Doctorat
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Item Optimisation multi-objectif de la fiabilité des systèmes complexes par l'intelligence artificielle(Université M'Hamed Bougara : Faculté de Technologie, 2021) Chebouba, Billal Nazim; Adjerid, Smail( Directeur de thèse)Dans le contexte actuel caractérisé par une forte concurrence économique, les systèmes industriels doivent être les plus fiables possibles pour rester compétitifs, ainsi l'optimisation de la fiabilité des systèmes est devenue un sujet fondamental dans la conception et l'exploitation des systèmes de fabrication à grande échelle. Afin d'atteindre un haut niveau de fiabilité d'un système de production, trois stratégies fondamentales peuvent être appliquées par les concepteurs : l'allocation de fiabilité, l'allocation de redondance et l'allocation de fiabilité-redondance. Un compromis entre les variables de décision est nécessaire pour optimiser un ou plusieurs objectifs sans violer l'ensemble des contraintes de conception considéré, ce type de problème est difficile à résoudre en raison de la quantité considérable d'efforts de calcul requis pour trouver les solutions optimales. Il a été prouvé au cours des deux dernières décennies que les algorithmes inspirés de la nature sont attrayants pour ce genre de problème d’optimisation mathématiques. Les algorithmes bio-inspirés sont efficaces pour arriver à la solution optimale à un problème lorsqu'il existe une myriade de possibilités. Ils sont non déterministes et sont utilisés dans l'analyse de systèmes, leur simplicité et leur parallélisme inhérent sont deux raisons principales de leur popularité et de leur large éventail d'applications. Ils sont flexibles et peuvent être adaptés aux changements de l'environnement, par conséquent les techniques d'optimisation métaheuristiques ont été utilisées comme alternative aux approches mathématiques classiques pour obtenir des solutions optimales globales ou quasi globales en raison de leur grande capacité à détecter des régions prometteuses dans l'espace de recherche et à les explorer à un moment précis. L'objectif de la thèse est de proposer une nouvelle approche multi-objectif pour l'optimisation simultanée des éléments FMDS+C (Fiabilité, Maintenabilité, Disponibilité, Sécurité et Cout). L'approche développée sera basée sur les méthodes évolutionnaires bioinspirées et la fusification des incertitudes. Des applications numériques sur des systèmes complexes feront l'objet de la validation de cette approche.Item Utilisation de la logique floue à la surveillance et diagnostic des défauts des machines tournantes(2020) Gougam, FawziLes machines tournantes sont souvent très critiques pour les industries. Elles occupent une grande partie des industies et aussi sont vitales pour la production d’énergie et les applications industrielles. La fiabilité et la disponibilité de ces machines doivent être garanties à tout moment, car leur défaillance peut avoir des conséquences catastrophiques. Des composants défectueux, avec par exemple des défectuosités de roulements ou de palier lisse, des défaillances électriques dans les moteurs, des déséquilibres des pièces tournantes, des désalignements,etc ont un impact dans le comportement vibratoire des machines tournantes. Sans détection, ceci peut créer des dégâts sur les machines, des arrêts imprévus et des pertes de revenus importantes. Pour ce faire, l’état de la machine doit être soigneusement surveillé pour détecter les changements significatifs du "comportement de la machine", également connu sous le nom de Condition Monitoring. Le but de la surveillance basée sur l’analyse vibratoire est de détecter les prémices de défauts et de symptômes liés aux différentes conditions de dégradation de la machine et intervenir aux bons moments. En plus de la croissance apparente du maintenance conditionnelle ; conditon based maitenance (CBM), les pronostics et la gestion de la santé (PHM) sont devenus une partie importante de nombreux systèmes et produits d’ingénierie, où les algorithmes développés sont utilisés pour détecter les anomalies, diagnostiquer les défauts et prévoir la durée de vie utile restante (RUL). La PHM peut offrir de nombreux avantages aux utilisateurs et aux responsables de la maintenance. Bien que les objectifs principaux soient d’assurer la sécurité, de fournir un état de santé et d’estimer la durée de vie utile restante des composants et des systèmes, il existe également des avantages financiers tels que la réduction des coûts d’exploitation et de maintenance et l’allongement de la durée de vie. En plus de la croissance apparente du thème, les solutions PHM sont néanmoins le résultat de l’évolution des techniques et des technologies pour la sécurité opérationnelle, la surveillance et l’ingénierie de maintenance. C’est dans ce cadre que cette thèse est rédigée. L’objectif est de présenter l’émergence des techniques de l’intelligence artificielle et montrer comment il complète les activités nouvelles de maintenance, d’expliquer les processus d’identification des défauts et estimation de la durée de vie restante des équipements rotatifs, en décrivant les méthodes et le techniques utilisées dans certains parties de la surveillance et pronostic des systèmes tournantesItem Placement optimal des capteurs pour la détection et la localisation des défauts(2014) Alem, SaidLes capteurs jouent un rôle très important dans la commande d'un système automatisé. Ils sont souvent indispensables pour garantir les propriétés du système, par exemple l'observabilité ou la détection des défauts. Les capteurs sont souvent coûteux, leur emplacement sur un système parfois très limité, leur maintenance difficile,... il est donc important de savoir utiliser de manière optimale les capteurs d'un système. Pour des raisons de fiabilité et de sûreté, on cherche à garantir le fonctionnement du système en cas de panne de certains capteurs. On considère ici le problème de placement optimal des capteurs pour la détection et localisation des défauts. Quand la détection et la localisation des défauts avec les capteurs de système déjà existants est impossible ou pas certains alors une reconfiguration de ce système est nécessaire. On s'intéresse aux problèmes de positionnement, sélection et problèmes de coût de placement des capteurs, le placement optimal et la classification des capteurs pour vérifier une propriété donnéeItem Hybrid renewable energy systems optimization based on artificial intelligence(2014) Berrazouane, SofianeIn remote regions, electric energy is usually supplied by diesel generators for their reliability, low installation costs, ease of starting, compact power density and portability. However, diesel generators are becoming expensive to run due to ncreasing fuel cost, transportation costs and they require a high level of maintenance cost. Moreover, using diesel fuel increases the amount of CO2 emitted which is the principal source of green-house gas. A more sustainable alternative system is using renewable sources to produce electrical power. They can play an important role in ensuring an environmentally friendly and clean energy generation for remote and isolated communities. However, renewable energy sources are intermittent in nature, and as a result, power generation from renewable energy sources often may not necessarily match the load demand. Therefore, energy storage is required to ensure reliable power supply. Moreover, the implantation of energy production based on renewable sources requires a specific design in terms of size and control. The objective of this thesis is to propose a methodology to design a hybrid power system based on artificial intelligence. Initially, the cuckoo search algorithm is used to give an optimal size of a hybrid power system that can guarantee the energy required by the load continuously. To overcome the complexity of the control of hybrid power system, an optimal fuzzy logic control based on cuckoo search algorithm is proposed. Finally, optimization of size and control simultaneously is introduced in this thesis to increase the reliability and competitively of system. Keywords:Hybrid power system,Fuzzy logic controller,Loss of power supply probability, Cuckoo search