Commande automatique
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Item Deep Q-Learning and Double Deep Q-Learning for optimizing transitions within deterministic environments(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2024) Gherbia, Oussama; Kohil, Yasser; Lachekhab (Kahoul), Fadhila (Promoteur)The Development of intelligent decision-making algorithms has become important for technological growth in the era of artificial intelligence (AI), machine learning, and deep learning. These sectors have not only transformed whole businesses, but they have also completely changed the way we use technology every day. Reinforcement learning, a subfield of machine learning that focuses on teaching agents to make logical choices in dynamic environments. This document offers a deep review of reinforcement learning, with special attention paid to three essential algorithms: Q-learning , deep Q-learning, and double deep Q-learning. Each of these algorithms offers ever more advanced methods for handling challenging issues in a variety of fields, matting an important turning point in the pursuit of intelligent decision-making.Item Amélioration de la commande et la supervision du débutaniseur de «ZCINA» sous «PCS7»(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2024) Gana, Nihel; Attoui, Samra; Lachekhab (Kahoul), Fadhila (Promoteur)La Section débutaniseur de ZCINA Hassi Messaoud est actuellement sous la surveillance du système de contrôle distribué (DCS) CENTUM VP de YOKOGAWA. L’objectif principal de ce projet est d’adopter un logiciel plus récent qui peut remplir d’autres fonctions non encore intégrées dans la version existante. Nous avons commencé par décrire le processus de la section de débutanisation de ZCINA, puis nous avons mis en place l’instrumentation de mesure et de commande ainsi que l’analyse fonctionnelle pour garantir le bon fonctionnement de l’ensemble de l’installation. Ensuite, nous avons automatisé le système en utilisant l’automate SIEMENS S7-400 (CPU 410E) et les périphéries ET 200SP HA. Enfin, nous avons développé un programme de control à l’aide du logiciel SIMATIC PCS7 et une interface de supervision avec WIN CC.Item LSTM-Autoencoder Deep Learning model for predictive maintenance of an electric motor(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2023) Bensmaine, Abdelkrim; Hamma, Hichem; Lachekhab (Kahoul), Fadhila (Promoteur)In this work, we talked about industrial maintenance in a general manner and showcased how and why Predictive Maintenance is generally superior when it comes to industrial maintenance approaches due to its ability to predict failures, minimize downtime, and improve the reliability of the machinery. Artificial Intelligence plays a significant role in the field of PdM, AI techniques and methodologies are employed to analyze large volumes of data, extract meaningful insights, and make accurate predictions about the health and performance of industrial equipment. Therefore, we introduced Artificial Intelligence and all its subfields, including Machine Learning, Artificial Neural Networks, Deep Learning, and finally Autoencoders and Long Short-Term Memory architectures used in our model. Our model presented a combination of the two architectures, LSTM layers were added to the Autoencoder in order to leverage the LSTM capacity for handling large amounts of temporal data.Item Détection et reconnaissance des panneaux de signalisation routière sous "LabVIEW" : application à un robot mobile de type véhicule "ROBUCAR"(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2016) Kissoum, Ghani; Lachekhab (Kahoul), Fadhila (Promoteur)L'objectif de ce travail est de développer et implémenter un programme pour la détection de panneaux routiers sous "LabVIEW" à partir des images issues d’une caméra embarquée sur le robot mobile «ROBUCAR ». Dans un premier temps, une familiarisation avec l’outil "LabVIEW" ainsi qu’une recherche bibliographique sur les techniques employées sont nécessaires. Le reste du travail consiste à classifier un ensemble de panneaux grâce à un apprentissage multi positions, et un traitement des détections et identification des consignes (actions sur le véhicule).Item Reconstruction "3D" en temps réel de la carte de l’environnement d’un robot mobile(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2016) Gouabi, Hicham; Mouna, Hichem; Lachekhab (Kahoul), Fadhila (Promoteur)En vision par ordinateur, La reconstruction du modèle "3D" nécessite l'acquisition de plusieurs vues de l'objet à numériser. Car on ne peut pas acquérir toutes les faces de cet objet avec une seule. Il faut, donc, effectuer plusieurs acquisitions sur cet objet correspondant à des points de vue différents. Il en résulte des données "3D" qui doivent être transformées dans le même système de coordonnées. La fusion de ces données, avec un maximum de précision, demeure l'un des problèmes les plus intéressants à résoudre. Certes, il en existe un grand nombre de solutions, mais les progrès, que connait l'informatique, permettent de proposer des méthodes de recalage plus performantes. Dans le présent travail, nous avons réalisé la reconstruction autonome en "3D" d’un environnement en nous servant de la caméra "RGB-D Kinect", à bord d’un robot commandé, dans un environnement inconnu et par le biais de notre programme sous "Visual C Sharp" en appliquant les filtres "SURF", "KNN", "RANSAC" et "ICP" afin de minimiser l’erreur moyenne de la fusion de plusieurs vues successives. Ainsi, nous pouvons atteindre notre but qui est la rapidité et la qualité du traitement de l’image.Item Modélisation, commande et réalisation d’un drone Quadrirotor avec un contrôleur "PID"(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2022) Leulmi, Abderrahmane; Lachekhab (Kahoul), Fadhila (Promoteur)Dans ce mémoire, nous mettons l'accent en particulier sur les véhicules aériens miniatures et plus particulièrement sur les "Quadri Rotors", (micro hélicoptère à quatre hélices). Les drones à quatre rotors sont parmi les objets volants les plus complexes, parce que leur dynamique de vol est intrinsèquement non linéaire et que les variables sont fortement couplées. Le Quadrirotor peut faire du vol stationnaire, ce qui est nécessaire dans certaines applications. L’objectif de ce projet est d’élaborer le modèle mathématique d’un "Quadri Rotors" et le commander par un contrôleur "PID". Pour simuler le modèle obtenu nous allons utiliser le "Simulink" de "MATLAB". Par la suite, Nous visons d’effectuer une implémentation réelle de ce projet, autrement dit la conception d’un drone piloté via une radiocommande (RF).Item Réalisation et commande d’un drone Quadrirotor et la reconstruction "3D"(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2022) Cherreri, Soheib; Keboudji, Abderrahmen; Lachekhab (Kahoul), Fadhila (Promoteur)Les drones sont des aéronefs sans pilote capables de faire des missions d’une façon plus ou moins autonome et automatique. Le travail présenté dans ce mémoire avait comme objectif la conception et la réalisation d’un prototype drone Quadri rotor et l’application de la reconstruction 3D à partir des images. Notre drone se compose de quatre moteurs. Ces moteurs sont contrôlés par un contrôleur de vol basé sur l’Arduino via un contrôleur de vitesse électronique ESC, l’ensemble est alimenté par une batterie LI Po et piloté à l’aide d’une radiocommande Flysky FS-I6X. La stabilisation du drone a été assurée en implémentant une loi de commande de type PID. La photogrammétrie est un processus qui peut être utilisé pour la reconstruction 3D précises à partir d’images. Ce projet présente la mise en œuvre une description des méthodes et des données utilisées pour reconstruire les modèles 3D.