Adaptation d’une station de télé-enseignement pratique au réseau sans qualité de service garantie. / BELHAOUARI ANESS 

Public ISBD Titre : Adaptation d’une station de télé-enseignement pratique au réseau sans qualité de service garantie. Type de document : texte imprimé Auteurs : BELHAOUARI ANESS, Auteur Année de publication : 2011 Importance : 121 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : Télé-TP  télé-opération  télé enseignement  QdS Résumé : Notre étude a porté sur l’adaptation d’une station de Télé-TP à un réseau sans QdS, le Télé-TP se fait classiquement à travers des réseaux informatiques dédies dont la mise en place est difficile, avec des accès très restreints. Notre objectif principal a été d’élargir l’accès à ses équipements à moindre cout en utilisant internet comme support de communication. Nous nous sommes confrontés à la problématique de l’instabilité de la téléopération par Internet et ses répercutions sur la tache du Télé-TP. Ceci résulte directement de l’absence d’une garantie de QdS sur le réseau. Afin de traiter cette problématique, nous avons privilégié une approche d’adaptation à la QdS existante du réseau en termes de RTT. Ce choix découle principalement des contraintes réelles sur la gestion de la QdS du réseau et des travaux effectués sur l’approche d’adaptation. Afin de s’adapter à la QdS, il nous a fallu d’abord la mesurer. Aussi nous avons présenté une proposition d’un outil de métrologie active estimant le paramètre RTT de bout en bout entre l’apprenant et la station de Télé-TP. Pour profiter des données recueillies, nous avons proposé une analyse hors ligne qui utilise l’outil statistique afin de calculer les différents estimateurs caractéristiques. Ainsi qu’une analyse approfondie qui quantifie le phénomène de LRD à travers l’estimation du paramètre de HURST. Ce paramètre est important dans l’établissement de modèles analytique du réseau et peut être considéré comme une métrique en vue de son impact sur la stabilité du trafic de données. L’adaptation à la QdS du réseau a été traitée au niveau du Télé-TP, nous nous sommes basé sur des études existantes afin de proposer une approche nous permettant de dépasser ce problème. Nous avons mesuré le RTT pour définir la QdS du réseau à travers un arbre de décision. Des seuils sont définis par une approche empirique, car les besoins en QdS changent d’un TP à un autre. Nous avons mis à jour la précédente station de télé-enseignement du laboratoire, et privilégié une approche relationnelle pour modéliser le système d’information. Nous avons effectué des essais avec un robot manipulateur, une caméra IP motorisée et un robot mobile à la suite des quelles on a vu que le que le Télé-TP qui n’était pas envisageable sur internet à cause du problème de la QdS est maintenant possible. Directeur de thèse : L. K. EL Boudadi Adaptation d’une station de télé-enseignement pratique au réseau sans qualité de service garantie. [texte imprimé] / BELHAOUARI ANESS, Auteur . - 2011 . - 121 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : Télé-TP  télé-opération  télé enseignement  QdS Résumé : Notre étude a porté sur l’adaptation d’une station de Télé-TP à un réseau sans QdS, le Télé-TP se fait classiquement à travers des réseaux informatiques dédies dont la mise en place est difficile, avec des accès très restreints. Notre objectif principal a été d’élargir l’accès à ses équipements à moindre cout en utilisant internet comme support de communication. Nous nous sommes confrontés à la problématique de l’instabilité de la téléopération par Internet et ses répercutions sur la tache du Télé-TP. Ceci résulte directement de l’absence d’une garantie de QdS sur le réseau. Afin de traiter cette problématique, nous avons privilégié une approche d’adaptation à la QdS existante du réseau en termes de RTT. Ce choix découle principalement des contraintes réelles sur la gestion de la QdS du réseau et des travaux effectués sur l’approche d’adaptation. Afin de s’adapter à la QdS, il nous a fallu d’abord la mesurer. Aussi nous avons présenté une proposition d’un outil de métrologie active estimant le paramètre RTT de bout en bout entre l’apprenant et la station de Télé-TP. Pour profiter des données recueillies, nous avons proposé une analyse hors ligne qui utilise l’outil statistique afin de calculer les différents estimateurs caractéristiques. Ainsi qu’une analyse approfondie qui quantifie le phénomène de LRD à travers l’estimation du paramètre de HURST. Ce paramètre est important dans l’établissement de modèles analytique du réseau et peut être considéré comme une métrique en vue de son impact sur la stabilité du trafic de données. L’adaptation à la QdS du réseau a été traitée au niveau du Télé-TP, nous nous sommes basé sur des études existantes afin de proposer une approche nous permettant de dépasser ce problème. Nous avons mesuré le RTT pour définir la QdS du réseau à travers un arbre de décision. Des seuils sont définis par une approche empirique, car les besoins en QdS changent d’un TP à un autre. Nous avons mis à jour la précédente station de télé-enseignement du laboratoire, et privilégié une approche relationnelle pour modéliser le système d’information. Nous avons effectué des essais avec un robot manipulateur, une caméra IP motorisée et un robot mobile à la suite des quelles on a vu que le que le Télé-TP qui n’était pas envisageable sur internet à cause du problème de la QdS est maintenant possible. Directeur de thèse : L. K. EL Boudadi

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2407	02-09-385	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt

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Architecture de Contrôle Hybride pour la Navigation en Formation d’un groupe de Robots Mobiles / SEDDJAR Abderrahmane 

Public ISBD Titre : Architecture de Contrôle Hybride pour la Navigation en Formation d’un groupe de Robots Mobiles Type de document : document électronique Auteurs : SEDDJAR Abderrahmane, Auteur Année de publication : 2016/2017 Importance : 169 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : Système Multi-Robots  Navigation en Formation  Contrôleur Flou Résumé : La complexité de la coordination des mouvements de plusieurs robots mobiles au même temps est un challenge à la fois technologique et scientifique en plein essor. Ceci est dû principalement aux précieux avantages qualitatifs et quantitatifs qui peuvent être apportées par rapport aux systèmes traditionnels existants. En effet, les travaux de recherche présentés dans ce mémoire traitent la problématique du contrôle d’un groupe de robots mobiles autonomes et coopératifs afin de briser la complexité inhérente aux systèmes multi-robots. Plus précisément, l’objectif de ce travail est de réaliser une architecture de contrôle hybride permettant à un groupe de robot mobile de réaliser plus rapidement la formation désirée en toute sécurité et se déplacer vers la destination avec un maintien d’une formation bien déterminée. Nous souhaitons que cette architecture reste la plus générique possible. La démarche consiste à focaliser la conception de l’architecture de contrôle sur une entité robotique constituant le système multi-robot en prenant en compte les différentes interactions et coordinations de cet individu avec les autres entités robotiques avec lesquelles il est censé coopérer. Chaque robot est doté de ces propres outils de perceptions et de décision, le maintien de formation est établi grâce à un contrôleur comportemental flou sans aucune communication entre les robots ce qui élimine les problèmes de la gestion des ressources et renforce l’aspect temps réel de l’application. L’algorithme peut être appliqué pour n’importe qu’elle forme géométrique sans avoir besoin d’ajouter de nouveaux contrôleurs flous. Des résultats expérimentaux sont présentés dans le dernier chapitre afin de prouver l’efficacité de l’architecture proposée. Directeur de thèse : BERRACHED Nasreddine Architecture de Contrôle Hybride pour la Navigation en Formation d’un groupe de Robots Mobiles [document électronique] / SEDDJAR Abderrahmane, Auteur . - 2016/2017 . - 169 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : Système Multi-Robots  Navigation en Formation  Contrôleur Flou Résumé : La complexité de la coordination des mouvements de plusieurs robots mobiles au même temps est un challenge à la fois technologique et scientifique en plein essor. Ceci est dû principalement aux précieux avantages qualitatifs et quantitatifs qui peuvent être apportées par rapport aux systèmes traditionnels existants. En effet, les travaux de recherche présentés dans ce mémoire traitent la problématique du contrôle d’un groupe de robots mobiles autonomes et coopératifs afin de briser la complexité inhérente aux systèmes multi-robots. Plus précisément, l’objectif de ce travail est de réaliser une architecture de contrôle hybride permettant à un groupe de robot mobile de réaliser plus rapidement la formation désirée en toute sécurité et se déplacer vers la destination avec un maintien d’une formation bien déterminée. Nous souhaitons que cette architecture reste la plus générique possible. La démarche consiste à focaliser la conception de l’architecture de contrôle sur une entité robotique constituant le système multi-robot en prenant en compte les différentes interactions et coordinations de cet individu avec les autres entités robotiques avec lesquelles il est censé coopérer. Chaque robot est doté de ces propres outils de perceptions et de décision, le maintien de formation est établi grâce à un contrôleur comportemental flou sans aucune communication entre les robots ce qui élimine les problèmes de la gestion des ressources et renforce l’aspect temps réel de l’application. L’algorithme peut être appliqué pour n’importe qu’elle forme géométrique sans avoir besoin d’ajouter de nouveaux contrôleurs flous. Des résultats expérimentaux sont présentés dans le dernier chapitre afin de prouver l’efficacité de l’architecture proposée. Directeur de thèse : BERRACHED Nasreddine

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2563	02-09-540	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

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Détection et classification de l’insuffisance cardiaque congestive par l’analyse de la variabilité du rythme cardiaque / DJELAILA Soumia 

Public ISBD Titre : Détection et classification de l’insuffisance cardiaque congestive par l’analyse de la variabilité du rythme cardiaque Type de document : document électronique Auteurs : DJELAILA Soumia, Auteur Année de publication : 2017-2018 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : DSP, VRC, SVM, CMM, MEMD, IMF, ICC, RSN. PSD, HRV, SVM, MMC, MEMD, IMF, CHF, NSR. Résumé : Dans ce travail de thèse, nous avons proposé deux nouvelles stratégies pour la discrimination entre les patients avec un RSN et les patients atteints d’une ICC. La première est nommée « DSP par Welch ». Elle permet d’identifier les bandes fréquentielles discriminantes entre les deux classes de patients en se basant sur les caractéristiques spectrales du signal de la VRC. Dans la première étape de cette stratégie, la méthode de Welch est appliquée pour l’analyse spectrale de signal de la VRC de longue durée. Dans la deuxième étape, treize caractéristiques spectrales sont extraites à partir du spectre de la DSP. Dans l’étape de classification chaque caractéristique est investie individuellement comme vecteur d’entré pour la classification par SVM. La deuxième stratégie proposée est nommée «Classification Mode à Mode (CMM)». Elle propose une classification à partir des caractéristiques de chaque mode oscillatoire de signal de la VRC. Elle est effectuée en trois étapes principales : la première est d’appliqué l’algorithme de MEMD pour décomposer le signal de la VRC à une série de IMFs au lieu de l’algorithme EMD classique. La phase d’extraction des caractéristiques est abordée dans la deuxième étape pour quantifier la dynamique de variation du signal de la VRC. Contrairement aux approches classiques où les caractéristiques sont extraites du signal de la VRC, Notre contribution dans cette phase est que les caractéristiques sont extraites à partir de chaque IMF au lieu du signal de la VRC. Dans la totalité neuf caractéristiques sont investies pour construire les vecteurs de caractéristiques utilisés comme entrée de l’algorithme de classification par SVM. Par l’application de cette stratégie, nous tenterons d’identifier les modes oscillatoires qui contiennent les informations pertinentes ainsi que les caractéristiques discriminantes de l’ICC. La dernière partie de notre travail est consacré à l’optimisation des résultats de classification par l’application des algorithmes de sélection des caractéristiques dans le but d’améliorer les performances du modèle d'apprentissage et le rend plus robuste, plus rapide et plus rentable. De bons classificateurs peuvent alors être construits pour faire une discrimination précise, automatique et générique. In this thesis work, we proposed two new strategies to discriminate NSR from CHF. The first is named "PSD by Welch". It makes it possible to identify the discriminating frequency bands between the two classes of patients based on the spectral characteristics of the HRV signal. In the first step of this strategy, Welch's method is applied for the long-term HRV signal spectral analysis. In the second step, thirteen spectral characteristics are extracted from the spectrum of the PSD. In the classification step each characteristic is individually invested as an input vector for the SVM classification. The second proposed strategy is named "Mode by Mode Classification (MMC)". It proposes a classification based on the characteristics of each oscillatory signal mode of the HRV. It is performed in three main steps: the first is to apply the MEMD algorithm to decompose the HRV signal to a series of IMFs instead of the conventional EMD algorithm. The feature extraction phase is addressed in the second step to quantify the dynamics of signal variation of the HRV. Unlike conventional approaches where features are extracted from the HRV signal, our contribution in this phase is that the characteristics are extracted from each IMF instead of the HRV signal. In totality nine features are invested to construct the feature vectors used as input to the SVM classification algorithm. By applying this strategy, we will attempt to identify the oscillatory modes that contain the relevant information as well as the discriminatory characteristics of the CHF. The final part of our work is devoted to optimizing classification results by applying feature selection algorithms to improve the performance of the learning model and make it more robust, faster, and more cost-effective. Good classifiers can then be constructed to discriminate accurately, automatically and generically. Directeur de thèse : BERRACHED Nasr-Eddine Détection et classification de l’insuffisance cardiaque congestive par l’analyse de la variabilité du rythme cardiaque [document électronique] / DJELAILA Soumia, Auteur . - 2017-2018 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : DSP, VRC, SVM, CMM, MEMD, IMF, ICC, RSN. PSD, HRV, SVM, MMC, MEMD, IMF, CHF, NSR. Résumé : Dans ce travail de thèse, nous avons proposé deux nouvelles stratégies pour la discrimination entre les patients avec un RSN et les patients atteints d’une ICC. La première est nommée « DSP par Welch ». Elle permet d’identifier les bandes fréquentielles discriminantes entre les deux classes de patients en se basant sur les caractéristiques spectrales du signal de la VRC. Dans la première étape de cette stratégie, la méthode de Welch est appliquée pour l’analyse spectrale de signal de la VRC de longue durée. Dans la deuxième étape, treize caractéristiques spectrales sont extraites à partir du spectre de la DSP. Dans l’étape de classification chaque caractéristique est investie individuellement comme vecteur d’entré pour la classification par SVM. La deuxième stratégie proposée est nommée «Classification Mode à Mode (CMM)». Elle propose une classification à partir des caractéristiques de chaque mode oscillatoire de signal de la VRC. Elle est effectuée en trois étapes principales : la première est d’appliqué l’algorithme de MEMD pour décomposer le signal de la VRC à une série de IMFs au lieu de l’algorithme EMD classique. La phase d’extraction des caractéristiques est abordée dans la deuxième étape pour quantifier la dynamique de variation du signal de la VRC. Contrairement aux approches classiques où les caractéristiques sont extraites du signal de la VRC, Notre contribution dans cette phase est que les caractéristiques sont extraites à partir de chaque IMF au lieu du signal de la VRC. Dans la totalité neuf caractéristiques sont investies pour construire les vecteurs de caractéristiques utilisés comme entrée de l’algorithme de classification par SVM. Par l’application de cette stratégie, nous tenterons d’identifier les modes oscillatoires qui contiennent les informations pertinentes ainsi que les caractéristiques discriminantes de l’ICC. La dernière partie de notre travail est consacré à l’optimisation des résultats de classification par l’application des algorithmes de sélection des caractéristiques dans le but d’améliorer les performances du modèle d'apprentissage et le rend plus robuste, plus rapide et plus rentable. De bons classificateurs peuvent alors être construits pour faire une discrimination précise, automatique et générique. In this thesis work, we proposed two new strategies to discriminate NSR from CHF. The first is named "PSD by Welch". It makes it possible to identify the discriminating frequency bands between the two classes of patients based on the spectral characteristics of the HRV signal. In the first step of this strategy, Welch's method is applied for the long-term HRV signal spectral analysis. In the second step, thirteen spectral characteristics are extracted from the spectrum of the PSD. In the classification step each characteristic is individually invested as an input vector for the SVM classification. The second proposed strategy is named "Mode by Mode Classification (MMC)". It proposes a classification based on the characteristics of each oscillatory signal mode of the HRV. It is performed in three main steps: the first is to apply the MEMD algorithm to decompose the HRV signal to a series of IMFs instead of the conventional EMD algorithm. The feature extraction phase is addressed in the second step to quantify the dynamics of signal variation of the HRV. Unlike conventional approaches where features are extracted from the HRV signal, our contribution in this phase is that the characteristics are extracted from each IMF instead of the HRV signal. In totality nine features are invested to construct the feature vectors used as input to the SVM classification algorithm. By applying this strategy, we will attempt to identify the oscillatory modes that contain the relevant information as well as the discriminatory characteristics of the CHF. The final part of our work is devoted to optimizing classification results by applying feature selection algorithms to improve the performance of the learning model and make it more robust, faster, and more cost-effective. Good classifiers can then be constructed to discriminate accurately, automatically and generically. Directeur de thèse : BERRACHED Nasr-Eddine

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1672	02-09-587	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

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Détection et Estimation de Mouvement dans une Séquence d’Images Microscopiques : Application à l'Analyse des Spermatozoïdes Humains / BOUMAZA Karima 

Public ISBD Titre : Détection et Estimation de Mouvement dans une Séquence d’Images Microscopiques : Application à l'Analyse des Spermatozoïdes Humains Type de document : document électronique Auteurs : BOUMAZA Karima, Auteur Année de publication : 2020-2021 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : Infertilité, CASA, Sperme humain, Motilité, Concentration, Filtre de Sobel, Transformée en ondelettes discrètes, Bruit « Poisson-Gaussien », Algorithme Ligne de partage des eaux, SVM, Filtre de Kalman. Résumé : spectaculaire ; c'est un domaine de recherche intéressant qui a attiré de nombreuses compétences telles que les mathématiques appliquées, l'informatique, les sciences de l'ingénieur, la biologie et même la médecine. Récemment, ces techniques sont de plus en plus utilisées pour la détection de l'infertLe traitement d'images biomédicales s'est développé de manière ilité masculine, qui est devenue un problème pour les couples. Le diagnostic de l'infertilité masculine consiste à évaluer les paramètres du sperme tels que la morphologie, la concentration, la motilité et les paramètres cinétiques. La méthode dominante aujourd'hui pour cette évaluation est la méthode manuelle, elle est subjective et laborieuse. Pour cette raison, le système CASA a été introduit, il est utilisé pour estimer et évaluer les paramètres d'un sperme dans une séquence vidéo microscopique en utilisant des techniques de traitement d'image. La problématique essentielle de cette thèse est la contribution à l'amélioration de ces systèmes CASA en développant une technique de détection des spermatozoïdes ainsi qu'une autre pour estimer les paramètres de concentration, de motilité et le type de motilité dans une séquence d'images. Les images microscopiques souffrent de nombreuses limitations(la taille, le contraste, …etc.). Cependant, l'approche que nous proposons a commencé par l'étape de prétraitement, nous avons implémenté un algorithme combinant des filtres spatiaux et une transformation en ondelettes discrètes afin d'éliminer le bruit de chatoiement (Speckle noise) et le bruit mixte « Poisson-Gaussien » existant dans l'image. Ensuite, pour la détection des spermatozoïdes, une approche hybride est proposée en utilisant une combinaison de techniques de segmentation. Nous avons utilisé l'algorithme des bassins versants (Watershed), qui est une segmentation par région, et le filtre de Sobel, qui est une segmentation en contours. Ensuite, pour la reconnaissance du sperme parmi le bruit et les débris, nous avons utilisé les caractéristiques géométriques de la tête du sperme qui est similaire à une ellipse et le SVM comme classificateur ; ils nous ont permis de définir la concentration du sperme. Enfin, la différence entre les images successives est appliquée pour la détection des spermatozoïdes mobiles, suivi du filtrage de Kalman pour estimer la trajectoire d'un spermatozoïde. Cela donne des informations importantes aux médecins pour le diagnostic et l'évaluation de la fertilité. Notre système a été testé sur des vidéos microscopiques de spermatozoïdes humains ; ses performances sont analysées en termes de rapidité, précision et complexité. Les résultats obtenus dans les expériences sont très prometteurs par rapport à ceux obtenus par l'évaluation visuelle traditionnelle, qui est la plus largement utilisée et approuvée dans les laboratoires. Directeur de thèse : LOUKIL Abdelhamid Détection et Estimation de Mouvement dans une Séquence d’Images Microscopiques : Application à l'Analyse des Spermatozoïdes Humains [document électronique] / BOUMAZA Karima, Auteur . - 2020-2021 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : Infertilité, CASA, Sperme humain, Motilité, Concentration, Filtre de Sobel, Transformée en ondelettes discrètes, Bruit « Poisson-Gaussien », Algorithme Ligne de partage des eaux, SVM, Filtre de Kalman. Résumé : spectaculaire ; c'est un domaine de recherche intéressant qui a attiré de nombreuses compétences telles que les mathématiques appliquées, l'informatique, les sciences de l'ingénieur, la biologie et même la médecine. Récemment, ces techniques sont de plus en plus utilisées pour la détection de l'infertLe traitement d'images biomédicales s'est développé de manière ilité masculine, qui est devenue un problème pour les couples. Le diagnostic de l'infertilité masculine consiste à évaluer les paramètres du sperme tels que la morphologie, la concentration, la motilité et les paramètres cinétiques. La méthode dominante aujourd'hui pour cette évaluation est la méthode manuelle, elle est subjective et laborieuse. Pour cette raison, le système CASA a été introduit, il est utilisé pour estimer et évaluer les paramètres d'un sperme dans une séquence vidéo microscopique en utilisant des techniques de traitement d'image. La problématique essentielle de cette thèse est la contribution à l'amélioration de ces systèmes CASA en développant une technique de détection des spermatozoïdes ainsi qu'une autre pour estimer les paramètres de concentration, de motilité et le type de motilité dans une séquence d'images. Les images microscopiques souffrent de nombreuses limitations(la taille, le contraste, …etc.). Cependant, l'approche que nous proposons a commencé par l'étape de prétraitement, nous avons implémenté un algorithme combinant des filtres spatiaux et une transformation en ondelettes discrètes afin d'éliminer le bruit de chatoiement (Speckle noise) et le bruit mixte « Poisson-Gaussien » existant dans l'image. Ensuite, pour la détection des spermatozoïdes, une approche hybride est proposée en utilisant une combinaison de techniques de segmentation. Nous avons utilisé l'algorithme des bassins versants (Watershed), qui est une segmentation par région, et le filtre de Sobel, qui est une segmentation en contours. Ensuite, pour la reconnaissance du sperme parmi le bruit et les débris, nous avons utilisé les caractéristiques géométriques de la tête du sperme qui est similaire à une ellipse et le SVM comme classificateur ; ils nous ont permis de définir la concentration du sperme. Enfin, la différence entre les images successives est appliquée pour la détection des spermatozoïdes mobiles, suivi du filtrage de Kalman pour estimer la trajectoire d'un spermatozoïde. Cela donne des informations importantes aux médecins pour le diagnostic et l'évaluation de la fertilité. Notre système a été testé sur des vidéos microscopiques de spermatozoïdes humains ; ses performances sont analysées en termes de rapidité, précision et complexité. Les résultats obtenus dans les expériences sont très prometteurs par rapport à ceux obtenus par l'évaluation visuelle traditionnelle, qui est la plus largement utilisée et approuvée dans les laboratoires. Directeur de thèse : LOUKIL Abdelhamid

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1867	02-09-613	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

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Development of an Intelligent Health Assessment Application for Bearing Machines / CHALOULI Mohammed 

Public ISBD Titre : Development of an Intelligent Health Assessment Application for Bearing Machines Type de document : texte imprimé Auteurs : CHALOULI Mohammed, Auteur Année de publication : 2022-2023 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : Fault feature extraction  Failure diagnostic  PHM  Prognostics and health monitoring  Feature fusion  Health indicator  Trend indicator  Bearing  Generic prognostics  Bearing health assessment استخراج ميزة الخطأ. تشخيص الفشل  التشخيص والرصد الصحي  مؤشر الصحة  مؤشر الاتجاه  تحمل. التكهنات العامة  مؤشر الصحة Résumé : The intense challenge in the industrial sector nowadays imposes manufacturers to optimize the production process to offer competitive quality in short delivery time. These improvements request that the equipment should work in the best conditions as long as possible with near to zero downtime. For that, unplanned breakdown and replacement of good equipment before reaching their tolerable life cycle is a loss, directly influencing the cost of the final product. In such conditions and with the substantial technical evolution of sensors and computing resources in the last decade, new maintenance strategies were developed, allowing the move from corrective to predictive maintenance. The prognostics & health monitoring (PHM) is in this case the most appropriate maintenance plan. It consists of detecting failures before any damage by monitoring the equipment's health and anticipating failure. In addition, prior knowledge offers the possibility of purchasing spare parts, planning maintenance tasks, avoiding unplanned breakdowns, and optimizing equipment durability and maintenance activities. This research focuses on the rotating machines' prognostic, especially the bearing component. The proposed approach is based on extracting appropriate multiple domain features from the raw signals (mainly those related to vibration). Then, these features are reduced using a cross-correlation filter before being projected onto two dimensions space using a Self-Organizing Map (SOM). The SOM is compared with multiple values extracted from the Principal Component Analysis (PCA) to select the optimal ones by using some reduction techniques. Hereafter, the result is considered the Health Indicator (HI), used for fault detection. The fault detection allows for the Remaining Useful Lifetime (RUL) estimation where the fault represents the beginning of the RUL, and the Failure means its end. Thus, to predict the failure time for a new component, a Trend Indicator (TI) is built from the residual of the Empirical Model Decomposition (EMD) to get a monotonic signal. Finally, the Gaussian Process Regression (GPR) is used in this case study as a regression of the TI, where it provides a high-accuracy prediction of the RUL. Since the quality of the RUL estimation relies directly on the selected features, this work focuses mainly on relevant feature extraction and selection. The proposed method is tested on various real benchmarked bearing datasets to validate our work. يفرض التحدي الشديد في القطاع الصناعي في الوقت الحاضر على الشركة المصنعة تحسين عملية الإنتاج من أجل توفير الجودة خلال وقت تسليم تنافسي. يتطلب هذا التحسين أن تعمل المعدات في أفضل الظروف لأطول فترة ممكنة دون توقف. لذلك، فإن التوقف غير المخطط له وكذلك استبدال المعدات الجيدة قبل الوصول إلى دورة حياتها المقبولة يمثلان خسارة كبيرة، مما يؤثر بشكل مباشر على تكلفة المنتج النهائي. في مثل هذه الحالة ومع التطور التقني الهائل لأجهزة الاستشعار والمعدات في العقد الماضي، تم تطوير استراتيجيات صيانة جديدة تسمح بالانتقال من الصيانة التصحيحية إلى الصيانة التنبؤية. تعد خطة التوقعات والرصد الصحي (PHM) أنسب خطة صيانة في هذه الحالة، والتي تتكون من اكتشاف الأعطاب قبل حدوث أي ضرر، من خلال مراقبة الحالات الصحية للمعدات وتوقع تعطلها. وبالإضافة إلى ذلك، ، توفر المعرفة المسبقة إمكانية شراء قطع الغيار في الوقت المناسب، فضلا عن تخطيط مهام الصيانة، وتجنب التعطل غير المخطط له. في هذا البحث، نركز على تشخيص الآلات الدوارة وخاصة على عنصر المحمل. يعتمد النهج المقترح على استخراج الخصائص في مجالات متعددة من الاهتزازات. بعد ذلك، يتم تقليل الخصائص باستخدام مرشح الارتباط المتقاطع قبل إسقاطها في مساحة ثنائية الأبعاد باستخدام خريطة ذاتية التنظيم (SOM). لاختيار تقنية تخفيض الخصائص المناسبة، تتم مقارنة SOM بالقيم المتعددة المستخرجة من تحليل المكون الرئيسي (PCA). تعتبر النتيجة المؤشر الصحي (HI)، والذي سيتم استخدامه لاكتشاف العطب. ويمكن الكشف عن العمر النافع المتبقي (RUL)، الذي يتمثل في الوقت المستغرق من بداية العطب وينتهي بعطل الآلة. وبالتالي، ومن أجل التنبؤ بوقت عطب المكون الجديد، يتم إنشاء مؤشر الاتجاه (TI) من بقايا تحليل النموذج التجريبي (EMD) من أجل الحصول على إشارة رتيبة. أخيرًا، يتم استخدام تراجع عملية Gauss في هذه الدراسة كتراجع لمؤشر الاتجاه حيث توفر تنبؤًا دقيقًا للغاية لـ RUL. نظرًا لأن جودة تقدير RUL تعتمد بشكل مباشر على الخصائص المختارة، فإن هذا العمل يركز بشكل أساسي على استخراج الخصائص التي لها تأثير كبير في تحديد الحالة الصحية للآلة. من أجل التحقق من صحة عملنا، يتم اختبار الطريقة المقترحة على عدة مجموعات من بيانات المحمل المرجعية. Directeur de thèse : BERRACHED Nasreddine Development of an Intelligent Health Assessment Application for Bearing Machines [texte imprimé] / CHALOULI Mohammed, Auteur . - 2022-2023 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : Fault feature extraction  Failure diagnostic  PHM  Prognostics and health monitoring  Feature fusion  Health indicator  Trend indicator  Bearing  Generic prognostics  Bearing health assessment استخراج ميزة الخطأ. تشخيص الفشل  التشخيص والرصد الصحي  مؤشر الصحة  مؤشر الاتجاه  تحمل. التكهنات العامة  مؤشر الصحة Résumé : The intense challenge in the industrial sector nowadays imposes manufacturers to optimize the production process to offer competitive quality in short delivery time. These improvements request that the equipment should work in the best conditions as long as possible with near to zero downtime. For that, unplanned breakdown and replacement of good equipment before reaching their tolerable life cycle is a loss, directly influencing the cost of the final product. In such conditions and with the substantial technical evolution of sensors and computing resources in the last decade, new maintenance strategies were developed, allowing the move from corrective to predictive maintenance. The prognostics & health monitoring (PHM) is in this case the most appropriate maintenance plan. It consists of detecting failures before any damage by monitoring the equipment's health and anticipating failure. In addition, prior knowledge offers the possibility of purchasing spare parts, planning maintenance tasks, avoiding unplanned breakdowns, and optimizing equipment durability and maintenance activities. This research focuses on the rotating machines' prognostic, especially the bearing component. The proposed approach is based on extracting appropriate multiple domain features from the raw signals (mainly those related to vibration). Then, these features are reduced using a cross-correlation filter before being projected onto two dimensions space using a Self-Organizing Map (SOM). The SOM is compared with multiple values extracted from the Principal Component Analysis (PCA) to select the optimal ones by using some reduction techniques. Hereafter, the result is considered the Health Indicator (HI), used for fault detection. The fault detection allows for the Remaining Useful Lifetime (RUL) estimation where the fault represents the beginning of the RUL, and the Failure means its end. Thus, to predict the failure time for a new component, a Trend Indicator (TI) is built from the residual of the Empirical Model Decomposition (EMD) to get a monotonic signal. Finally, the Gaussian Process Regression (GPR) is used in this case study as a regression of the TI, where it provides a high-accuracy prediction of the RUL. Since the quality of the RUL estimation relies directly on the selected features, this work focuses mainly on relevant feature extraction and selection. The proposed method is tested on various real benchmarked bearing datasets to validate our work. يفرض التحدي الشديد في القطاع الصناعي في الوقت الحاضر على الشركة المصنعة تحسين عملية الإنتاج من أجل توفير الجودة خلال وقت تسليم تنافسي. يتطلب هذا التحسين أن تعمل المعدات في أفضل الظروف لأطول فترة ممكنة دون توقف. لذلك، فإن التوقف غير المخطط له وكذلك استبدال المعدات الجيدة قبل الوصول إلى دورة حياتها المقبولة يمثلان خسارة كبيرة، مما يؤثر بشكل مباشر على تكلفة المنتج النهائي. في مثل هذه الحالة ومع التطور التقني الهائل لأجهزة الاستشعار والمعدات في العقد الماضي، تم تطوير استراتيجيات صيانة جديدة تسمح بالانتقال من الصيانة التصحيحية إلى الصيانة التنبؤية. تعد خطة التوقعات والرصد الصحي (PHM) أنسب خطة صيانة في هذه الحالة، والتي تتكون من اكتشاف الأعطاب قبل حدوث أي ضرر، من خلال مراقبة الحالات الصحية للمعدات وتوقع تعطلها. وبالإضافة إلى ذلك، ، توفر المعرفة المسبقة إمكانية شراء قطع الغيار في الوقت المناسب، فضلا عن تخطيط مهام الصيانة، وتجنب التعطل غير المخطط له. في هذا البحث، نركز على تشخيص الآلات الدوارة وخاصة على عنصر المحمل. يعتمد النهج المقترح على استخراج الخصائص في مجالات متعددة من الاهتزازات. بعد ذلك، يتم تقليل الخصائص باستخدام مرشح الارتباط المتقاطع قبل إسقاطها في مساحة ثنائية الأبعاد باستخدام خريطة ذاتية التنظيم (SOM). لاختيار تقنية تخفيض الخصائص المناسبة، تتم مقارنة SOM بالقيم المتعددة المستخرجة من تحليل المكون الرئيسي (PCA). تعتبر النتيجة المؤشر الصحي (HI)، والذي سيتم استخدامه لاكتشاف العطب. ويمكن الكشف عن العمر النافع المتبقي (RUL)، الذي يتمثل في الوقت المستغرق من بداية العطب وينتهي بعطل الآلة. وبالتالي، ومن أجل التنبؤ بوقت عطب المكون الجديد، يتم إنشاء مؤشر الاتجاه (TI) من بقايا تحليل النموذج التجريبي (EMD) من أجل الحصول على إشارة رتيبة. أخيرًا، يتم استخدام تراجع عملية Gauss في هذه الدراسة كتراجع لمؤشر الاتجاه حيث توفر تنبؤًا دقيقًا للغاية لـ RUL. نظرًا لأن جودة تقدير RUL تعتمد بشكل مباشر على الخصائص المختارة، فإن هذا العمل يركز بشكل أساسي على استخراج الخصائص التي لها تأثير كبير في تحديد الحالة الصحية للآلة. من أجل التحقق من صحة عملنا، يتم اختبار الطريقة المقترحة على عدة مجموعات من بيانات المحمل المرجعية. Directeur de thèse : BERRACHED Nasreddine

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
9046	02-09-633	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

Documents numériques

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