الرئيسية › دليل الباحثين › Brahim Oudjani
Brahim Oudjani
الانتماء : Research Center in Industrial Technologies · University of Guelma
- 19منشورات (انتماء جزائري)
- 21مجموع المنشورات
- 316الاستشهادات
- 7مؤشر h
الملف البحثي
لدى Brahim Oudjani 19 منشور(ات) مفهرسة (2010–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «The International Journal of Advanced Manufacturing Technology»، «Lecture notes in electrical engineering» و«International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD)». أكثر مقالاته استشهادًا هو «A new time–frequency method for identification and classification of ball bearing faults» (2017)، وقد استُشهد به 129 مرة. 6 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Machine Fault Diagnosis Techniques
- Fault Detection and Control Systems
- Gear and Bearing Dynamics Analysis
- Sensorless Control of Electric Motors
- Multilevel Inverters and Converters
المنشورات (19)
- URMA-CRTI dataset for rolling element bearing vibration data
- Fault-mechanism-informed compact features for rolling bearing diagnosis: discriminability, severity, and efficiency via SDI–CDA
- Management of DC Bus Voltage in Hybrid System with PV-Wind Turbine-Battery Connected to Grid Using Twisting Sliding Mode Control
- Performance analysis of a three-level Z-Source converter controlled by a predictive strategy
- Control of a BLDC Motor of an Electric Vehicle Powered by a Photovoltaic System based on Fuzzy Logic MPPT (FLC-MPPT)
- A New Approach of Fault Correction Based on Reconfiguration Topology of Tow Level PWM Inverter
- Bearing Fault Detection and Classification Based on Vibration Signal Analysis and ANFIS Classifier
- Unbalance Faults Diagnosis using Wavelet Transform, FFT and ANFIS Algorithms
- Hybrid Solar‐Wind System Modeling and Control
- Open-switch fault detection and isolation of DC-AC static inverter feeding induction machine
- Open-switch fault detection and isolation of DC-AC static inverter feeding induction machine
- Novel predictive features using a wrapper model for rolling bearing fault diagnosis based on vibration signal analysis
- Rolling bearing faults severity classification using a combined approach based on multi-scales principal component analysis and fuzzy technique
- Multiclass Support Vector Machine Based Bearing Fault Detection Using Vibration Signal Analysis
- A new time–frequency method for identification and classification of ball bearing faults
- Modification of extrinsic information for parallel concatenated Gallager/Convolutional code to improve performance/complexity trade-offs
- Rolling bearing fault diagnosis based on Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition
- Vibration-based gearbox fault diagnosis by DWPT and PCA approaches and an adaptive neuro-fuzzy inference system
- An Appropriate Color Space to Improve Human Skin Detection
مجلات النشر
- The International Journal of Advanced Manufacturing Technology × 3
- Lecture notes in electrical engineering × 2
- International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD) × 2
- International Journal of Nonlinear Dynamics and Control × 2
- Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) × 1
- Springer proceedings in mathematics & statistics × 1
المنشورات حسب السنة
- 20263
- 20251
- 20242
- 20223
- 20212
- 20203
- 20172
- 20161
- 20151
- 20101
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Badji Mokhtar-Annaba University · Renewable Energy Development Center · University of Skikda · Université Larbi Tébessi · Ahmed Draia University
المؤلفون المشاركون
- Issam Attoui
- Nadir Fergani
- Drici Djalel
- Merabet Hichem
- Nadir Boutasseta
- Khouloud Bedoud
- Tahar Bahi
- Mohammed Salah Bouakkaz
- Ahmed Bouraiou
- Aziz Boukadoum
- Adel Deliou
- Hicham Tebbikh
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.