Thèses de Doctorat et Mémoires de Magister
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Item Surveillance et diagnostic d’une ligne de production par les réseaux de neurones artificiels(2010) Amrani, MohamedCe travail de recherche présente une modélisation et une simulation de diagnostic et de surveillance en temps réel des équipements stratégiques d’une ligne de production. Le modèle est basé sur les réseaux de neurones artificiels RNA. L’objectif est de détecter et localiser toute anomalie qui peut survenir dans une machine. L’équipement considéré dans cette étude est une ligne de production pharmaceutique BEKER laboratoire Dar El Beida- Algérie la machine qui nous intéresse est un équipement stratégique dans la production. Nous avons défini les zones de bon et de mauvais fonctionnement. A partir de là, la simulation des pannes est possibleItem Surveillance et diagnostic d'un système de production agroalimentaire(2012) Haddouche, MohamedLa disponibilité des installations industrielles présente un impact très important pour chaque société activant dans le domaine de la production et qui doit résister à la mondialisation où la concurrence est très rude. Ce présent travail a pour but d'utiliser les réseaux de neurones artificiels (RNA) et particulièrement Le Réseau à Fonctions de base Radiales (RFR) dans le domaine de la surveillance et diagnostic d'un système de production. La nécessité d'utiliser cette technique d'intelligence artificielle vient du faite qu'il n'existe pas un modèle formel pour définir l'état du processus industriel c'est-à-dire la déduction direct d'une défaillance à partir des données capteurs et sans l'intervention de l'expert humain. Pour bien mener cette étude ; on a devisé notre travail en deux parties : la première partie consiste à étudier les notions fondamentales sur la surveillance et diagnostic dans le domaine industriel ainsi que les RNA et le RFR en justifiant le choix de cet outil. La deuxième partie présente une étude pratique d'un processus industriel réel ; on a développé un modèle de surveillance qui défini l'état du processus à partir des données réelles de l'entrée. Une simulation a été réalisée sous Matlab pour évoluer les performances du système. Finalement ; on a élaboré une interface à l'aide d'un langage de programmation pour faciliter la manipulation de ce modèleItem 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 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 searchItem Application de l'intélligence artificielle et réseaux de petri dans le diagnostic des systèmes complexes(2014) Tales, AzzeddineL'objectif de ce travail de recherche est d'utiliser l'intelligence artificielle et les réseaux de Petri pour diagnostiquer un système. Le diagnostic à base des RdP permet de pouvoir détecter et localiser toute anomalie qui peut survenir dans le système. Ce système peut être simple ou complexe selon les besoins. L'outil RdP nous a permis de modéliser quelques applications industrielles. Par la suite on a développé un algorithme sous Matlab qui nous a permis de pouvoir suivre le fonctionnement de ces modèles. Les résultats obtenus nous montrent les anomalies tout en les détectant et en les localisant en temps réelItem Système d'aide à la décision pour la détection offline des cas de fraudes sur le réseau sonelgaz(2012) Moulay, AzzeddineLe vol d'électricité est un problème au quel sont confrontés toutes les compagnies d'électricité dans le monde entier. Trouver des mesures efficaces pour la détection de la consommation frauduleuse de l'électricité a été un domaine de recherche actif ses dernières années. Dans le présent travail on propose une nouvelle approche de détection des pertes non-techniques dans les réseaux 'électriques en utilisant les techniques de fouille de données et les techniques de l'intelligence artificielle ; à savoir: les séparateurs à vaste marge (SVM). La motivation principale de cette étude est d'aider la Sonelgaz (Algérie) à réduire ses pertes non techniques dans le secteur de distribution. Le système intelligent développé dans cette étude de recherche détecte les clients suspects afin qu'ils soient inspectés sur place par les agents de la société de distribution.Cette approche fournit une méthode d'exploration de données, ce qui implique la sélection et l'extraction des caractéristiques de l'historique des indexes de consommation des clients. La technique des séparateurs à vaste marge appliquée dans cette étude utilise ces caractéristiques afin de dénoncer les comportements anormaux ou bien suspectsItem Optimisation de la conduite de processus par émulation floue des stratégies de commande(2014) Lamraoui, OualidLa théorie de commande multivariable offre des outils intéressants pour la conception de contrôleurs se basant sur des critères d’optimalité et de robustesse. Cependant, l’application de certaines de ces méthodologies conduit dans certains cas (systèmes de grandes dimensions, synthèse H1,. . . ) à des réalisations d’ordre élevé nécessitant le recours à des simplifications structurelles (notamment de réduction d’ordre ou d’approximation) avant toute éventuelle implémentation. Ces simplifications ne sont bien évidemment pas sans effets. En fait, dans bon nombre de cas, des dégradations de performances ou même des situations de désadaptation du contrôleur au processus à régler peuvent être observées. L’émulation par approches alternatives inspirées de l’intelligence Artificielle (AI) de ce type de lois de commande multivariable conduisant à des configurations réalisables représente une piste intéressante à étudier et à mettre en oeuvre. Dans le présent travail, nous nous sommes plus particulièrement intéressés aux systèmes d’inférence floue issus de la théorie de la logique floue pour étudier cette problématique. L’objectif de ce travail est de synthétiser des systèmes de commande à base de règles floues émulant des lois de commande optimale et robuste d’ordre élevé à partir d’une base de données dont la réalisation pratique est souvent difficile voire impossible à mettre en oeuvre. Pour ce faire, une méthodologie de synthèse de lois de commande multivariable basée sur la coalescence floue est proposée. L’objectif étant d’émuler le comportement dynamique d’un système de commande multivariable par la génération automatique de bases de règles floues susceptibles de le décrire à partir de données. Afin de mettre en oeuvre cette approche, deux différentes configurations de commande multivariable sont examinées : le contrôle H1 avec loop-shaping et le contrôle LQG. Pour démontrer la performance de la méthodologie d’émulation floue proposée, une application à la commande d’un générateur de turbine à vapeur est traitée. Plusieurs simulations sont effectuées dans différentes conditions de fonctionnement