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La maintenance moderne ne peut plus se limiter à être corrective ou préventive, mais se doit d’être proactive et prédictive. Les techniques de maintenant demandent une polyvalence qui ne peut être uniquement maîtrisée par un seul ingénieur, mais plutôt par une équipe multidisciplinaire. Cette super équipe de maintenance aura une compétence dans des domaines techniques complémentaires et saura planifier, organiser, maîtriser la statistique et les calculs de durée de vie et utiliser les techniques d’essais non destructifs. La surveillance des vibrations de machines est un art en soi, qui permet de diagnostiquer les défauts potentiels, d’en évaluer la gravité et de prendre les mesures correctrices nécessaires. L’objectif de cet ouvrage est de fournir à l’équipe de maintenance une formation multidisciplinaire en présentant, avec une complexité croissante, les différentes notions nécessaires à l’accomplissement de sont travail. Dans cet ouvrage, le lecteur trouvera une panoplie complète des techniques qui doivent être maîtrisées pour accomplir la tâche de maintenant, dont la fiabilité des équipements, l’organisation des tâches de maintenance et le suivi de l’état de santé d’une machine par la mesure de ses vibrations. Ce livre s’adresse non seulement aux étudiants des écoles d’ingénierie, mais également aux techniciens supérieurs ainsi qu’aux professionnels s’occupant des tâches techniques de maintenance dans l’industrie. Il aborde certes des notions mathématiques, mais également des concepts physiques et des méthodes pratiques pour servir de support à l’implantation d’une maintenance efficace.
Permettre de concevoir, développer et utiliser des systèmes de diagnostic, de surveillance et de maintenance prédictive pour systèmes complexes (avions, centrales nucléaires, transport, etc.), afin d'optimiser les performances de la sûreté de fonctionnement : tel est l'objectif de cet ouvrage. Pour cela Fiabilité, diagnostic et maintenance prédictive des systèmes s'appuie sur la modélisation des systèmes (parties commandes et opératives), l'évaluation probabiliste et déterministe du fonctionnement, et la conception de systèmes de surveillance. Cet ouvrage fait le lien entre le diagnostic, la maintenance et la fiabilité des systèmes techniques, du plus simple au plus complexe. Son approche novatrice et sa présentation en font un véritable guide théorique et pratique pour les ingénieurs qui pourront y trouver la réponse à de nombreux problèmes de diagnostic, de surveillance et de maintenance, en particulier grâce à l'analyse vibratoire. Très didactique et accompagné de plus de 100 exercices et problèmes résolus reflétant des situations concrètes, il présente les concepts de base pour concevoir et développer correctement des outils ou des systèmes de diagnostic et de maintenance conditionnelle (prédictive) indispensables aux ingénieurs ou aux élèves ingénieurs en génie industriel, génie mécanique, robotique ou sûreté de fonctionnement dans les domaines les plus variés.
Predictive Maintenance strategy employs vibration analysis, thermography analysis, ultrasound analysis, oil analysis and other techniques to improve machine reliability. The goal of the strategy is to provide the stated function of the facility, with the required reliability and availability at the lowest cost.
Condition-based monitoring is an accepted feature of many industries: petro-chemical, power generation, coal mining and steel-making, for instance. In manufacturing, its application has been somewhat muted. This text attempts to present the fundamental justification for condition-based maintenance together with enough analytic and practical guidance for its implementation. There are chapters on the two dominant techniques of vibration and debris analysis. Also, basic diagnostic methods are given along with a presentation of the systems approach to condition monitoring. A detailed case study shows the practical application of the techniques presented. Finally, future developments in the use of expert systems and A1 techniques are highlighted. Condition-based Maintenance and Machine Diagnostics gives details of both off-the-shelf solutions and analytic diagnostic techniques to enable a bespoke solution to be developed. It is suitable for senior undergraduates and postgraduates in the field of manufacturing and industrial engineering, and it furnishes managers in industry with sufficient information to judge the usefulness of the techniques for their particular application.
Permettre de concevoir, développer et utiliser des systèmes de diagnostic, de surveillance et de maintenance prédictive pour systèmes complexes (avions, centrales nucléaires, transport, etc.), afin d'optimiser les performances de la sûreté de fonctionnement : tel est l'objectif de cet ouvrage. Pour cela Fiabilité, diagnostic et maintenance prédictive des systèmes s'appuie sur la modélisation des systèmes (parties commandes et opératives), l'évaluation probabiliste et déterministe du fonctionnement, et la conception de systèmes de surveillance. Cet ouvrage fait le lien entre le diagnostic, la maintenance et la fiabilité des systèmes techniques, du plus simple au plus complexe. Son approche novatrice et sa présentation en font un véritable guide théorique et pratique pour les ingénieurs qui pourront y trouver la réponse à de nombreux problèmes de diagnostic, de surveillance et de maintenance, en particulier grâce à l'analyse vibratoire. Très didactique et accompagné de 100 exercices et problèmes résolus reflétant des situations concrètes, il présente les concepts de base pour concevoir et développer correctement des outils ou des systèmes de diagnostic et de maintenance conditionnelle (prédictive) indispensables aux ingénieurs ou aux élèves ingénieurs en génie industriel, génie mécanique, robotique ou sûreté de fonctionnement dans les domaines les plus variés. [Source : d'après la 4e de couverture]
Very Good,No Highlights or Markup,all pages are intact.
A machine in the best of operating condition will have some vibration because of small, minor defects. The use of the human sense of touch and feel for observation is somewhat limited, and there are many common problems that are generally out of the range of human senses. Vibration monitoring is a widely used and cost effective monitoring technique. It detects, locates, and distinguishes faults in rotating machineries. It is an established process used in predictive maintenance as it is necessary to diagnose faults in machine at early stages to prevent failure during operation. In this research an intelligent method to detect faults in rotating machineries by analyzing vibration signals was developed. The faults that can be detected are some of the most common faults in rotating machineries. An experimental set-up was designed and fabricated to observe the signals generated when it is in normal working condition and when it is in faulty condition. The components whose vibration signatures were observed are rotor disk and motor. The faulty rotor disk, mechanical looseness, and fault motor vibration signatures were studied. Four features from vibration signals for various faults were extracted in the time domain. They are Root Mean Square (RMS), crest factor, kurtosis, and skewness. These features are mapped against the respective faults using a multilayer feed forward artificial neural network. The network was trained using Levenberg-Marquardt algorithm. The simulated faults condition signal were analyzed and compared to normal condition signals. The analysis of the fault signature shows that fault conditions in the system are detected for the various components. In this research, the developed artificial neural network is able to detect the faulty conditions. The trained neural network can classify different condition with 92.5% accuracy and the precision is 0.9. For further research, it is suggested that the artificial neural network be trained to detect more inherent faults in the system components.
Annual meeting held after the end of the calendar year covered by the proceedings.