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Etude des défauts des machines électriques tournantes par analyse du champ magnétique de fuite : Application au diagnostic de machines de faibles puissances dans un contexte de production en grande série (Document en Français)
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse soumise à l'embargo de l'auteur : embargo illimité (communication intranet).
 
Informations sur les contributeurs
Auteur : Fedida Vincent
Fedida, Vincent
Nom
Fedida
Prénom
Vincent
Nationalité
Français

Date de soutenance : 26-04-2017

Directeur(s) de thèse : Chadebec Olivier
Chadebec, Olivier
Nom
Chadebec
Prénom
Olivier


Etablissement de soutenance : Université Grenoble Alpes (ComUE)
Université Grenoble Alpes (ComUE)
Nom
Université Grenoble Alpes (ComUE)

Laboratoire : Laboratoire de génie électrique (Grenoble, Isère, France ; 2007-....)
Laboratoire de génie électrique (Grenoble, Isère, France ; 2007-....)
Nom
Laboratoire de génie électrique (Grenoble, Isère, France ; 2007-....)

Ecole doctorale : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
Nom
École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)

  
Informations générales
Discipline : Génie électrique
Classification : Sciences de l'ingénieur, Technologie (Sciences appliquées)

Mots-clés libres : Champ Electromagnétique, Diagnostic, Machine Electrique, Acoustique
Mots-clés :
  • Machines tournantes - Construction
  • Machines asynchrones - Vibrations
  • Production en série - Qualité -- Contrôle
  • Génie acoustique
Résumé : Diagnostiquer et identifier des défauts dans des machines électriques (moteur asynchrone monophasé à condensateur en priorité) à l'aide de mesures sur le champs électromagnétiques et acoustiques.
  
Informations techniques
Type de contenu : Text
Format : PDF
  
Informations complémentaires
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2017GREAT023
Type de ressource : Thèse