Application Des Techniques De L Intelligence Artificielle A La Detection Et Au Diagnostic De Defauts Dans Les Machines Asynchrones
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Application Des Techniques De L Intelligence Artificielle A La Detection Et Au Diagnostic De Defauts Dans Les Machines Asynchrones
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Author : HAMID.. NEJJARI
language : fr
Publisher:
Release Date : 1999
Application Des Techniques De L Intelligence Artificielle A La Detection Et Au Diagnostic De Defauts Dans Les Machines Asynchrones written by HAMID.. NEJJARI and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 1999 with categories.
LES MACHINES ASYNCHRONES CONSTITUENT L'ELEMENT CRITIQUE DE NOMBREUX PROCESSUS INDUSTRIELS ET SONT FREQUEMMENT INTEGREES DANS LE MATERIEL DISPONIBLE DANS LE COMMERCE. DES APPLICATIONS CRITIQUES DE MACHINES ASYNCHRONES, DE DIFFERENTES PUISSANCES, SE RETROUVENT DANS PRATIQUEMENT TOUTES LES INDUSTRIES. IL EXISTE DE NOMBREUSES TECHNIQUES PUBLIEES ET DE NOMBREUX OUTILS DISPONIBLES DANS LE COMMERCE DEDIES A LA SURVEILLANCE DES MACHINES ASYNCHRONES POUR LEUR ASSURER UN DEGRE DE FIABILITE ELEVE. CEPENDANT, BEAUCOUP DE COMPAGNIES SONT ENCORE CONFRONTEES A DES PANNES DE SYSTEME INATTENDUES ET A UNE REDUCTION DE LA DUREE DE LEUR PARC MACHINE. L'ENVIRONNEMENT, LES CONDITIONS D'UTILISATION, ETC., PEUVENT SE COMBINER POUR ACCELERER LES DEFAILLANCES DU PARC MACHINE EN AFFECTANT SA DUREE DE VIE. ON A CONSTATE QUE PLUSIEURS PRODUITS COMMERCIAUX DEDIES A LA SURVEILLANCE DES MACHINES ASYNCHRONES NE SONT PLUS RENTABLES UNE FOIS UTILISES POUR LES MACHINES DE PETITE ET MOYENNE PUISSANCE. DANS CE CONTEXTE, UNE VARIETE DE CAPTEURS PEUT ETRE EMPLOYEE POUR COLLECTER UN CERTAIN NOMBRE DE MESURES D'UNE MACHINE ASYNCHRONE POUR SURVEILLER SON ETAT. CES CAPTEURS PEUVENT MESURER LES TENSIONS ET LES COURANTS STATORIQUES, LE FLUX D'ENTREFER, LA POSITION ET LA VITESSE DU ROTOR, LE COUPLE DE CHARGE, LES TEMPERATURES INTERNES ET EXTERNES, ET DES VIBRATIONS, ETC. LE SYSTEME DE DETECTION ET DE DIAGNOSTIC PEUT SURVEILLER UN CERTAIN NOMBRE DE DEFAUTS. CES DEFAUTS PEUVENT ETRE DES COURTS-CIRCUITS ET DES OUVERTURES DE SPIRES OU DE BOBINES, DES CASSURES DE BARRES OU D'ANNEAUX ROTORIQUES, DES ENDOMMAGEMENTS DE ROULEMENTS, ETC. IL EST EVIDENT QUE LE SYSTEME DE SURVEILLANCE DE L'ETAT DE LA MACHINE DOIT ETRE CAPABLE D'EXTRAIRE, D'UNE FACON COHERENTE, L'EVIDENCE DE DEFAUTS POSSIBLES DES MESURES ISSUES DES DIFFERENTS CAPTEURS. EN GENERAL, LES SCHEMAS DE SURVEILLANCE D'UNE MACHINE ASYNCHRONE ETAIENT DEDIES A LA DETECTION DE DEFAUTS SPECIFIQUES DANS L'UNE DES TROIS COMPOSANTES SUIVANTES : LE STATOR, LE ROTOR, OU LES ROULEMENTS. BIEN QUE LES SURVEILLANCES THERMIQUES ET VIBRATOIRES AIENT ETE SOUVENT UTILISEES, LA MAJORITE DES RECHERCHES RECENTES ETAIT ORIENTEE VERS LA SURVEILLANCE DE L'ETAT D'UNE MACHINE ASYNCHRONE EN UTILISANT LE COURANT STATORIQUE (SON SPECTRE) COMME VARIABLE PERMETTANT LA DETECTION ET LE DIAGNOSTIC DE CERTAINS DEFAUTS. TOUTES LES TECHNIQUES ACTUELLEMENT DISPONIBLES EXIGENT DE L'UTILISATEUR D'AVOIR UN CERTAIN DEGRE D'EXPERTISE AFIN DE DISTINGUER UN FONCTIONNEMENT NORMAL D'UN MODE DE DEFAILLANCE POTENTIEL, SACHANT QUE DES COMPOSANTES SPECTRALES SURVEILLEES (VIBRATION OU COURANT) PEUVENT RESULTER D'UN CERTAIN NOMBRE DE SOURCES, Y COMPRIS CELLES LIEES AU FONCTIONNEMENT NORMAL. CE MEMOIRE CONTRIBUE ALORS A LA DETECTION ET AU DIAGNOSTIC DE DEFAUTS DANS UNE MACHINE ASYNCHRONE EN UTILISANT DEUX TECHNIQUES DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE, A SAVOIR LES RESEAUX DE NEURONES ET LA LOGIQUE FLOUE. EN EFFET, LA MAJORITE DES TECHNIQUES, DITES CLASSIQUES, DE DETECTION ET DE DIAGNOSTIC DE DEFAUTS DANS LES MACHINES ASYNCHRONES DEMANDE AUX TECHNICIENS DE SURVEILLANCE OU DE MAINTENANCE UNE CAPACITE ELEVEE, VU LE NOMBRE D'INFORMATION A MAITRISER, LEUR PERMETTANT DE DISTINGUER UNE CONDITION DITE DE MACHINE SAINE D'UNE CONDITION DITE DE MACHINE EN DEFAUT. CES TECHNIQUES NOUS ONT PERMIT, D'UNE PART DE NOUS AFFRANCHIR DE CERTAINES CONNAISSANCES THEORIQUES SUR LA MACHINE ASYNCHRONE OU SUR DES SIGNAUX PARFOIS DIFFICILES A IDENTIFIER ET, D'AUTRE PART, DE CONNAITRE LE PROCESSUS DE DETECTION DU DEFAUT PAR L'INTERMEDIAIRE D'UN RAISONNEMENT HEURISTIQUE. LES CAPACITES DE CES TECHNIQUES ONT PAR AILLEURS ETE EXPERIMENTALEMENT TESTEES SUR UNE MACHINE ASYNCHRONE DE 4 KW.
Diagnostic Des D Faillances Des Machines Asynchrones
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Author : Djalal-Eddine Khodja
language : fr
Publisher: Omniscriptum
Release Date : 2011-05
Diagnostic Des D Faillances Des Machines Asynchrones written by Djalal-Eddine Khodja and has been published by Omniscriptum this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2011-05 with categories.
La détection des défaillances des processus industriels devient de plus en plus essentielle en raison de la faiblesse de l'opérateur humain par sa nature; qui est une conséquence de la fatigue, le surmenage, et parfois par la pression de l'environnement comme bruit et chaleur. En fait, nous nous intéressons obligatoirement au diagnostic automatique, ce qui permet de détecter de façon précoce les anomalies, chose qui représente l'un des moyens sûr pour contribuer à l'amélioration de la productivité des différents secteurs. En effet, ce travail consiste à étudier les dispositifs de diagnostic automatique des machines asynchrones. Ce système de diagnostic est basé sur des techniques de l'intelligence artificielle afin de pouvoir classifier les défauts. Le processus d'identification de l'état de la machine est principalement fondé sur la reconnaissance et la comparaison des signaux acquis en temps réel.
Reconnaissance Des D Fauts De La Machine Asynchrone
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Author : Julien Maitre
language : fr
Publisher:
Release Date : 2017
Reconnaissance Des D Fauts De La Machine Asynchrone written by Julien Maitre and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2017 with categories.
Les machines asynchrones sont omniprésentes dans les systèmes de production automatisé à cause de leur robustesse et leur facilitée de mise en oeuvre. Néanmoins, ces moteurs électriques concèdent tout de même des défauts (ex : court-circuit entre spires, barre rotoriques rompues) menant à des arrêts non planifiés. Par conséquent, les industries manufacturières investissent des ressources importantes afin de les éviter avec des programmes de maintenance qui sont partiellement inefficace. C'est dans ce contexte que, depuis plusieurs décennies, des chercheurs proposent des travaux permettant de diagnostiquer l'état des machines asynchrones. Cependant, les solutions ne donnent que très rarement la localisation et l'estimation du degré de sévérité des anomalies qui ne permet pas de prioriser les actions pour l'amélioration de la maintenance. De plus, la majorité des moyens de diagnostic ne sont pas adaptifs à d'autres gammes de moteur et les études ne prennent pas en compte la commande des machines asynchrones pour les applications à vitesse et couple variables. Ainsi, nous proposons dans cette thèse une nouvelle approche pour l'amélioration du processus de maintenance par la reconnaissance des défauts de la machine asynchrone reposant principalement sur l'exploitation des modèles d'intelligence artificielle. Celle-ci permettra de détecter, de localiser et d'estimer le degré de sévérité des anomalies du moteur grâce à ses courants statoriques. La solution donnée dans cet ouvrage est adaptif et surtout a été testé pour une machine possédant une commande et un asservissement de vitesse avec des différents profils de vitesse et couple variables. Pour ce faire, la recherche proposée exploite les modèles mathématiques de la machine asynchrone et de ses défauts afin de simuler les différents comportements de celle-ci. Les simulations serviront à créer des bases de données grâce à l'extraction de caractéristiques issue du traitement des signaux. Chacune des séries de données appartient à une catégorie décrivant le défaut du moteur. Par la suite, des algorithmes de classification permettront de reconnaître les anomalies de la machine asynchrone. Nous présentons également une approche hiérarchique qui améliore le taux de reconnaissance des défectuosités du moteur à induction. Ce projet se situant à la frontière des domaines du génie électrique, du génie informatique et des mathématiques constitue un défi complexe et formidable de recherche scientifique. Induction machines are omnipresent in production systems because of their sturdiness and their ease of implementation. Nevertheless, these electrical motors still concede failures (e.g. inter-turn short circuit, broken rotor bar), which may lead to unplanned shutdowns. Consequently, manufacturing industries invest significant resources to avoid them with maintenance, which is partially inefficient. In this context, some studies propose solutions to abnormal diagnostic conditions of the induction machine. Nevertheless, they rarely localize the defect and estimate the severity of the failure, which does not allow prioritizing action for the maintenance improvement. In addition, solutions are not adaptive for other motors, and studies do not include the control part very useful for speed and torque variable applications. Thus, in this thesis, we propose a new approach improving the maintenance process by the recognition of the induction machine failures. It relies mainly on Artificial Intelligence models and will allow to detect, localize and to estimate the degree of severity of the asynchronous motor faults thanks to the exploitation of current signals. The solution given in this project is adaptive and have been tested for induction machines operating with a speed and drives control. In addition, several speed and resistant torque profiles have been applied. To do this, the research proposed exploits the mathematical models of the induction machine operating under the healthy and faulty conditions. Simulations allow creating some datasets thanks to the feature extractions and the signals processing. Each vector of data belongs to a category describing the failure. Then, classification algorithms will recognize the induction machine defects. We also present a hierarchical approach, which improves the recognition rate. This project being a mix of electrical engineering, informatics and mathematic is a complex and amazing challenge of scientific research.
Contribution Au Diagnostic Des D Fauts Par Approche Multi Mod Le
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Author : Abid Aicha
language : fr
Publisher: Presses Academiques Francophones
Release Date : 2015-07-21
Contribution Au Diagnostic Des D Fauts Par Approche Multi Mod Le written by Abid Aicha and has been published by Presses Academiques Francophones this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2015-07-21 with categories.
Ce travail s'interesse a la modelisation, a la detection et a la localisation des defauts des machines asynchrones fondees sur l'approche multi-modele. Etant une phase cruciale dans l'application des algorithmes de diagnostic, la modelisation de la machine asynchrone est proposee. Deux modeles mathematiques ont ete developpes: un modele classique, triphase et un biphase. Afin de surmonter les limites de ces modeles, un multimodele est concu. Celuici est le produit de quatre etapes consecutives qui sont: l'acquisition d'une base de donnees, la classification des donnees en des groupes, l'identification parametrique et structurelle des differents sous modeles, et finalement, la fusion de ces sous modeles pour la formation du multimodele. Une etude comparative entre trois methodes de modelisation a base de trois algorithmes de classification a ete realisee. Cette etude a permis de creer une nouvelle strategie de classification. L'application de l'approche multi-modele basee sur la nouvelle strategie de classification au diagnostic requiert la conception de deux types de multiobservateurs qui sont proposes et valides experimentalement a la machine asynchrone."
Diagnostic Des Machines Lectriques
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Author : Jean-Claude TRIGEASSOU
language : fr
Publisher: Hermés science
Release Date : 2011-04-26
Diagnostic Des Machines Lectriques written by Jean-Claude TRIGEASSOU and has been published by Hermés science this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2011-04-26 with Technology & Engineering categories.
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-modèles adaptés aux algorithmes d'identification ou d'observation d'état. Diagnostic des machines électriques offre un panorama des techniques de détection et de diagnostic des défauts électriques, mécaniques, thermiques et électroniques pouvant affecter l'ensemble des organes d'un entraînement électrique. Il s'adresse autant aux concepteurs de ces entraînements qu'aux ingénieurs chargés de leur surveillance et de leur maintenance.
Application Des Techniques De L Intelligence Artificielle Au Diagnostic Des D Fauts Des Circuits Imprim S
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Author : Eric Barrielle
language : fr
Publisher:
Release Date : 1985
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Diagnostic Des D Fauts Des Machines Asynchrones
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Author : Abdesselam Lebaroud
language : fr
Publisher:
Release Date : 2007
Diagnostic Des D Fauts Des Machines Asynchrones written by Abdesselam Lebaroud and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2007 with categories.
La pièce maîtresse des systèmes d’entraînement électrique est la machine asynchrone qui, durant les trois dernières décennies, a fait l'objet de nombreuses recherches orientées principalement vers la conception de lois de commande toujours plus performantes. Ses multiples qualités, son faible coût, sa robustesse et ses performances en font une machine particulièrement appréciée en milieu industriel. Les impératifs de fiabilité et de productivité des installations nécessitent l'intégration d'un système de détection et de diagnostic des défaillances. Il faut donc doter les moteurs asynchrones d’outils de surveillance; ainsi nous pourrons éviter et prévenir les pannes et les arrêts intempestifs. Dans notre démarche pour le diagnostic des défauts de la machine asynchrone, deux approches ont été développé : la première consiste à mettre en œuvre des techniques et méthodes de traitement et d’analyse du signal, facilitant l’interprétation visuelle des défauts et éventuellement son implantation dans un système de surveillance. La seconde approche est dite " système " basée sur des outils de classification, en l’occurrence la Représentation Temps-Fréquence (RTF) associé à un critère de décision basé sur la distance Mahalanobis. La RTF sert à l’extraction des points pertinents qui séparent au maximum, selon le critère de Fisher, deux états : l’un sain et l’autre en défaut. Toutefois le choix des points est expertisé, ce qui rend cette méthode semi automatique. L’association RTF - HMM (Modèle de Markov Caché) permet l’automatisation complète de la procédure de diagnostic des défauts depuis l’acquisition et le traitement des données jusqu’à la prise de décision
Contribution Au Diagnostic De La Machine Asynchrone Par Estimation Param Trique
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Author : Smai͏̈l Bachir
language : fr
Publisher:
Release Date : 2002
Contribution Au Diagnostic De La Machine Asynchrone Par Estimation Param Trique written by Smai͏̈l Bachir and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2002 with categories.
Le travail de recherche présenté dans ce mémoire concerne la mise en oeuvre d'une méthodologie de diagnostic de la machine asynchrone basée sur l'estimation paramétrique. Dans une première étape, les différentes techniques de surveillance des entraînements électriques ont été recensées afin d'analyser brièvement leurs performances respectives. Une méthodologie générale de surveillance de procédés industriels est ensuite élaborée. Cette technique s'appuie sur une modélisation de la signature de défauts en associant un mode commun (modèle sain) et un mode différentiel (de défaut) et sur une méthodologie d'estimation paramétrique permettant l'adjonction de l'expertise de l'utilisateur. Une étude expérimentale avec une bobine à noyau de fer, structure de base des machines électriques, a alors permis de valider cette approche. Dans un deuxième temps, nous nous sommes intéressés à l'application de cette stratégie à la surveillance des défauts statoriques et rotoriques de la machine asynchrone. Exprimé dans le repère diphasé de Park, un modèle original de la machine asynchrone en défaut de court-circuit de spires statoriques et de rupture de barres rotoriques est présenté. La procédure de diagnostic, appliquée sur l'ensemble des modèles de défaut proposés, a été validée expérimentalement. En parallèle, nous nous sommes attachés à améliorer et à généraliser cette approche, en minimisant le nombre de capteurs nécessaires au diagnostic afin de simplifier et de fiabiliser cette méthodologie, et en adaptant des algorithmes récursifs pour une détection en temps réel des défauts.
Diagnostic Par Reconnaissance Des Formes
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Author : Olivier Ondel
language : fr
Publisher:
Release Date : 2006
Diagnostic Par Reconnaissance Des Formes written by Olivier Ondel and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2006 with categories.
Les progrès réalisés en matière d'électronique de puissance, de circuits de commande ont contribué à l'utilisation grandissante des machines asynchrones dans les systèmes d'entraînements électriques. Le recours aux machines asynchrones est surtout lié à leur robustesse, leur puissance massique et à leur coût de fabrication. L’apparition dans les années 1980 des variateurs permettant de faire varier la fréquence de rotation dans une large gamme a largement favorisé son développement. En effet, ils entrent dans la conception de nombreux procédés industriels associant des convertisseurs statiques et des machines électriques. La maintenance et la surveillance de ces deux systèmes permettent de rentabiliser les installations. Il est donc important de développer des outils de diagnostic pour détecter de manière précoce les défauts pouvant apparaître aussi bien sur le convertisseur que sur la machine. Notre approche est basée sur l'utilisation des méthodes de reconnaissance des formes. Un vecteur de paramètres, appelé vecteur forme, est extrait de chacune des mesures effectuées sur la machine. Les règles de décisions utilisées permettent de classer les observations, décrites par le vecteur forme, par rapport aux différents modes de fonctionnement connus avec ou sans défaut. Des défauts ont été créés au rotor et au stator de la machine asynchrone, alimentée soit à partir du réseau, soit par le biais d'un onduleur de tension. La procédure de décision, basée sur la règle des k - plus proches voisins, associée à une fonction d’appartenance, permet de détecter l’évolution des modes de fonctionnements ainsi que les défauts avérés. Par la suite, le suivi d’évolution de ces modes est réalisé par une approche de type Kalman : un estimateur récursif de Kalman est utilisé pour déterminer les paramètres du modèle dynamique rendant compte de l’évolution d’un mode et un prédicteur de Kalman pour prévoir une évolution vers de nouvelles zones de l’espace. Ces algorithmes ont montré l'efficacité de l'application de la reconnaissance des formes au diagnostic.
Diagnostic Des Machines Asynchrones
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Author : Emmanuel Schaeffer
language : fr
Publisher:
Release Date : 1999
Diagnostic Des Machines Asynchrones written by Emmanuel Schaeffer and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 1999 with categories.
L'INTERET GRANDISSANT DES INDUSTRIELS POUR LA MAINTENANCE PREDICTIVE DES ENTRAINEMENTS ELECTRIQUES JUSTIFIE LE DEVELOPPEMENT ACTUEL DE RECHERCHES INTERDISCIPLINAIRES. C'EST DANS CE CADRE QUE NOUS NOUS INTERESSONS AU DIAGNOSTIC DES COURTS-CIRCUITS DE LA MACHINE ASYNCHRONE UTILISEE EN VITESSE VARIABLE. NOTRE TRAVAIL S'ARTICULE AUTOUR DE LA MODELISATION DE LA MACHINE, A DEUX NIVEAUX DISTINCTS. D'UNE PART, LES BESOINS SPECIFIQUES AU DIAGNOSTIC NECESSITENT LA CONCEPTION DE NOUVEAUX OUTILS POUR LA SIMULATION DE LA MACHINE AVEC DEFAUT. NOUS PROPOSONS UN MODELE DE SIMULATION ADAPTE, FONDE SUR L'APPROCHE DE TYPE CIRCUIT. LES PARAMETRES DU MODELE (INDUCTANCES PROPRES ET MUTUELLES) SONT CALCULES PAR LA METHODE DES ELEMENTS-FINIS EN REGIME STATIONNAIRE. L'ENTRAINEMENT A VITESSE VARIABLE EST SIMULE A L'AIDE DE MATLAB-SIMULINK. UNE MACHINE ASYNCHRONE A CONJOINTEMENT ETE REBOBINEE AFIN DE POUVOIR REALISER DES COURTS-CIRCUITS REALISTES ET REVERSIBLES. LE MODELE DE SIMULATION ET LA MACHINE EXPERIMENTALE NOUS PERMETTENT D'OBTENIR DES SIGNAUX SYNTHETIQUES ET EXPERIMENTAUX SIMILAIRES DE LA MACHINE AVEC DEFAUT. D'AUTRE PART, NOUS PROPOSONS UN MODELE DE COMPORTEMENT SIMPLE, A CINQ PARAMETRES. CE MODELE PREND INTRINSEQUEMENT EN COMPTE L'EXISTENCE, AU SEIN DE LA MACHINE, D'UN CHAMP STATIONNAIRE DU AU COURT-CIRCUIT. LES PARAMETRES SONT ESTIMES PAR UNE METHODE D'ERREUR DE PREDICTION SUR LE MODELE D'ERREUR DE SORTIE. EN UTILISANT LES SIGNAUX SYNTHETIQUES ET EXPERIMENTAUX PRECEDENTS, NOUS MONTRONS QUE L'ESTIMATION DES CINQ PARAMETRES PERMET DE LOCALISER LA PHASE EN DEFAUT, ET DE DETERMINER LE NOMBRE DE SPIRES EN COURT-CIRCUIT, A PLUS OU MOINS 1% DU NOMBRE DE SPIRES EN SERIE PAR PHASE (POUR LA MACHINE TESTEE).