généralement difficile de créer des modèles mathématiques précis et d’obtenir des modèles de signal précis pour des systèmes industriels et de processus complexes. L\\\'approche de diagnostic de défaillance basée sur les données nécessite une grande quantité de données historiques, plutôt que des modèles ou des modèles de signaux. Par conséquent, les méthodes basées sur les données conviennent aux systèmes industriels complexes.

Links & Information

  • » lien Facebook

Research Lab Publications

  • Fiabilité

    polycopié de cours, 2025

  • System reliability of corroded pipelines considering spatial and stochastic dependency in irregular zones

    Gas Science and Engineering, 2023

  • Enhancing power transformer health assessment through dimensional reduction and ensemble approaches in Dissolved Gas Analysis

    IET Nanodielectrics, 2024

  • A Methodology for Operational Fault Diagnosis in Electrical Power Transformer: Practical Application

    Green Energy and Technology, 2024

  • A finite element model for estimating time-dependent reliability of a corroded pipeline elbow

    International journal of structural integrity, 2021

Toutes les publications

Research Groups

  • » Damage and Reliability in Electromechanical Engineering
  • » Structures and Industrial Systems Dependability
  • » Electromechanical Systems Modeling and Energies
  • » Uncertainties, Decision Making and Prognosis
 
 

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    Souk Ahras , 41000 - Algeria
  • +213.(0)37.75.30.15
  • +213.(0)37.75.30.06
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