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Séminaires Doctorat Génie Electrique, Option: Automatique

PREMIER SEMESTRE

SEMINAIRE 1 : 1ER SEMESTRE :

Intervenants :  Dr.  Med   Lamine   Benloucif   MCB

Commande Tolérante Aux Défauts

Dans certains systèmes complexes, la phase de détection et de localisation d’un ou de plusieurs défauts est nécessaire mais n’est pas suffisante pour garantir la sûreté de fonctionnement car il est indispensable de modifier la loi de commande en temps réel afin de maintenir la stabilité du système et de garantir ainsi un fonctionnement acceptable en mode dégradé. Ainsi, il est nécessaire d’associer au diagnostic une loi de commande tolérante aux défauts.

La commande tolérante aux défauts a pour but de s’accommoder automatiquement de l’effet des défauts tout en étant capable de maintenir la stabilité et au mieux les performances nominales du système. La conséquence est d’éviter l’arrêt immédiat du système et de permettre son fonctionnement en mode dégradé.

La commande tolérante aux défauts (FTC) utilise principalement deux stratégies d’accommodation:

L’accommodation passive qui est basée sur les techniques de commande robuste par rapport aux incertitudes structurées que sont les défauts (commande  ,…). Ce type d’approche n’a besoin ni d’un module de diagnostic pour détecter la présence des défauts ni d’un bloc de reconfiguration de la structure et/ou des paramètres du système de commande.

L’accommodation active qui permet de  réagir à l’apparition d’un ou de plusieurs défauts par la reconfiguration du système de commande. L’objectif principal est de compenser au mieux l’effet des défauts sur le système afin que la stabilité et les performances du système soient maintenues. Tout schéma FTC actif comporte essentiellement les trois éléments suivants : 

 

1)  Une commande reconfigurable

     2)  Un module de diagnostic permettant la détection, l’isolation et l’estimation de    l’amplitude des défauts

     3) Un mécanisme de reconfiguration 

On présente dans ce séminaire les principales approches de commande tolérante aux défauts de type actif qui combinent de manière adéquate des méthodes de diagnostic et de commande. On s’intéressera notamment dans le contexte des systèmes non-linéaires, à l’utilisation des techniques d’observation et de commande à modes glissants, des techniques multi-modèles et des techniques neuro-floues.

Mots clés : Défauts, Diagnostic, Tolérance aux défauts, Estimation, Commande, Systèmes non-linéaires.

 

SEMINAIRE 2: 1ER SEMESTRE

Le Calcul Fractionnaire et ses applications en Science et Ingénierie

Intervenants :   Dr.  Laadaci SamirMCA

1ère séance : « Introduction au Calcul Fractionnaire »

2ème séance : « Applications du Calcul fractionnaire en science et ingénierie »

3ème séance : « Axes de recherches et tendance actuelle dans le domaine du C.F. »

Mots clés : Fractionnaire,  Commande, Correcteur, Systèmes non-linéaires.

 

SEMINAIRE 3: 1ER SEMESTRE

 

Commande Prédictive Non Linéaire d’un Procédé de Traitement des Eaux Usées

Intervenants :   Dr.  Messaoud  Ramdani  MCA

L’eau étant une ressource en partie renouvelable, il est nécessaire de la protéger de l’impact des activités humaines. Les conséquences sur la santé publique, notre bien être et sur la qualité des milieux naturels, obligent les pouvoir publics à réglementer et contrôler. Les objectifs fondamentaux des procédés de traitements des eaux usées sont d’atteindre une concentration de matière biodégradable et de nutrients, suffisamment basse dans les effluents et une production minimale de boues, avec des coûts opératoires minimaux.

Les procédés de traitement des eaux usées sont de grandes dimensions, non linéaires et complexes. Ils sont aussi sujets à de grandes variations, dans le flux d’entrée etla composition de l’eau à l’entrée, qui ne sont pas connues.

La commande prédictive (ou compensation ou correction anticipatrice) est une technique de commande avancée de l'automatique. Elle a pour objectif de commander des dispositifs industriels complexes. Le principe de cette technique est d'utiliser un modèle dynamique du processus à l'intérieur du contrôleur en temps réel afin d'anticiper le futur comportement du procédé. La commande prédictive fait partie des techniques de contrôle à modèle interne (IMC : Internal Model Controler). En anglais on utilise le terme MPC ou MBPC pour qualifier la commande prédictive : Model (Based) Predictive Control ou aussi PFC : "Predictive Functional Command". Cette méthode à été découverte par un français, J. Richalet, en 1978 et généralisée par D. W. Clarke en 1987 en accord avec de grands groupes industriels aux États-Unis et en Europe (Shell et Adersa).

La commande prédictive est parfois utilisée pour commander des dispositifs complexes comportant plusieurs entrées et sorties où le simple régulateur PID est insuffisant. Cette technique est spécifiquement intéressante quand les dispositifs possèdent des retards importants, des réponses inverses et de nombreuses perturbations. Les principaux utilisateurs de la commande prédictive sont les raffineries de pétroles, l'industrie chimique et agro-alimentaire, la métallurgie, l'aérospatiale... Les principaux avantages de la commande prédictive sont les suivants :

L'idée générale est intuitive et facile à comprendre

Permet de respecter les contraintes sur les variables contrôlées et manipulées.

Evite des variations excessives sur les variables manipulées, la commande est plus douce. Cela permet une meilleure utilisation des actionneurs (vérins, vannes, moteurs) et leur temps de vie est ainsi augmenté.

En cas de perturbations mesurables, le dispositif s'adapte automatiquement.

Permet généralement un réel gain financier

Mots clés : Modèle, Prédictive Commande, Non Linéaire, Anticipée, Compensation, Modélisation.

 

SEMINAIRE 4: 2ER SEMESTRE

Estimation du flot optique dans une séquence d’images

Intervenant: Dr. Toufik  Bouden Grade : MCA

L’information du mouvement n’est pas directement disponible. En effet, le mouvement d’un pixel (point particulier), ou d’un ensemble de pixel (région), doit d’abord être estimé pour être ensuite interprété. Le mouvement observé dans une vidéo par exemple est nommé mouvement apparent, il correspond à la projection dans le plan image (2D) d’un mouvement réel de la scène 3D.

L’estimation du mouvement nécessite une modélisation, cette dernière peut être plus ou moins complexe. citant l’exemple d’un modèle simple,  qui consiste à exprimer le mouvement sous la forme d’une translation suivant l’axe horizontal ou vertical de l’image, l’estimation du mouvement d’un point ou d’une région entre deux image I(t) et I(t+1), est effectué en mettant en correspondance le contenu de ces deux images. Nous posons comme hypothèse que ce point ou cette région ne change pas d’aspect entre les deux images de manière à pouvoir le suivre, on entend ici par son aspect, sa texture et sa couleur. L’hypothèse fondamentale en estimation du mouvement est donc l’invariance de la fonction intensité lumineuse, I(x,y) de chaque pixel p(x,y) durant son déplacement:                                                                          

L’estimation du mouvement est un problème fondamental pour l’analyse des séquences d’images. Il consiste à mesurer la projection 2D dans le plan de l’image d’un mouvement réel 3D, dû à la fois au mouvement des objets dans la scène et aux déplacements de la caméra. Le mouvement 2D, appelé généralement, flot optique, est une variable cachée et n’est accessible que par l’analyse des variations temporelles de fonction de luminance. Les développements récents en vision par ordinateur, ont concentré les recherches ces dernières années sur la compréhension de l’analyse et la représentation du mouvement à partir des images statiques prises à part d’une séquence vidéo. Dans les deux dernières décades, plusieurs méthodes (Horn et Shunck [HOR81]; Lucas et Kanade [LUC81]; Fleet et Jepson [BAR94] [BEA95] [BAR02];  Polina et Golland [POL95]; Tsai et al. [TSA99]; Ming et al. [MIN02]; Zhang et Lu [ZHA00]; Bruno et Pellerin [BRU00]; Barron et Klette [BAR02], Arredondo et al. [ARR04], Joachim Weickert et al. [WEI01] [JOA03] [THO04] [ANDO5] et enfin Volker Willert et al. [VOL05]), sont proposées pour l’estimation et le calcul du mouvement dans une séquence d’images.

Mots clés : flot optique, ECMA, EDP, approche différentielle, mise en correspondance, compensation, codage et compression, 2D, 2D+t, 3D+t.

 

DEUXIEME SEMSTRE 

SEMINAIRE 5: 2EME SEMESTRE

Partenariat Université-Industrie 

Intervenants :Dr.  Ivan    Vaclavik  Professeur

Les partenariats université-industrie sont devenus l’un des thèmes prioritaires du programme d’orientation de l’enseignement supérieur, tant sur le plan national qu’institutionnel. Dans un contexte économique où le capital de savoir devient primordial, les gouvernements prennent de plus en plus conscience de l’importance des établissements d’enseignement supérieur en tant qu’acteurs stratégiques du développement économique national et régional, capables d’accroître les compétences et les connaissances de la population active et de contribuer à produire et gérer l’innovation grâce au transfert de technologie.  Les organismes subventionnaires favorisent la compétitivité des entreprises en contribuant au financement de projets de recherche et développement en collaboration avec des scientifiques œuvrant dans des universités et des collèges.

Mots clés : Partenariat, Transfert Technologique, développement, Compétences, Innovation

  

SEMINAIRE 6 : 2EME  SEMESTRE

Intervenant:   Pr. Raoul Herzog  Professeur

Réglage robuste appliqué

Le réglage robuste a été un grand sujet de recherche dans les années 80 et 90. Aujourd’hui, le domaine est mature, au moins pour le cas des systèmes linéaires multivariables, et une multitude de théorèmes et d’algorithmes numériques existent.  Alors que l’apprentissage de la théorie peut être rébarbatif, il serait beaucoup plus intéressant d’utiliser une approche pédagogique « utilisateur ». Au lieu d’apprendre la théorie en détail, il faut plutôt savoir appliquer les outils existants dans le domaine ! L’atelier présentera des démonstrations de la boîte à outil « robust control » de Matlab, et abordera la matière compliquée d’une manière très intuitive.

Mots clés : Réglage, système linéaire multivariable, apprentissage, Robuste.

 

TROISIEME SEMESTRE 

SEMINAIRE7: 3EME SEMESTRE :

Intervenant :     Dr.    Harkat Faouzi    MCA

D´détection et localisation de défauts multiples par analyse en composantes principales non linéaire.

Dans ce papier nous présentons une approche basée sur l’Analyse en Composantes Principales Non Linéaire (ACPNL) pour la détection et la localisation de défauts multiples. Le modèle ACPNL est obtenu en combinant l’algorithme des courbes principales et deux réseaux RBF (Radial Basis Function) à trois couches en cascade. L’approche de reconstruction de plusieurs variables `a la fois est proposée dans le cas non linéaire et appliquée avec succès `a la détection et localisation de défauts multiples d’un réseau de surveillance. L’approche proposée permet de réduire considérablement le nombre de résidus utilisés pour la localisation et permet également de proposer des valeurs de remplacement simultanées pour les différentes mesures en défauts.

Mots clefs – Diagnostic, détection et localisation de défauts, Analyse en composantes principales non linéaires.

 

SEMINAIRE8 : 3EME SEMESTRE :

Intervenant :           Dr.  .  ZENNIR      Youcef    MCB

Etude et Comparaison de Différentes Structures de Commande Multi-Contrôleurs. Application à un Robot Manipulateur

Les systèmes industriels  à commander devenant de plus en plus complexes, les lois de commande deviennent elles-mêmes complexes et parfois difficiles à mettre en oeuvre. En outre, l’obtention d’un modèle précis du procédé devient nécessaire. Les méthodes de modélisation traditionnelles s’avèrent souvent incapables de représenter le comportement global d’un système. L’automaticien est alors confronté à un problème de choix pour la construction d’une loi de commande.

La commande de systèmes non linéaires avec comme hypothèse : 
 
le fait que les non-linéarités sont suffisamment importantes pour qu’un contrôleur linéaire ne puisse pas donner d’assez bonnes performances. En effet, si cette hypothèse est effectivement respectée, quel que soit le degré de sophistication des régulateurs conventionnels linéaires, leurs performances sont largement détériorées en présence de variations paramétriques ou de perturbations caractérisant de tels systèmes. L’utilisation d’un unique régulateur linéaire est écartée.

le fait que nous avons à notre disposition un minimum d’informations sur le comportement du système. En fait, nous supposons connaître partiellement le procédé. Nous sommes uniquement en mesure de connaître localement son comportement.

Les commandes étudiées sont de type multi-contrôleurs. Elles permettent la commutation de lois de commande selon l’environnement du procédé. Elles autorisent l’utilisation de contrôleurs obtenus par des méthodes diverses et ont l’avantage de réagir plus rapidement qu’une commande adaptative classique à un changement brusque de l’environnement. Elles vont consister en deux étapes :

Synthèse de contrôleurs locaux : cette première étape se sert de la deuxième hypothèse précitée. En effet, connaissant a priori le comportement du système dans différentes zones de fonctionnement, la synthèse de contrôleurs locaux devient alors aisée.

L’étape suivante est de prendre en compte ces lois de commande locales afin d’élaborer la loi de commande effectivement appliquée au procédé. Ce rôle est rempli par le commutateur éventuellement contrôlé par un superviseur. La synthèse d’un commutateur et d’un superviseur est une étape importante. 
 
Mots Clés : Robot manipulateur, commande multi-contrôleurs, commande prédictive, logique floue, commande adaptative.

 

SEMINAIRE9 : 3EME SEMESTRE :

Intervenant :  Dr. Sofiane  Gherbi  MCB

Technique de commande à séquencement de gain: Gain-Scheduling

Les méthodes de commande des systèmes non linéaires, reposant sur le principe du séquencement du gain : ‘‘Gain-Sheduling’’, sont largement utilisés pour la commande des systèmes non linéaires. Son principe repose sur la décomposition du système non-linéaire en un certain nombre de sous-systèmes linéaires selon plusieurs points d’équilibre, offrant ce qui est certainement le plus grand avantage de ce type de méthodes : la possibilité d’appliquer les puissants (et relativement bien développés) outils de commandes linéaires afin de concevoir un contrôleur linéaire pour chaque point d’équilibre, donnant lieu a un ensemble de contrôleurs qui sera ramené a un seul en appliquant des techniques d’interpolation sur la plage fréquentielle considérée.

Les inconvénients de cette approche classique est que le contrôleur trouvé assure la stabilité et les performances désirées uniquement aux points de fonctionnement considérés (faible robustesse aux variations paramétriques). De récentes techniques de commande basées sur les systèmes à paramètres variant dans le temps LPV, contournent ces difficultés et assurent la robustesse en stabilité et performances de la boucle fermé.

Mots clés : systèmes non linéaires, commande robuste, LPV, Gain-Scheduling,

  

QUATRIEME SEMESTRE

SEMINAIRE10 : 4EME SEMESTRE :

Intervenant :    Dr.  Toufik  Bouden MCA

Compression Des Images 3D Multi-View

Les images et notamment la vidéo sont en perpétuelles mutations. Elles connaissent une évolution certaine depuis quelques années et elles subissent des changements et des modifications selon les moyens utilisés et les applications souhaitées. De nos jours on s’intéresse de plus en plus aux images 3D utilisant deux ou plusieurs caméras pour l’acquisition de la même scène. Les objectifs sont nombreux essentiellement pour que l’image acquise ne se résume uniquement à un plan (2D). Ainsi l’image véhiculée contiendra une information sur le ‘’volume’’ (3D). Evidemment, tout ceci va s’accompagner de plus de données numériques à stocker et/ou à transmettre.

L’objectif de ce séminaire est de présenter ces nouvelles technologies images te de vidéo 3D. Mais surtout faire le point sur les méthodes de compression à adopter dans ce nouveau contexte.

 

Mots clés : images 3D, compression, Multi-view

 

SEMINAIRE11 : 4EME SEMESTRE :

Intervenant :    Dr.    Mehennaoui  LamineMCA

Architectures de Commandes intelligentes

La majorité des systèmes réels présentent des non-linéarités, des bruits non mesurables, des dynamiques non modélisables, etc., qui posent beaucoup de problèmes lorsqu'il s'agit de concevoir une stratégie de commande. Les 20 dernières années ont vu le développement des techniques classiques et l'apparition de nouvelles théories de commande. Les théories de commandes modernes telles que les méthodes adaptatives, les méthodes optimales et les théories classiques de commande ont besoin du modèle linéaire du système. Le modèle mathématique du système est requis, mais en général, ces modèles ne représentent pas les vraies propriétés physiques du système.

les commandes dites intelligentes basées sur les réseaux de neurones , la logique floue, les systèmes neuro-flous ou encore les algorithmes génétiques peuvent se passer du modèle mathématique du système. La majorité des architectures de commandes dites intelligentes et  à succès commercial sont celles utilisant des structures de commande peu complexes. Cela se justifie par leur excellente caractéristique de généralisation, le déroulement parallèle des calculs et leur  implémentation efficiente.

Le but de ce séminaire est d’étudier les différentes architectures ainsi que la combinaison de ces différentes techniques les unes avec les autres ce qui offre un large éventail de méthodes : association de la logique floue avec les réseaux de neurones, les algorithmes génétique avec les réseaux de neurones ou avec la logique floue, etc. 

 

Mots clés : commande neuronale, commande floue, systèmes neuro-flous, algorithmes  génétiques.

  

SEMINAIRE12 : 4EME SEMESTRE : 

Les TIC, l’environnement et le changement climatique

Intervenant :     Dr.  Melle  Mounira          Rouainia    MCA

Le changement climatique est du à   différentes causes, certaines sont naturelles mais d’autres sont dues à l’homme. Nous observons tous  une  accélération du phénomène de réchauffement  de notre planète, résultant  de l’augmentation vertigineuse des gaz à effet de serre. Le secteur des technologies de l'information et de la  communication (TIC) contribue pour lui seul à  2.5% environ  ce qui semble négligeable à première vue. Néanmoins les applications de ce secteur se développent très rapidement  et sa contribution au changement climatique  et aux  problèmes de l'environnement également.

Malgré cela,  les TIC  peuvent aujourd’hui  fournir une pléthore de solutions pour s’adapter et atténuer  l'impact défavorable du changement de climat. Les enjeux étant de mettre en place  des stratégies plus intelligentes  et des applications environnementales et économiques notamment  dans la production d'énergie  et sa  distribution, ainsi que dans les secteurs du  bâtiment et du transport. Ces  trois secteurs  contribuent en effet grandement à la production  des gaz à effet  de serre. Il existe par ailleurs d’autres secteurs où les applications des TIC  peuvent être avantageuse du point de vue environnement comme  la gestion de l'eau, la protection de biodiversité, la réduction de pollution. Les TIC font ainsi partie des stratégies des pays visant la réduction du changement climatique et des problèmes environnementaux. C’est la stratégie des TIC verts.

le but de cette conférence est ainsi la mise en évidence du e rôle potentiel que les technologies de l'information et de la  communication (TIC) jouent à différentes étapes du processus du changement de climat, De la  contribution au réchauffement climatique  à l’ atténuation de  leurs  impacts sur l’environnement, ainsi que le  développement de solutions  dans d'autres secteurs comme l'énergie, le transport et le bâtiment.

  

Mots clés : Technologies de l’information et de la communication, environnement, changements climatiques, effets de serre

 

 

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