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La surveillance et le diagnostic des machines électriques représentent un enjeu scientifique et économique motivé par les objectifs de sûreté de fonctionnement et de continuité de service des entraînements électriques. Les défauts susceptibles de se produire sur ces dispositifs sont d'origines diverses : court-circuit d'enroulement, rupture de barre de rotor à cage d'écureuil, défaut de roulement, échauffement anormal de la machine, défaut de composant de l'onduleur, mais aussi décharge imprévue d'un accumulateur. Le diagnostic s'appuie sur un large éventail de techniques issues de plusieurs domaines : méthodes d'identification et d'observation d'état (automatique), analyse spectrale, Filtre de Kalman (traitement du signal), réseaux de neurones, logique floue (intelligence artificielle). De plus, la modélisation des machines électriques en situation de défaut constitue un outil essentiel pour la simulation de ces défauts et leur détection grâce à des macro-m
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