Issam MOUMENE

Specialty: 
Mechanical Engineering
Department: 
Faculty: 
  • moumene.issam@univ-guelma.dz
Doctoral advisor: 
Google Scholar Link: 
Rersearchgate Link: 

Thesis title

Doctoral thesis title: 
Development of an expert system based on time-frequency analysis for combined defects diagnosis

Thesis title (Ar)

Doctoral thesis title (Ar): 
تطوير نظام خبير مبني على التحليل زمن -تردد لتحديد الأعطال المركبة للتعشيقات و المدحرجات

Thesis title (Fr)

Doctoral thesis title (Fr): 
Développement d'un système expert basé sur l'analyse temps-fréquence pour le diagnostic des défauts combinés

keywords

Keywords: 
Expert System/ Bearings defects/ Gears defects / Combined defects/ Numerical simulation / Neural networks / WMRA/ Wavelets packets

keywords (Ar)

Key words (Ar): 
نظام خبير أعطاب المدحرجات أعطال التعشيقات التحاكي الرقمي الشبكات العصبية

keywords (Fr)

Key words (Fr): 
Système expert/ Défauts de roulements / Défauts combinés/ Simulation numérique / Réseaux de neurones / AMRO / Wavelets packets

Abstract

Abstract: 

Optimizing the management of resources and improving the productivity of a company by reducing maintenance costs and increasing the reliability of mechanical systems, requires the development of an expert system for efficient prediction failures in the production process especially in the case of combined defects such as gear and bearings defects that are most prevalent in mechanical systems.

The goal of our work is to develop an expert system based on the analysis and classification of vibratory signatures simulated at first and measured for a second time, in order to learn a network of neurons, whose purpose is to make an automated diagnosis of the combined defects (gears and / or bearings).
 

Abstract (Ar)

Abstract (Ar): 

 تحسين إدارة الموارد وتحسين إنتاجية الشركة عن طريق تقليل تكاليف الصيانة وزيادة موثوقية الأنظمة الميكانيكية ،يتطلب تطوير نظام خبير للتنبؤ الفعال بالأعطال في عملية الإنتاج 

 خاصة في حالة العيوب المركبة مثل عيوب التعشيقات و التروس والمدحرجات الأكثر شيوعًا في الأنظمة الميكانيكية

الهدف من هذا العمل البحثي هو تطوير نظام خبير يعتمد على تحليل وتصنيف الإشارات الاهتزازية التي تمت محاكاتها في البداية وقياسها للمرة الثانية ، من أجل تعليم شبكة من الخلايا العصبية ، هدفها هو التشخيص الآلي للأعطاب ل .المركبة 

Abstract (Fr)

Abstract (Fr): 

L'optimisation de la gestion des ressources et l'amélioration de la productivité d'une entreprise par la réduction des coûts d'entretien et l'augmentation de la fiabilité des systèmes mécaniques, nécessite le développement d'un système expert permettant une prédiction efficace des pannes dans les processus de production surtout dans le cas des défauts combinés tels que les défauts d'engrenages et de roulements qui sont les plus répandus dans les systèmes mécaniques.

Le but de notre travail est de développer un système expert basé sur l'analyse et la classification des signatures vibratoires simulé dans un premier temps et mesuré pour un deuxième temps, afin de faire l'apprentissage d'un réseau de neurones, dont le but est de faire un diagnostic automatisé des défauts combinés (engrenages et/ou roulements).

Scientific publications

Scientific publications : 

Application of high resonance technique and wavelet multiresolution analysis for gears and bearings faults detection.

Gears and bearings combined faults detection using Hilbert transform and Wavelets multiresolution analysis.

Scientific conferences

Scientific conferences: 

International conference for condition monitoring. Conferene on Condition Monitoring of Machinery in Non Stationary Operations 2012

Congrès Algérien de Mécanique CAM 2011.