Électronique et Électrotechnique
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Item Analyse des décharges dans les isolateurs composites soumis à la haute tension continue(2025-06-16) Aliouat; SihemLe développement des réseaux à courant continu haute tension (HVDC) a mis en lumière l'importance cruciale des isolateurs composites, qui jouent un rôle essentiel dans l'isolation électrique et la fiabilité des réseaux. Cependant, ces isolateurs sont sujets à des phénomènes de vieillissement, de décharges partielles et de pollution environnementale, entraînant des défauts d'isolement qui compromettent les performances du réseau. Cette thèse propose une méthodologie de diagnostic avancée, basée sur l'analyse fréquentielle et temporelle des signaux électriques, utilisant la transformée de Fourier (FFT), la transformée en ondelettes discrète (DWT) et la densité spectrale de puissance (PSD). L'objectif est d'identifier et de caractériser les défauts d'isolement en corrélant les variations de tension, le courant de fuite et les perturbations du champ magnétique. L'étude s'appuie sur une approche expérimentale et numérique, visant à identifier les paramètres sensibles aux décharges partielles et à l’arc électrique afin de détecter les anomalies et d'établir des seuils critiques. Les résultats obtenus démontrent que certaines fréquences permettent de prédire les défauts d'isolement, ouvrant ainsi la voie à une surveillance en temps réel et à l'optimisation des stratégies de maintenance.Item Modélisation acoustique multi-variable pour l’évaluation de la compréhension de la parole pathologique(2025-02-26) Belabbas; SoumeyaLes troubles pathologiques de la parole entravent considérablement l'efficacité de la communication et la qualité de vie. Les méthodes diagnostiques traditionnelles, souvent subjectives et chronophages, limitent la précision et l'efficacité de l'identification de ces pathologies. Cette thèse présente un nouveau système automatisé de classification de la parole pathologique et de reconnaissance de la voix dysarthrique, visant à améliorer la précision et la rapidité du diagnostic. Ce système utilise une approche globale, combinant des techniques avancées de traitement du signal, une extraction de caractéristiques robuste et des architectures d'apprentissage profond de pointe. En intégrant de multiples caractéristiques acoustiques, notamment les MFCC, les PNCC, les spectrogrammes Mel, la gigue et le scintillement, le système capture des informations détaillées sur le signal vocal. De plus, des techniques d'amélioration de la parole, telles que la réduction du bruit basée sur les MMSE, sont appliquées pour améliorer la qualité d'entrée, notamment dans les environnements bruyants. Au cœur de ce système se trouve un modèle d'apprentissage profond combinant des réseaux de neurones convolutifs (CNN) avec des réseaux de mémoire à long terme bidirectionnels (BiLSTM), modélisant efficacement les dépendances locales et temporelles au sein du signal vocal. Une évaluation rigoureuse d'un ensemble diversifié d'échantillons vocaux pathologiques a démontré la supériorité du système par rapport aux méthodes existantes. Ces résultats soulignent son potentiel à transformer le diagnostic et la prise en charge des troubles de la parole, contribuant ainsi à l'amélioration des résultats et de la qualité de vie des patients.Item Proposition and implementation of a distributed approach for cyber-physical production systems control(2024-11-23) Bendjelloul; AbdelhamidCette thèse décrit la proposition et la mise en œuvre d'une approche distribuée pour contrôler les systèmes de production cyber-physiques (CPPS) en milieu industriel. L'étude vise à relever les défis de conception et de validation associés au CPPS en proposant un cadre de mise en service virtuelle (VC). Ce cadre est essentiel pour l’intégration et les tests efficaces des composants CPPS avant leur déploiement effectif. Sur le plan méthodologique, le document utilise les techniques Software In the Loop (SIL) et Hardware In the Loop (HIL) pour évaluer l'exactitude et l'interopérabilité du système lors de la mise en service virtuelle. La recherche comprend une étude de cas qui expérimente le cadre VC pour démontrer son efficacité dans la vérification et la validation des systèmes de production cyber-physiques basés sur des agents et pour garantir la fiabilité du système dans un environnement réel.Item Optimisation des paramètres radio 5G pour l’amélioration de la qualité de service(2025-06-28) Belguidoum; Adel BouzidDans un contexte de transformation technologique accélérée, les réseaux mobiles sont confrontés à une montée en puissance des exigences liées aux nouveaux cas d’usage critiques, tels que la réalité augmentée, les véhicules autonomes, les jeux en ligne à ultra-faible latence, ou encore la télémédecine. Ces applications nécessitent non seulement des débits élevés, mais également une latence minimale et une stabilité de connexion sans faille. Pour y répondre, les opérateurs doivent non seulement garantir un haut niveau de qualité de service (Quality of Service – QoS), mais également optimiser de manière fine l’allocation et l’exploitation des ressources radio. La présente thèse s’inscrit dans cette problématique en proposant une méthodologie d’optimisation avancée des paramètres radio des réseaux 5G, dans leurs modes Non-Standalone (NSA) et Standalone (SA). Elle repose sur une analyse rigoureuse des indicateurs clés de performance (Key Performance Indicators – KPIs), en particulier ceux liés à l’accessibilité, au taux de coupure, à la mobilité, à la fiabilité des connexions, au débit descendant et montant, ainsi qu’à la latence. L’originalité de ce travail réside dans le développement d’algorithmes d’optimisation paramétrique, conçus pour détecter automatiquement les dégradations de performance, identifier leurs causes racines et recommander des ajustements spécifiques des paramètres radio. Ces algorithmes ont été validés sur le terrain à travers des campagnes de mesures réalisées sur des réseaux commerciaux opérant au Moyen-Orient et en Amérique du Nord. Les résultats obtenus confirment l’efficacité des recommandations proposées, avec des améliorations significatives sur l’ensemble des KPIs mesurés. Une attention particulière est portée à l’étude des compromis entre les différents objectifs d’optimisation, notamment entre le débit et la latence, souvent en tension dans les scénarios d’usage intensifs. La thèse propose ainsi des stratégies d’optimisation adaptatives selon les besoins applicatifs, les conditions radio et les profils d’utilisateurs. Cette recherche s’attache à définir les fondements d’un cadre d’optimisation à la fois intelligent, évolutif et dynamique, conçu pour s’adapter aux réseaux 5G actuels ainsi qu’aux générations futures de réseaux mobiles, en particulier la 5G-Advanced et la 6G. L’objectif est de répondre de manière proactive aux exigences croissantes en matière de performance, de flexibilité et de qualité d’expérience (Quality of Experience – QoE).Item Identification des décharges électroluminescentes dans différents milieux diélectriques(2025-06-23) Nait Bachir; SalmaL’étude des décharges électroluminescentes dans les milieux diélectriques est essentielle pour comprendre les mécanismes de dégradation des isolants utilisés en haute tension. Ce travail s’attache à identifier et analyser ces décharges dans l’air et l’huile minérale, deux milieux couramment employés dans les systèmes électriques. Une approche expérimentale combinant des analyses temporelles et spectrales a été adoptée, notamment via la spectroscopie d’impédance électrique et la Transformée de Fourier Rapide (FFT). Les résultats montrent que les décharges se propagent plus rapidement dans l’air que dans l’huile, en raison de leur densité et de leur conductivité ionique. L’exposition prolongée aux décharges altère les propriétés isolantes de l’huile, augmentant ainsi les risques de défaillance des transformateurs de puissance. Ces observations mettent en évidence l’importance du suivi des fluides isolants et de l’adoption de méthodes non destructives pour anticiper leur vieillissement. De plus, cette recherche ouvre la voie à l’exploration de nouveaux isolants biodégradables, contribuant ainsi à une meilleure durabilité des systèmes électriques. Les résultats obtenus permettent d’optimiser les stratégies de maintenance et de surveillance des infrastructures haute tension.Item Optimisation des largeurs des bus pour l’implémentation sur SoC(2025-07-03) Tahir; NasrallahLes systèmes embarqués jouent aujourd’hui un rôle central dans de nombreux domaines, notamment l’automobile, la téléphonie mobile et la reconnaissance vocale. Toutefois, leur implémentation sur des systèmes sur puce (SoC) pose des défis majeurs, notamment en matière de précision des calculs, d’optimisation énergétique et de réduction de l’espace matériel. Ces contraintes sont particulièrement critiques dans les applications nécessitant des calculs intensifs, comme la reconnaissance vocale, où les erreurs de quantification doivent être gérées avec précision pour garantir des performances optimales. Cette thèse propose une approche novatrice basée sur l’optimisation des largeurs de bus (bit-width optimization). En ajustant dynamiquement le nombre de bits utilisés pour représenter les données, il est possible de réduire la consommation énergétique et la surface matérielle, tout en maintenant un équilibre entre précision et efficacité. L’objectif principal de ce travail est de développer des méthodes permettant d’optimiser la largeur des données de manière à atteindre un compromis idéal entre performance et consommation d’énergie. Le premier chapitre se concentre sur l’optimisation des largeurs de bus est un enjeu fondamental dans la conception des systèmes électroniques modernes. Ces bus assurent la transmission des données entre les composants d’un circuit, influençant ainsi directement la rapidité des échanges, l’efficacité énergétique et la performance globale du système. Dans ce contexte, le choix entre l’arithmétique en virgule flottante et l’arithmétique en virgule fixe est crucial. Si la première offre une précision élevée, elle est toutefois plus gourmande en ressources. En revanche, la seconde, bien que moins précise, se révèle plus économe en énergie et plus rapide, ce qui en fait une option privilégiée pour les systèmes embarqués. L’optimisation des largeurs de bus repose sur diverses techniques analytiques et de simulation, visant à minimiser les erreurs de quantification tout en maintenant une précision acceptable. Des méthodes comme l’arithmétique affine et l’arithmétique par intervalles permettent de modéliser ces erreurs afin de guider le choix du nombre de bits nécessaires pour chaque signal. En parallèle, des techniques d’évaluation des fonctions mathématiques, telles que l’algorithme CORDIC et les approximations polynomiales, sont mises en œuvre pour garantir un bon équilibre entre précision et coût matériel. Le deuxième chapitre se concentre sur l’intégration des systèmes sur puce (SoC) qui a marqué une avancée significative dans l’industrie des semi-conducteurs en permettant la fusion de plusieurs composants sur un même circuit. Cette évolution, rendue possible par la technologie VLSI, a ouvert la voie à des circuits plus performants et moins énergivores. La conception d’un SoC suit un cycle de développement structuré, souvent basé sur le modèle en V, comprenant plusieurs phases allant de la spécification à la validation finale. Les SoC modernes fonctionnent à des fréquences très élevées, nécessitant une gestion efficace de la dissipation thermique et de la consommation énergétique. Un SoC typique intègre des processeurs, des mémoires, des interfaces de communication et divers contrôleurs, dont l’optimisation est essentielle pour garantir un fonctionnement fluide. La synthèse du SoC, consistant à transformer la description logique en un circuit physique, passe par plusieurs étapes clés, notamment le floorplanning, le placement et le routage. Enfin, avant la fabrication, la validation via des FPGA permet de tester la conception dans un environnement réel, réduisant ainsi les risques d’erreurs et améliorant la fiabilité du circuit final. Dans le troisième chapitre, on a présenté une généralité sur les mémoires adressables par contenu (CAM). Ces mémoires constituent une technologie clé pour les systèmes nécessitant des recherches rapides, comme les tables de routage des réseaux. Contrairement aux mémoires classiItem Techniques de radiocommunication dans les canaux sous-terrains(2024-06-10) Labdaoui; RymLe travail présenté dans cette thèse concerne l’étude de techniques adaptatives appliquées dans le domaine spatial et fréquentiel impliquant une structure multi utilisateurs MIMO-OFDM. Après avoir introduit plusieurs concepts dont principalement celui de la radio cognitive et de la modulation adaptative, une étude combinant la modulation adaptative aux algorithmes stochastiques a été menée. Les résultats obtenus par cette combinaison en termes de capacité totale de débit binaire, montrent que l'approche P-D-MU-MIMO-OFDM-CR proposée présente un gain de puissance approximatif de 1 dB lorsque le niveau du SNR est faible, et de 5 dB lorsque la plage de SNR est élevée. Ces résultats atteignent aussi une performance assez proche du débit théorique C-MU-MIMO-OFDM-CR. Par la suite, la modulation adaptative a été étudiée dans un environnement minier sous-terrain en exploitant des mesures réelles de canaux MIMO-UWB. Les résultats de simulation montrent que l’algorithme proposé P-D-MIMO-UWB permet d'économiser environ 2 dB en puissance de transmission par rapport au schéma D-MIMO-UWB à un BER requis de 10-6 et de 4 dB à un BER de 10-3, pour obtenir la même efficacité spectrale. Le schéma proposé présente également des performances très proches en termes d'efficacité spectrale de celles du C-MIMO-UWB théorique.Item Détection et modélisation du changement temporel par imagerie satellitaire multi-date(2025-03-05) Tahraoui; AhmedNotre travail de thèse de doctorat porte sur l’étude, le développement et l’implémentation de mé-thodes de détection de changement et d’un modèle prédictif de l’évolution temporelle de l’occupation et l’utilisation futures des sols LULC (Land Use Land Cover). Nous avons implémenté trois méthodologies de détection de changement. La première méthodologie non supervisée basée sur les transformations linéaires de type PCA (Principal Component Analysis) et MAD (Multivariate Alteration Detection) ainsi que ses dérivées (MAD/MAF, IR-MAD et k-MAD) a nécessité un bon seuillage et/ou une bonne classification pour aboutir à une carte de changement LCCM (Land Cover Change Map) binaire donnant une vue globale sur les zones de changement et les zones de non changement. La deuxième méthodologie supervisée basée sur la comparaison post classification PCC (Post-Classification Comparison) est conditionnée par la fiabilité des classifica-tions multi-dates pour aboutir à une carte multi-classes très riche en information sur la nature du changement survenu. La troisième méthodologie que nous avons proposée est hybride constituée de trois phases : 1) génération d’une LCCM binaire (k-MAD et Chi-2), 2) clustering de la carte obtenue par l’algorithme AP (Aÿnity Propagation), et 3) classification supervisée par un réseau neuronal profond pour produire une LCCM multi-classes régularisée et de meilleure qualité. Notre méthode a permis de s’a?ranchir des limites des méthodes supervisées et non supervisées tout en conservant les avantages de chacune d’elle. ar la suite, nous avons développé le modèle CA-Markov qui permet de spatialiser, simuler et pré-dire l’état futur d’un phénomène dynamique comme par exemple l’étalement urbain que nous avons considéré dans notre travail. En e?et, en utilisant des images satellitaires multispectrales et mul-titemporelle combinées avec des données auxiliaires sur la zone d’étude, le modèle a d’abord été calibré, puis généralisé et appliqué pour prédire l’image en 2025. Les indicateurs de précision ont donné des valeurs appréciables indiquant ainsi une bonne prédiction. Dans cette partie, nous nous sommes intéressés aussi à l’analyse de l’évolution de l’urbain au détriment de la dégradation des terres agricoles dans la zone d’étude. Nous avons pu générer une carte d’adéquation urbaine et une carte d’adéquation des terres agricoles, qui nous renseignent respectivement sur les meilleurs emplacements futurs pour la création des sites urbains et l’implantation des sites agricoles. Cette adéquation est une source d’information précieuse pour les projets futurs de l’aménagement du territoire. Le résultat de prédiction obtenu pourrait être amélioré si nous considérons des images multi-dates acquises par le même capteur satellitaire afin de s’a?ranchir complètement des erreurs de la phase du prétraitement. Aussi, il serait intéressant d’inclure d’autres informations auxiliaires liées à la réalité de l’évolution de l’urbain. Nous envisageons également d’aborder la modélisation multi-objective à l’aide de l’analyse multicritères et aussi de développer des modèles basés sur les théories de l’incertain.Item Caractérisation et identification automatique des langues en communications téléphoniques(2023-09-23) Lounnas, KhaledL'utilisation croissante des technologies de reconnaissance automatique de la parole (ASR) a donnée lieu à diverses applications, telles que la dictée vocale sur ordinateur et les serveurs vocaux interactifs. Cette thèse se concentre sur l'identification automatique des langues et des dialectes arabes. Les contributions incluent l'application de méthodes de machine Learning classiques et d'apprentissage profond pour étudier les classifications hiérarchiques des dialectes arabes. L'utilisation combinée d'approches d'apprentissage par transfert permet de créer un système performant avec des ressources limitées. L'intégration d'un module d'identification des langues/dialectes améliore également la reconnaissance des chiffres prononcés pour les langues avec peu de ressources disponibles. Les systèmes développés ont été testés sur différents corpus provenant de diverses sources de collecte de données. Une approche basée sur le transfert d'apprentissage a été utilisée pour identifier les dialectes maghrébins, qui sont plus complexes que les dialectes arabes. Deux méthodes principales ont été employées. La première consiste à re-entraîner plusieurs modèles de transfert d'apprentissage, tels que ResNet50, ResNet101, VGG16, VGG19, DenseNet121, DenseNet169 et MobileNet, en variant le nombre de couches. La deuxième approche utilise la stratégie de "stacked generalization" pour fusionner efficacement les prédictions des modèles préalablement entraînés. Les résultats démontrent que cette approche en cascade a le potentiel d'améliorer les performances du système d'identification des langues/dialectes, avec une augmentation de 5% dans l'identification entre le dialecte marocain MBD et l'arabe standard algérien ASM. De plus, un score de reconnaissance des chiffres parlés atteignant 99,11% a été obtenu pour les dialectes marocain et algérien. La deuxième contribution de cette thèse consiste a' améliorer la reconnaissance de la parole. Nous avons entraîné un système ASR hybride (combinaison d'un système d'identification de la langue (LI) et celui de ASR) en utilisant cinq classificateurs basés sur l'apprentissage automatique et deux modèles d'apprentissage profond : un modèle bas ?e sur un réseau neuronal convolutif (CNN) et un autre utilisant deux modèles pre-entraînés, à savoir Residual Deep Neural Network (Resnet50 et Resnet101). Les résultats démontrent que le modèle CNN surpasse les autres méthodes proposées et améliore les performances du système de reconnaissance des chiffres parlés de 20% pour les dialectes algériens et marocain. En général, les résultats montrent l'efficacité de l'apprentissage automatique dans la plupart des systèmes, en témoignant du bon comportement de nos systèmes lors de l'utilisation de descripteurs appropries avec le bon choix de modèle qui décrivent bien les dialectes en question.