Thèses de Doctorat et Mémoires de Magister

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Start date: 2000Subject: search.filters.subject.Logique floue

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    Modélisation, contrôle et gestion énergétique d’une installation de pompage solaire
    (2020) Lazizi, Aldjia
    Cette thèse, concerne la commande et la gestion d’énergie d’une chaine de pompage solaire. L’objectif des travaux présentés est de contribuer à l’étude d’un système de pompage photovoltaïque fonctionnant à sa puissance maximale et assurer sa gestion d’énergie avec d’autres sources. Dans ce sens, et pour que le système photovoltaïque fonctionne à sa puissance maximale, il doit comporter un étage d’adaptation associé à un algorithme MPPT. Dans notre étude, nous avons utilisé trois algorithmes MPPT, l’algorithme “Perturb and Observe” (P&O), puis l’algorithme P&O amélioré par les réseaux de neurones et enfin la logique floue. Dans le but d’avoir la possibilité de régler le débit d’eau, nous avons étudié le cas d’une chaine de pompage en utilisant un moteur asynchrone triphasé comme moteur d’entrainement dont la vitesse est commandée par la méthode direct du couple -Direct Torque Control – DTC- en se basant sur la caractéristique de proportionnalité entre la vitesse et le débit. Concernant la gestion d’énergie, un algorithme de gestion est développé pour un système de pompage équipé d’une source photovoltaïque et un banc de batterie et une source de secours diesel
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    Estimation de la perméabilité a partir des diagraphies en utilisant la logique floue : application dans le périmètre d’In Aménas (Bassin d’Illizi)
    (2017) Kerchouche, Habiba
    La perméabilité est un paramètre important pour la caractérisation des réservoirs. La meilleure méthode directe pour la mesure de la perméabilité est obtenue à partir de l'analyse des carottes. Toutefois, le carottage est très coûteux, prend du temps et fournit des informations éparses sur l'ensemble du champ ce qui limite de telles mesures. Par conséquent, le but de cette étude est de prédire la perméabilité de la formation à partir des mesures de diagraphies en utilisant la logique floue. La méthode proposée présente de nombreux avantages. Elle est économique et surtout elle fournit un profil de perméabilité continu à travers une formation particulière contrairement à la perméabilité obtenue à partir de l'analyse du test qui fournit une valeur moyenne pour toute la zone de drainage du puits. La logique floue est simplement une application de techniques statistiques reconnues. Alors que les techniques classiques agissent à l'absolu, la nouvelle méthode porte un terme d'erreur inhérent à travers le calcul plutôt que de l'ignorer ou de le minimiser. Cela conserve les informations associées à l'erreur et donne étonnamment de meilleurs résultats. La technique de logique floue présentée dans ce document a été utilisée pour trouver des relations entre les diagraphies et les résultats des carottes. Ces relations ont été utilisées pour prédire des courbes de perméabilité continues avec une comparaison visuelle et numérique de l'incertitude dans les intervalles carottés et non carottés. Les mesures de carottes ont été utilisées pour valider les prédictions. La technique est démontrée avec une application aux données de puits dans le bassin d'Illizi de la plate-forme saharienne algérienne. Les résultats du réservoir F4 du puits ILZ-1 avec des intervalles non carottés montrent que la technique peut faire une estimation plus précise et plus fiable de la perméabilité d’un réservoir par rapport aux méthodes de calcul classiques. Cette technique intelligente peut être utilisée comme un outil puissant pour la caractérisation des réservoirs à partir de diagraphies des projets de développement de puits de pétrole et de gaz naturel. Ce document présente les données de perméabilité prédites par rapport à celles réelles pour démontrer l'efficacité de la technique proposée
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    Quelques contributions aux lois de commande des systèmes non linéaires de grande dimension
    (2017) Deia, Yacine
    En automatique, l’étude des systèmes de grande dimension posent des problèmes importants d’analyse et de synthèse. En principe, les méthodes classiques peuvent être appliquées pour résoudre ces problèmes, mais leur application est souvent limitée au fur et à mesure que l’ordre du système augmente. Cependant, si le système dynamique de grande dimension peut être décomposé en sous-systèmes, alors les difficultés d’analyse rencontrées peuvent être surmontées. L’objectif de cette thèse est de construire des lois de commande basées sur le mode glissant d’un système de grande dimension en le décomposant en soussystèmes interconnectés
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    Commande et supervision d'un réseau électrique hybride autonome
    (2017) Achour, Djalloul
    Aujourd'hui, les réseaux électriques hybrides autonomes sont des solutions communes de l'augmentation incroyable des émissions de CO2 et de l'alimentation en énergie électrique dans les zones isolés. Mais, le réseau électrique hybride autonome ne peut pas être efficace et fiable sans un système de commande et de supervision robuste. Dans cette thèse, trois différentes topologies de réseau électrique hybride autonome avec leurs systèmes de commande et de supervision développés sont proposées. La première topologie consiste en un générateur diesel et un générateur éolien. La deuxième topologie consiste en générateur éolien, générateur photovoltaïque, batterie et générateur diesel. La dernière topologie est composée d'un générateur éolien, d'un générateur photovoltaïque, d'une pile à combustible, d'un électrolyseur et d'un générateur diesel. Le premier système de commande et de supervision développé est basé sur un contrôleur floue-PID-PI, la deuxième est basée sur un contrôler floue et la troisième est basé une commande de flux de puissance et un gestionnaire des charges. Les trois systèmes hybrides sont simulés en utilisant le logiciel Matlab/Simulink®. Malgré les scénarios compliqués des sources naturelles et la demande de charge, les performances améliorées des systèmes de commande et de supervision développés sont validées par les résultats satisfaisants obtenus. La charge du village avec les trois topologies a été satisfaite. En outre, Dans le premier système hybride, la tension et la fréquence sont stabilisées avec des déviations acceptables autour les valeurs standards. Dans le deuxième système hybride, les émissions quotidiennes de CO2 sont réduites à 414,5794 kg / l et la fréquence est réglé. Dans le troisième système hybride, les émissions quotidiennes de CO2 ont été réduites à 352,05 Kg / l et la fréquence est stabilisée autour la valeur standard avec les fluctuations
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    Identification de la lithologie par l'utilisation d'un système hybride Neuro-Flou (Application sur des données du Sud Algérien)
    (2015) Benbrouk, Salaheddine
    Nous avons tenté dans ce travail d'appliquer un système d'inférence flou (FIS) pour l'interprétation automatique des diagraphies, en vue d'identifier la taille des grains et la lithologie des formations. Pour cela, nous avons utilisé deux systèmes FIS, un, créé par l'utilisateur (log analyste) et un autre créé à partir d'un système neuro-flou ANFIS (Adaptif Neuro-Fuzzy Inference System), équivalent à un réseau de neurones supervisé de type Perceptron multicouche (PMC) à rétro-propagation. Pour le système FIS créé par l'utilisateur, nous avons conçu deux types de FIS, à savoir inférence Mamdani et inférence Sugeno, qui ont les mêmes fonctions d'appartenance des entrées (les diagraphies) et les mêmes règles floues, la seule différence est la sortie; pour le premier, la sortie est une donnée floue représentant la taille des grains, et pour le deuxième, la sortie est constante représentant la lithologie. D'après les résultats obtenus qui sont plus au moins satisfaisants, nous avons constaté que la performance du système FIS est conditionnée par le bon choix des fonctions d'appartenance et des règles floues. Afin de surmonter ces difficultés, Nous avons utilisé le système neuro-flou ANFIS pour la conception du deuxième système FIS sur la base des données d'apprentissage (des exemples d'entrées/sortie) du puits P2. A cette étape nous avons fait varier le pas d'apprentissage pour voir son influence sur la convergence du système. Les résultats obtenus sont présentés et comparés par rapport à ceux obtenus à partir du log chantier (Master log) et les données de carottes du puits P1
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    Prédiction des paramètres physiques des couches pétrolifères par analyse des réseaux de neurones et analyse faciologique
    (2015) Baouche, Rafik
    La caractérisation des réservoirs argilo-gréseux par les données de diagraphies est un moyen pratique de la description des réservoirs dans les champs pétroliers. Au cours des dernières années, plusieurs études ont été menées dans le domaine de l'ingénierie pétrolière en appliquant l'intelligence artificielle. Ce travail représente une méthode basée sur la pétrophysique qui utilise des diagraphies de puits et des données de modules de base pour prédire et enregistrer les données en profondeur dans les réservoirs argilo-gréseux de la formation du Trias dans le champ de Hassi R'Mel (Sahara algérien). Dans l'étude des gisements de pétrole, la prédiction de la perméabilité absolue et de la porosité est un élément fondamental dans les descriptions de réservoirs ayant un impact direct sur les autres paramètres pétrophysiques, les programmes d'injection d'eau et la bonne gestion de réservoir d'une manière plus efficace. Les formations du Trias du champ de Hassi R'Mel sont composées de grès et de sable schisteux avec de la dolomie. Les enregistrements diagraphiques de 10 puits de ce champ sont le point de départ pour la caractérisation de son réservoir. Ce travail présente un modèle hybride "neuro-fuzzy" basé sur l'utilisation des données de diagraphies pour l'estimation de la porosité et de la perméabilité. Une approche de la logique floue (fuzzy logic) est utilisée pour comparer la perméabilité carotte et la perméabilité calculée à partir des réseaux de neurones ainsi que celles de la porosité, développées dans ce modèle sur la base des données disponibles au niveau des puits. La logique floue est utilisée pour le choix des meilleurs rapports de forage associés à la porosité et la base de données de perméabilité. Le réseau neuronal est utilisé comme méthode de régression non linéaire pour développer une transformation entre diagraphies de puits sélectionnés et mesures de porosité et de perméabilité. Cette technique de méthode intelligente est utilisée comme un outil puissant pour l'estimation des propriétés des réservoirs d'après les paramètres diagraphiques et dans les projets de développement pétrolier et de gaz naturel
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    FPGA- Based intelligent dual- axis sola tracking control system
    (2015) Benzekri, Azzouz
    This thesis describes the design process of an FPGA-based sensor-driven intelligent controller applied to a dual-axis sun tracking system. Fuzzy control based on fuzzy logic theory is used as a solution for the FPGA implementation of a digital controller for this industrial application. The real-time controller determines when and how much to tune the driving motors to minimize the misalignment of the solar panel surface with the sun's incident rays during the day in order to harvest maximum power from the solar panel mounted on a tracker. To achieve such a digital controller, we developed an FPGA-based heterogeneous computing platform with the capability of partitioning the overall controller between two concurrent subsystems: (1) a hardware subsystem made up of a pair of fuzzy-like PD-type controllers implemented on the programmable fabric of the FPGA using the (Very-High Speed Integrated Circuit) Hardware Description Language (VHDL), and (2) a software subsystem, a soft processor Nios® II-based supervisory control system implemented using the system-on-a-programmable (SoPC) approach. This hardware/software codesign implemented in a single chip makes the connections between the two subsystems work with low power and low latency resulting in an optimal efficiency and performance. An experimental structure is constructed in the laboratory. The controller allows this structure to perform an approximate three-dimensional hemispheroidal rotation to track the sun's movement during the day to improve the overall efficiency of the solar panel. Integrating the whole digital controller in a single chip accelerates development time while maintaining design flexibility. Moreover, it reduces the circuit board costs with a single-chip solution, and simplifies product testing Compared with traditional design approach using programmed logic (microprocessor- microcontroller- and DSP-based systems), the proposed solution uses a single low-cost FPGA device while enabling higher degrees of flexibility and concurrency. The digital controller developed with Altera Quartus II 9.1 sp2 Web Edition software development suite tools is simulated and realized on a Cyclone-II EP2C35F672C6 FPGA platform to verify its feasibility and functionality
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    Contribution à la caractérisation des réservoirs fissurés du champ de Hassi Messaoud par classement flou, réseaux de neurones artificiels et magnétisme des roches
    (2015) Ali Zerrouki, Ahmed
    Les réservoirs fissurés naturels forment une catégorie des réservoirs tout à fait particulière, à cause de l'effet de la porosité et la perméabilité de fractures. L'optimisation de l'exploitation des réserves d'hydrocarbures dans ce type de réservoirs nécessite une étude spécifique par rapport aux autres réservoirs conventionnels. Notre étude consiste à exploiter au maximum les données disponibles pour mieux caractériser ce type de réservoirs, malgré le manque d'enregistrement de diagraphie sonique dans les puits étudiés. Les données des diagraphies sont utilisées pour estimer la porosité de fractures naturelles qui est considérée comme un paramètre essentiel pour évaluer et modéliser un réservoir fracturé. La prédiction de ce paramètre est faite, en se basant sur la logique floue et les réseaux de neurones. La fracturation du réservoir des quartzites de Hamra au sud-ouest du champ de Hassi Messaoud est étudiée, en exploitant les données des diagraphies d'imagerie et les carottes de puits. La combinaison des différentes techniques (diffraction des rayons X, microscopie électronique à balayage et magnétisme des roches) est utilisée pour mieux caractériser la nature des porteurs magnétiques dans le réservoir étudié. La recherche d'une relation linéaire ou non linéaire entre la susceptibilité magnétique et les paramètres pétrophysiques a fait l'objet de notre étude, en appliquant l'analyse des composantes principales et les réseaux de neurones. Les résultats trouvés montrent que le coefficient de corrélation (R2) entre les valeurs de la porosité de fractures estimées par le réseau de neurones et celles calculées par diagraphies est égale à 0.878. Les techniques combinées utilisées pour identifier la minéralogie magnétique ont montré que la pyrrhotite, l'hématite et la magnétite sont les minéraux magnétiques responsables de la forte susceptibilité magnétique dans le réservoir des quartzites de Hamra des puits étudiés. La prédiction de la susceptibilité magnétique est estimée à partir des données de diagraphies, en utilisant la logique floue et les réseaux de neurones. Les résultats trouvés, avec un réseau de 25 neurones dans la couche cachée, montrent une bonne performance dans la phase de test, avec une erreur quadratique moyenne, erreur relative moyenne et un coefficient de corrélation (R) égaux à 0.0142, 0.0743 et 0.907 respectivement. Ces résultats prouvent l'existence d'une relation non linéaire entre la susceptibilité magnétique et ces paramètres
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    Apport de l'approche neuro-floue en génie mécanique. Application au choix automatique des outils d'un centre de tournage
    (2006) Maiza, Med Bachir; Belaidi, Idir (Encadreur)
    La recherche en productique porte sur la conception et la mise en oeuvre des systèmes de production (fabrication des produits, mais également conception, management et logistique associés). Il faut pouvoir satisfaire des marchés exigeant des produits variés, de qualité élevée, à faible coût, renouvelés fréquemment, avec une demande fluctuante, et s’adapter à un environnement monétaire, réglementaire et normatif en perpétuel changement, ainsi qu’à une concurrence mondiale de plus en plus serrée et de moins en moins prévisible. L’objet de notre étude concerne l’utilisation des réseaux de neurones et de la logique floue pour la proposition d’un concept basé sur la mise en oeuvre d’un système Neuro-flou, qui servira comme outil d’aide à la décision pour assister un opérateur, sur une machine à commande numérique, dans le choix automatique des outils de coupe en fonction des variations du profil à réaliser sur une pièce. En premier lieu, nous soumettons une présentation d’un état de l’art sur l’application et l’apport des réseaux de neurones et de la logique floue ainsi que leur association dans différents domaines du génie mécanique et l’intérêt porté aujourd’hui à ces outils mathématique. En second lieu, est proposée une application des réseaux de neurones en association avec la logique floue pour la mise en oeuvre d’un système, Neuro-flou, d’aide au choix rationnel des outils de coupe lors de la programmation d’un centre de tournage à commande numérique. Nous concluons sur des perspectives de mise en oeuvre industrielle d’une telle démarche, pour aboutir à des systèmes, intelligents, de fabrication automatisés
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    Hybrid renewable energy systems optimization based on artificial intelligence
    (2014) Berrazouane, Sofiane
    In 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