Browsing by Author "Fartas, Nour Elhouda (Promoteur)"

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    Étude comparative des "PID classiques" et "PID fractionnaires" dans la commande des systèmes monovariables
    (Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2025) Challal, Milissa; Zerouati, Ahlem; Fartas, Nour Elhouda (Promoteur)
    Dans le domaine de l’automatique industrielle, l’amélioration des performances de commande constitue un enjeu majeur, en particulier pour les systèmes complexes ou soumis à des retards. Ce mémoire propose une approche d’optimisation basée sur l’algorithme PSO (Particle Swarm Optimization), appliquée aux régulateurs PID classiques et fractionnaires (FO-PID). Deux types de systèmes monovariables ont été étudiés : un système entier à retard et un système d’ordre fractionnaire. Les régulateurs ont été optimisés selon quatre fonctions objectives couramment utilisées (IAE, ISE, ITAE, ITSE), avec des essais menés pour différentes tailles de population. Les résultats montrent que le régulateur FO-PID, grâce à ses deux paramètres supplémentaires, offre une meilleure flexibilité de réglage, permettant une adaptation dynamique plus fine. Il assure des performances supérieures, notamment en termes de stabilité, de rapidité de réponse et de robustesse face aux perturbations, comparé au PID classique. Cette étude souligne l’efficacité des régulateurs fractionnaires associés à des techniques d’optimisation modernes pour renforcer la performance et la robustesse des systèmes de commande industrielle.
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    "IoT" based real time monitoring and control of level “II” digital twin of pipeline systems using “Arduino” and “LabVieW”
    (Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2025) Mekhalif, Ouail; Fartas, Nour Elhouda (Promoteur)
    Pipeline transportation is a fundamental phase in the oil and gas chain, responsible for the efficient and continuous transfer of fluids over long distances. However, this infrastructure faces critical challenges such as pressure fluctuations, flow irregularities, and vibration problems, which can lead to operational disruptions and environmental hazards. To address these issues, this thesis proposes a smart pipeline monitoring system based on Arduino, LabVIEW, and IoT technologies. The system is built using an Arduino UNO microcontroller in conjunction with a NodeMCU ESP8266 module for wireless data transmission. A G1/4 0–1.2 MPa hydraulic pressure sensor and a YF-S201 flow sensor are integrated to measure key parameters in the pipeline. Local alerts are triggered using LEDs and a buzzer in the event of abnormal readings. Calibration data is stored in EEPROM to maintain measurement consistency, and a manual calibration trigger is implemented to enhance long-term accuracy. Monitoring is achieved through a dual-interface approach : real-time sensor data is transmitted to the ThingSpeak IoT platform for cloud-based visualization and remote access, while LabVIEW is used locally to create a dynamic graphical user interface (GUI). The LabVIEW interface provides live data plotting, digital gauges for pressure and flow, system status indicators, and manual control buttons. Additionally, the GUI offers real-time alarms and logging capabilities for localized supervision. This hybrid system demonstrates a cost-effective and scalable solution that integrates embedded systems, graphical programming, and IoT to enhance the reliability, transparency, and safety of pipeline infrastructure in the oil and gas industry.