Thèse de Doctorat

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    Modélisation et Commande Floue et Neuro-Floue par Mode de Glissement d'un Aérogénérateur Asynchrone sans Balais à Double Alimentation
    (2024) Ouada Laid
    L'objectif de cette thèse est d'obtenir une commande directe des puissances d'une chaîne de conversion d'énergie éolienne basée sur une machine asynchrone à double alimentation sans balais (MADASB), en variant la vitesse de l’éolienne suivant la variation de la vitesse du vent pour avoir une énergie éolienne extraite optimale et d'élaborer un contrôle robuste vis-à-vis des variations paramétriques. Ce travail traite également d'une autre méthode qui réduit les oscillations de puissance, cette stratégie de contrôle hybride appelée Neuro-Flou par mode de glissement. Les résultats s'avèrent satisfaisants vu les performances représentées par la fiabilité de la commande quant aux incertitudes paramétriques de la MADASB.
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    Optimisation des estimateurs stochastiques par les méthodes intelligentes pour la commande des systèmes non linéaires
    (2024) ALLAOUI Samia
    De nos jours, l’évolution consistante en technologie des systèmes informatiques a fait de l’optimisation un moyen de grande importance pour le traitement des problèmes en termes de capacité et de rapidité. Ce présent travail, met en évidence l'importance croissante de l'optimisation des estimateurs stochastiques, en utilisant des méthodes intelligentes basées sur la population et inspiré de la nature telles que les algorithmes évolutionnaires. En effet, les estimateurs stochastiques jouent un rôle crucial dans la commande sans capteurs de systèmes non linéaires en fournissant des informations précieuses sur l'état du système, malgré la présence de bruit et d'incertitudes. Nos contributions se concentrent sur l'estimation des états et/ou des paramètres de quelques systèmes stochastiques non linéaires à l'aide du filtre de Kalman étendu (FKE) et du filtre de Kalman non parfumé (UKF) dont la qualité de l’estimation est très étroitement liée aux matrices de covariance des bruits d’état (Q) et de mesure (R). Cela nous a offert l'occasion d'examiner de manière plus approfondie deux aspects sensibles et rarement abordés dans le domaine du contrôle des systèmes, à savoir : - Le choix approprié des composantes des matrices Q et R en utilisant trois algorithmes d’optimisation distincts : (1) l’algorithme d’essaim de particules (PSO), (2) les algorithmes génétiques (AG), et (3) l’algorithme basé sur la biogéographie insulaire (BBO). Cette approche vise à augmenter les performances d’estimation d’état des systèmes en sélectionnant la solution la mieux adaptée parmi une variété de possibilités. - L'utilisation des deux versions optimisées du filtre de Kalman dans le contexte de modèles stochastiques, qu'ils soient non linéaires ou fortement non linéaires, a été envisagée dans le but de réaliser une estimation d'état, et par conséquent, de mettre en œuvre une commande sans capteur. En fin, les résultats de simulation obtenus jusqu'à présent montrent que cette approche d’estimation optimisée pourrait jouer un rôle prépondérant dans l'amélioration des performances des systèmes complexes dans divers domaines industriels.
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    Theoretical investigation of phosphorene for nanoelectronicapplications
    (2023) FARAH Seyf El Islam
    In this work we present a new broadband mid-Infrared (mid-IR) InGaZnO(IGZO) thin-film phototransistor (TF PT) based on both Black Phosphorus (BP) capping layer incorporating gold (Au) intermediate ultrathinfilm. The electronic and optical properties of bulk BP are carried outusing density functional theory (DFT) computations, including Perdew-BurkeErnzerhof Generalized Gradient Approximation (PBE-GGA) and the screenedhybrid (YS-PBE0) functionals with van der Waals correction. It is found thatBP exhibits interesting performances for mid-IR optoelectronic applications,at room temperature. To enhance the absorption of the BP material forbroadband mid-IR spectrum, a new strategy is proposed by optimizing thesensitive layer using finite-difference time-domain (FDTD) modelingand particle swarm optimization (PSO) approaches. The photoresponseproperties of the optimized broadband mid-IR IGZO TF PT with BP/Au/BPcapping layer are carefully analyzed. It is found that the proposed deviceshows high photodetection performances with a high current ratio exceeding180 dB over a wide voltage window. Besides, it is revealed that the introducedultrathin Au layer within BP enhances the absorbance capability over the midIR spectrum, which significantly improves the performance of the broadbandmid-IR sensor. Therefore, the proposed approach based on combining DFTanalysis with FDTD simulation supported by PSO optimization opens up anew strategy for the development of high-performance optoelectronic devices. In second part, a new high-performance broadband Infrared Optically Controlled Graphene Field-Effect Transistor (IR–OC–GFET) using strained black phosphorus sensing gate is proposed and investigated. The impact of the hydrostatic pressure on the optoelectronic properties of bulk Black Phosphorus (BP) is studied using density functional theory (DFT) calculations, including Perdew-Burke-Ernzerhof Generalized Gradient Approximation (PBE-GGA) and the screened hybrid (YS-PBE0) function with van der Waals correction. It is revealed that the electronic and the optical properties of BP were substantially affected by the pressure effects, where the band gap energy decreases with increasing the hydrostatic pressure. The phototransistor drain current is calculated by self-consistently solving the Schrödinger/Poisson equations based on Non-Equilibrium Green's function (NEGF) approach. The impact of strained BP sensing gate material on the device sensing properties is investigated. It is found that the proposed device with strained sensing gate provides enhanced optical performances over the middle infrared (Mid-IR) spectral band, making it a new potential alternative photoreceiver for chip-level optical communications.
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    Séparation aveugle de sources par les techniques de l'intelligence artificielle
    (2023) El Mouataz Billah Smatti
    Ce manuscrit présente une étude qui traite et résout le problème de la séparation aveugle de sources (SAS) pour le cas du mélange linéaire instantané (LI) de signaux stationnaires et non stationnaire statistiquement indépendants dans les environnements non bruités et bruités. L'étude est basée sur l'exploitation des caractéristiques probabilistes des signaux mélanges en s'appuyant sur le théorème central limite et les statistiques du quatrième ordre dans le but de compléter la séparation en deux étapes principales. La première étape vise à transformer les signaux mélanges en signaux orthogonaux (Le blanchiment) tandis que la deuxième étape vise à transformer les signaux orthogonaux en signaux statistiquement indépendants. Cette indépendance statistique est mise en œuvre dans ce travail en appliquant deux systèmes de séparation différents (Système Direct et Système en Boucle). Pour le cas non bruité du mélange LI de deux sources (2×2), la résolution du problème est basée sur le concept géométrique qui vise à déterminer un angle adéquat qui maximise le kurtosis en valeurs absolues des signaux orthogonaux. La détermination de cet angle est réalisée par le système en boucle par optimisation à l'aide de techniques d'intelligence artificielle (IA : Artificial Intelligence) pour obtenir un angle optimal via l'application d'un algorithme génétique (GA : Genetic Algorithm), et pour le système direct, la détermination de l'angle de séparation est complété analytiquement à partir d'une analyse de la variation d'une fonction objectif proposée qui est basée sur le calcul du déphasage entre deux signaux sinusoïdaux. Pour le cas sans bruit du mélange LI de plusieurs sources (n × n), la résolution du problème se présente sous la forme d'une simple généralisation de la solution (2×2) où cette généralisation peut se traduire par la maximisation du kurtosis de chaque paire de signaux blanchis successivement et itérativement jusqu'à ce que tous les kurtosis convergent vers le point global et atteignent leurs valeurs maximales. Dans le cas bruité où chaque observation est affectée par le bruit gaussien blanc additif (AWGN : Additive White Gaussian Noise), le problème est traité dans ce travail par l'application de deux solutions afin de conserver et de récupérer l'information des sources originales. La première solution réduit la puissance du signal gaussien au niveau des signaux mélange (Le Prétraitement) tandis que la deuxième solution réduit la puissance du bruit au niveau des signaux séparés (Le Post Traitement). La réduction de puissance de l'AWGN affectant chaque signal à traiter est basée sur l'estimation de l'écart type du signal gaussien dans le domaine des ondelettes. Tout au long de cette étude et pour chaque cas étudié du problème LI, plusieurs simulations ont été réalisées et les résultats obtenus ont prouvé la fiabilité et l'efficacité des solutions présentées dans ce manuscrit pour récupérer les sources originales que ce soit pour le cas stationnaire ou non stationnaire.
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    Modélisation et commande des drones
    (2023) BOUHENTALA Moufid
    La modélisation et la commande flous sont des axes d’application très importants dans la théorie des ensembles. Dans ce travaille on s’intéresse à la modélisation floue et à la commande adaptative floue des systèmes non linéaires, le quadrirotor dans notre cas. Ce travail s'articule autour de deux points : - Une méthode proposée pour modéliser les fonctions et les dynamiques en utilisant la logique floue de type 2 basée sur l’ensemble de données d'entrée-sortie. Ce modèle est construit en trois étapes : 1) construction des fonctions d'appartenance floues de type 2 du modèle TS par technique de clustering 2) détection de l'enveloppe 3) construction et identification des paramètres du modèle. - Le modèle obtenu est utilisé pour contrôler le système quadrirotor. Le contrôleur choisi est un contrôleur adaptatif flou en mode glissant. Le contrôleur adapte ses paramètres flous initiaux lors de l'exécution en ligne pour atteindre le minimum d'erreurs de poursuite et pour surmonter les incertitudes entre le modèle flou et le système réel.