Thèses de Doctorat et Mémoires de Magister
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Item Intégration des techniques de l'intelligence artificielle dans l'analyse des systèmes complexes : cas de l'industrie pharmaceutique(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2024) Amrani, Mohamed; Benazzouz, Djamel(Directeur de thèse)En résumé, pour mieux cerner l'objectif de ce travail de recherche, commençons par poser les questions suivantes : Quelle est la problématique du sujet ? L'industrie pharmaceutique revêt une importance cruciale en raison de son impact direct sur la santé humaine. Cependant, en dehors de la phase de conception et de mise en place des installations pharmaceutiques, et même tout au long de leur exploitation, de nombreux aspects méritent une attention particulière. En premier lieu, la sécurité joue un rôle essentiel. Il est impératif de garantir la sécurité et la santé de tous les intervenants, y compris le personnel travaillant dans l'industrie pharmaceutique, ainsi que de préserver les produits fabriqués et l'environnement dans lequel ils sont utilisés. Il est essentiel de mettre en place des mesures rigoureuses de protection pour atteindre ces objectifs fondamentaux. De plus, l'industrie pharmaceutique est soumise à des normes et réglementations strictes (OMS, FDA, BPF, LNCCP…), ce qui ajoute un niveau supplémentaire de complexité. Les systèmes de fabrication pharmaceutique présentent également des défis techniques considérables. Les processus de production sont souvent intrinsèquement complexes, impliquant de multiples équipements et étapes interdépendantes. Il est impératif de bien comprendre et de gérer cette complexité pour garantir des opérations fluides et efficientes. Par ailleurs, l'exactitude des équipements de laboratoire revêt une importance cruciale dans l'industrie pharmaceutique. Les tests et les analyses doivent produire des résultats précis et fiables afin d'assurer la qualité et la conformité des produits. Enfin, la maîtrise des différentes sources de contamination demeure un enjeu majeur. Il est essentiel de prévenir et de contrôler les contaminations croisées, microbiennes et d'autres éventuelles sources de contamination tout au long des processus de production pharmaceutique. Quelle est la solution développée pour remédier ? Face à l'ensemble de ces contraintes, il est impératif d'investir dans des technologies de pointe pour maîtriser les contaminations et préserver l'environnement. C'est dans cette perspective que nous avons introduit une nouvelle approche basée sur l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA). Cette approche novatrice vise à améliorer la qualité, l'efficacité et la sécurité des opérations pharmaceutiques en tirant parti des capacités avancées de l'IA pour détecter, prévenir et résoudre les problèmes liés à ce secteur en question. Afin d'atteindre cet objectif, nous avons sélectionné trois études de cas qui abordent l'ensemble de ces problématiques. Les critères de sélection de ces études ont été définis en collaboration avec des experts de l'industrie pharmaceutique, en tenant compte de la disponibilité des données et de l'importance des défis qu'elles abordent. Pour remédier à ces problématiques, nous avons développé des modèles hybrides intelligents en combinant les techniques des réseaux de neurones artificiels et des réseaux bayésiens. L'application de ces techniques facilite la surveillance, le diagnostic et la prévision des défaillances, ce qui rend la gestion des problèmes posés possibleItem Optimisation de l'algorithme de détection des défauts à base de BG-LFT(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2023) Ouziala, Mahdi; Benazzouz, Djamel(Directeur de thèse)Les systèmes industriels sont devenus de plus en plus complexes d'où une automatisation est une commande très sophistiquée est une obligation non évitable. Cette complexité peut provoquer des dégâts et des catastrophes très importants, surtout dans les systèmes pétrochimiques et nucléaires. ?viter ces dégâts est une chose essentielle pour les industriels et les scientifiques par ailleurs, ce qui a donné naissance à beaucoup de travaux de recherches dont l'objectif est de détecter, anticiper et pourquoi pas prédire les défaillances afin d'éviter des pannes et des dégâts environnementaux, économiques ainsi que les accidents humains. Dans notre travail, nous, nous avons penché sur le problème de détection optimale des défauts avec les Bonds graphs LFT. Le bond graph présente une démarche très puissante et très adaptée à la génération des systèmes de détection robuste grâce à ses propriétés comportementales structurelles et causales. L'outil bond graph a servi pour la représentation graphique des incertitudes paramétriques, cette représentation est fondée sur le principe de la transformation linéaire fractionnel appliquée au bond graph (LFT-BG) cette méthode a permis de générer des seuils adaptatifs pour une détection robuste, mais ça empêche d'avoir quelques ambiguïtés. La surestimation des incertitudes lors de la génération des seuils adaptatifs engendre une non-détection de certains défauts à faibles valeurs. Le problème d'estimations de ces incertitudes peut être vu comme un problème d'optimisation de la surface qui sépare les deux fonctions seuils, résidus générés par LFT-BG. Pour faire mettre cette idée en pratique, nous avons choisi l'utilisation des méthodes d'optimisation bio inspirée. Ces dernières sont des méthodes plus adaptées au problème d'optimisation complexe. ? la suite de cette optimisation, nous avons pu réestimer de nouvelles valeurs d'incertitude paramétriques à travers lesquelles on génère des seuils adaptatifs optimisés. Ces seuils adaptatifs optimisés ont assuré une détection optimale et précoce des défauts de faibles grandeurs. ? travers cette thèse, nous avons pu constater l'amélioration des performances de l'algorithme de détection de défaut à base des bonds graphs LFT. Cette méthode de génération de seuils optimisés a fait l'objet d'une validation sur un véhicule bond d'essai, le Robucar. Ce dernier, est un véhicule autonome intelligent. Nous avons pu vérifier l'utilité de notre algorithme de détection optimale, à l'aide d'une co-simulation à l'aide de logiciel MATLAB Simulink. Les résultats de la validation étaient prometteurs. Notre thèse est une initiation au diagnostic robuste et optimale à travers l'utilisation des méthodes d'optimisation et celle de l'intelligence artificielle dans le but de développer des systèmes de détection performant et même des systèmes de control tolérants aux défautsItem Maintenance conditionnelle par analyse vibratoire : application aux roulements à bille(Université M'Hamed Bougara : Faculté de Technologie, 2023) Belaid, Siham; Lecheb, Samir(Directeur de thèse)On sait que les roulements à billes ont des effets considérables sur les vibrations du système de transmission, surtout en présence de défauts locaux ainsi que de fissures. ? cet effet, le présent document est consacré sur le diagnostic de la croissance des fissures dues aux chocs et aux vibrations des roulements à billes à l'aide d'une analyse vibratoire. Notre travail est d'abord consacré à l'étude du comportement statique du roulement à billes en déterminant les contraintes et les déplacements, puis l'étude de son comportement dynamique en déterminant les cinq premières fréquences naturelles. Ensuite, une étude d'analyse dynamique du roulement a été effectuée avec des défauts en fonction de la longueur et de l'emplacement des fissures. Les résultats obtenus, ont montré clairement que les fréquences naturelles diminuent de manière non-linéaire avec la croissance de la longueur de la fissure, d'autre part les contraintes augmentent avec la présence des points singuliers de la fissure. Cette diminution des fréquences naturelles peut être utilisée comme indicateur de l'état de défaillance, c'est-à-dire utilisée comme paramètre de diagnostic et de dépistage, ainsi que pour mettre en évidence la durée de vie en fatigue du roulementItem Intelligence artificielle appliquée au diagnostic des systèmes de production(2013) Berkane, NacerLe travail de recherche présenté dans ce mémoire consiste à diagnostiquer et à surveiller un système de production industriel en temps réel on utilisant un outil de l'Intelligence Artificiel "Réseaux de Neurones". Cette approche a de nombreux avantages, Tels que la classification et la séparation non linéaire. Grâce à cette caractéristique, nous avons pu mettre en œuvre une application de diagnostic sur un système réel d'un atelier de production "Laminoir à Chaud(LAC)" de tôles situé à Arcelor Mittal d'El Hadjar (Annaba). Pour le système choisi, nous avons défini les états de bon et de mauvais fonctionnement. A partir de là, la détection des pannes est possibleItem Diagnostic des machines tournantes, étude numérique et expérimentale(2006) Lalouche, AhmedLa tache la plus importante et la plus coûteuse en terme de temps et de coûts dans la surveillance et la maintenance des machines tournantes est la détection et le diagnostic de défaut. L’analyse vibratoire est la méthode la plus utilisée dans le diagnostic de défauts de machine. Le principe de cette méthode est basé sur l’analyse spectrale par la transformée de Fourier. Cette dernière donne de bons résultats notamment pour le désalignement et le défaut de rotor. Pour mettre en évidence l’effet de la charge sur la nature et la gravité du défaut, un diagnostic de ce dernier sur un roulement d’une machine tournante est effectué avec charge et sans charge. Les spectres obtenus montrent l’influence de la charge sur ces roulements : un aperçu plus précis sur les défauts existant ainsi que l’amplification de ces derniers. L’analyse des défauts par la FFT s’est avérée très limitée. Pour cela, on a utilisé le principe " Zoom " pour permettre la détermination des pics correspondent aux défauts de roulement. Cependant, il est impératif d’utiliser la détection d’enveloppe afin de pouvoir extraire les fréquences caractéristiques de ces défautsItem Contribution à l’étude de la supervision industrielle automatique dans un environnement SCADA(2009) Ikhlef, BoualemRépondant aux besoins de la qualité, de la quantité de la production et de la concurrence du marché économique, les industriels ont tendance à améliorer et à élargir leurs installations et deviennent ainsi de plus en plus complexes, contribuant en même temps à augmenter les risques de pannes qui peuvent survenir sur le fonctionnement de l’installation et à diminuer la sécurité du personnel et de l’environnement. A cet effet beaucoup de méthodes de surveillance ont été développées ces dernières se divisent en deux grandes familles, on retrouve des méthodes à base de modèle, et des méthodes à base des données historiques du système. D’autres techniques de supervision ont été développées pour les installations à haut risque, qui consistent à superviser à partir d’un poste de pilotage qui se situe très loin du site supervisé, cette technique de supervision appartient à la supervision dans un environnement SCADA Dans le premier chapitre de ce travail, on a présenté l’architecture d’un système industriel, quelques concepts généraux de la supervision, les risques qui menacent la sureté industrielle et un petit aperçu sur l’environnement SCADA. Dans le deuxième chapitre, on a présenté un état de l’art des deux catégories de méthodes de surveillance qui existent ; les méthodes à base de modèle et les méthodes sans modèle. Dans le troisième chapitre, on a présenté l’approche structurelle et l’estimation paramétrique avec des exemples illustratifs et une comparaison entre ces deux approches Dans le quatrième chapitre, on a généré les algorithmes de surveillance d’un système à trois réservoirs, en utilisant l’approche structurelle, puis on les a implémenté dans l'induSoft Web Studio, un logiciel de supervision qui fonctionne dans l’environnement SCADA, et on a aussi réalisé une supervision et un contrôle à distanceItem Surveillance automatisée de processus industriels complexes(2014) Baiche, KarimLes processus industriels complexes nécessitent une méthodologie de détection rapide et précoce des défaillances dans leurs systèmes et machines à cause de l'utilisation fréquente de ces derniers dans diverses applications et domaines ainsi que leur impact socio-économique. Le travail présenté dans cette thèse évoque plusieurs approches de traitement et d'analyse appliquées au diagnostic des défauts à savoir certains défauts de machines tournantes (roulement) et défauts de capteurs (système à trois réservoirs -three tank system). Pour mettre en œuvre ce travail de recherche, nous avons établi une feuille de route selon les démarches suivantes : Etablir un état de l'art sur le principe du FDI et les différents défauts pouvant être enregistrés et identifiés. Etablir un prétraitement basé sur l'analyse spectrale avec modèle et sans modèle en utilisant les statistiques d'ordre deux et d'ordre supérieur. le premier type d'approche consiste à utiliser des modèles analytiques du processus, ceux-ci fournissent une estimation en ligne des grandeurs non mesurables. la seconde catégorie d'approche consiste à analyser les signaux mesurés sur la machine en cours de fonctionnement. Les analyses sont réalisées pour la plupart, dans le domaine fréquentiel et en régime permanent. Les informations issues de ces analyses permettent souvent une identification efficace de défaillances présentes au niveau des différents organes du processus. Toutefois ces approches fréquentielles trouvent leurs limites en présence d'importants bruits de mesure qui noient l'information pertinente. Etablir un test statistique basé sur la SPE en utilisant la MSPCA, Identifier les sources de défaillances en utilisant l'ACI