http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/3 2026-06-11T20:04:09Z http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/27369 Couplage photocatalyseurs-adsorption sur des zéolites Imessaoudene, Ali; Mouni, Lotfi ; promoteur Cette étude s’inscrit dans le cadre de la lutte contre la contamination des eaux usées par les colorants synthétiques, notamment ceux émis par l’industrie textile. Une stratégie en trois étapes a été mise en œuvre afin de concevoir un système performant d’élimination des colorants. Dans un premier temps, une zéolite de type LTA, valorisée à partir de déchets industriels (4AZW), a été testée pour l’adsorption de colorants cationiques, bien que sa faible capacité d’adsorption ait constitué un facteur limitant. La deuxième phase a examiné les performances d’une zéolite commerciale de type LTA, qui s’est distinguée par une excellente capacité d’adsorption des colorants anioniques, atteignant un maximum de 666.5 mg/g. Enfin, la troisième phase a consisté en la synthèse d’un composite TiO2-Zeo, associant du TiO2 à une matrice zéolitique, afin de combiner les propriétés d’adsorption et de photocatalyse. Les résultats ont mis en évidence que ce composite surpassait les nanoparticules de TiO2 seules en termes de dégradation des colorants, en facilitant la migration des molécules vers les sites photoactifs et en renforçant l’efficacité globale de l’élimination des polluants grâce à l’action synergique des mécanismes d’adsorption et de photodégradation. Ce matériau représente ainsi une solution prometteuse pour le traitement des eaux usées et la réduction de la pollution organique. This study addresses the challenge of wastewater contamination by synthetic dyes, particularly from the textile industry. A three-phase approach was undertaken to develop an efficient dye removal system. In the first phase, an LTA-type zeolite repurposed from industrial waste (4AZW) was evaluated for cationic dye adsorption, though its low adsorption capacity remained a limitation. The second phase focused on a commercial LTA-type zeolite, which demonstrated exceptional adsorption performance for anionic dyes, with a maximum capacity of 666.5 mg/g. In the final phase, a zeolite-supported TiO2 composite (TiO2-Zeo) was synthesized to function synergistically as both an adsorbent and a photocatalyst. Key findings revealed that TiO2-Zeo outperformed TiO2 nanoparticles alone in dye degradation, facilitated dye molecule migration to photoactive sites, and enhanced overall pollutant removal through combined adsorption and photodegradation. This composite presents a promising solution for wastewater treatment and organic pollution abatement. Option : Génie chimique 2026-01-01T00:00:00Z http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/27364 Techniques de commandes avancées des robots manipulateurs mobiles Ikni, Samir; Achour, Abdelyazid ; promoteur Cette thèse traite des difficultés liées à la modélisation et à la commande des robots manipulateurs mobiles (BMMs). Les BMMs sont des exemples typiques de systèmes non linéaires avec des contraintes non holonomes et une dynamique fortement couplée. Deux approches de commande sont explorées : l’une basée sur la linéarisation par rétroaction, l’autre sur le concept de passivité. La première approche assure la stabilité du système en appliquant la technique de linéarisation par rétroaction. Elle permet de contrôler la plate-forme mobile de manière à positionner l’organe terminal du manipulateur à une position prédéfinie. Ce contrôle s’appuie sur les mesures des positions articulaires du manipulateur pour planifier le mouvement de la plate forme. La deuxième approche, fondée sur le concept de passivité, améliore les performances tout en accomplissant les mêmes objectifs que la première. Elle est conçue pour garantir la robustesse du système face à des perturbations externes. En exploitant les particularités de la modélisation des BMMs, une loi de commande globale est proposée, considérant le BMM comme un système unique. Cette méthode intègre une fonction de régression fortement non linéaire afin de gérer les incertitudes et les contraintes de modélisation. Elle garantit un suivi précis de la position, réduit les erreurs asymptotiques à zéro et assure un fonctionnement robuste en présence de perturbations. Le processus de contrôle repose sur des règles d’adaptation des paramètres incertains, permettant de compenser efficacement les effets des perturbations. La stabilité du système est démontrée à l’aide de la théorie de Lyapunov. Comparés aux algorithmes classiques de contrôle par rétroaction, les contrôleurs développés sont appliqués à un manipulateur mobile constitué d’un robot manipulateur à deux degrés de liberté monté sur une plate-forme mobile. This thesis addresses the challenges related to the modeling and control of mobile manipulator robots (MMRs). MMRs are typical examples of nonlinear systems with non-holonomic constraints and strongly coupled dynamics. Two control approaches are explored: one based on feedback linearization, and the other based on the concept of passivity. The first approach ensures system stability by applying the feedback linearization technique. It allows for the control of the mobile platform to position the manipulator's end effector at a predefined position. This control relies on joint position measurements of the manipulator to plan the movement of the platform. The second approach, based on the concept of passivity, improves performance while achieving the same objectives as the first. It is designed to ensure system robustness in the face of external disturbances. By exploiting the particularities of MMR modeling, a global control law is proposed, considering the MMR as a single system. This method incorporates a highly nonlinear regression function to manage uncertainties and modeling constraints. It guarantees accurate position tracking, reduces asymptotic errors to zero, and ensures robust operation in the presence of disturbances. The control process relies on adaptation rules for uncertain parameters, enabling effective compensation for the effects of disturbances. System stability is demonstrated using Lyapunov's theory. Compared to classical feedback control algorithms, the developed controllers are applied to a mobile manipulator consisting of a two-degree-of-freedom robotic arm mounted on a mobile platform. Option : Systèm 2025-01-01T00:00:00Z http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/27363 Contribution au diagnostic des systèmes électro-énergétiques Behloul, Fatiha; Tafinine, Farid ; promoteur ette thèse propose une approche innovante pour le diagnostic des défauts des machines asynchrones en exploitant les signaux acoustiques et en combinant deux techniques avancées de traitement d’image : la matrice de cooccurrence des niveaux de gris (GLCM) et les motifs binaires locaux (LBP). Cette combinaison a conduit au développement d’une nouvelle approche bidimensionnelle, baptisée GLBP (Gray-Level Binary Patterns), permettant une extraction optimisée des caractéristiques texturales. L'utilisation de la méthode GLCM a permis de réduire l’espace de caractéristiques en sélectionnant uniquement cinq caractéristiques discriminantes, minimisant ainsi la complexité computationnelle. Les performances de l’approche GLBP ont été évaluées à l’aide de trois classificateurs d’intelligence artificielle : MCSVM (Multi-Class Support Vector Machine), K-NN (K-Nearest Neighbour) et ANN (Artificial Neural Network). Les résultats montrent un taux de classification parfait de 100 % avec MCSVM et ANN, et de 97,3 % avec K-NN, démontrant ainsi la robustesse et la fiabilité de la méthodologie proposée. Cette étude apporte une contribution significative en combinant des signaux acoustiques et des méthodes d’analyse de texture pour améliorer la précision du diagnostic des défauts dans les machines asynchrones. This thesis presents an innovative approach for fault diagnosis in asynchronous machines by leveraging acoustic signals and combining two advanced image processing techniques: the Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and Local Binary Patterns (LBP). This combination led to the development of a new two-dimensional approach called GLBP (Gray-Level Binary Patterns), optimizing the extraction of textural features. The use of the GLCM method helped reduce the feature space by selecting only five discriminative features, thereby minimizing computational complexity. The performance of the GLBP approach was evaluated using three artificial intelligence classifiers: MCSVM (Multi-Class Support Vector Machine), K-NN (K-Nearest Neighbour), and ANN (Artificial Neural Network). The results show 100% classification accuracy with MCSVM and ANN, and 97.3% with K-NN, demonstrating the robustness and reliability of the proposed methodology. This study makes a significant contribution by combining acoustic signals and texture analysis methods to enhance the accuracy of fault diagnosis in asynchronous machines. The obtained results open promising industrial applications in predictive maintenance and electrical equipment monitoring. Option : Système 2025-01-01T00:00:00Z http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/27362 Design of a battery charger circuit with intelligent maximum photovoltaic power tracking control Larbi, Lydia; Belkaid, Abdelhakim ; promoteur; Hadji, Slimane ; co-promoteur olar photovoltaic energy plays a vital role in addressing global energy challenges due to its adaptability, scalability, and ability to meet diverse industrial and consumer demands. Compared to other renewable sources, PV systems offer long-term electricity generation without mechanical components, making them a reliable and low-maintenance option. However, their power output is inherently variable, with nonlinear voltage characteristics, leading to challenges related to intermittency. To ensure efficient energy utilization, maximum power point tracking (MPPT) is essential for optimizing power conversion at any given moment. This study focuses on the simulation of a battery charging circuit incorporating MPPT to maximize power extraction from PV modules under varying solar irradiance and temperature conditions in an off-grid system. Various MPPT techniques have been developed, ranging from conventional to advanced approaches, depending on environmental factors and system requirements. This work specifically compares two widely used methods: Perturb and Observe (P&O) and Artificial Neural Networks (ANN). Chapters 1 through 3 elaborate on the system architecture of PV-battery configurations, component modeling, power converter design, and control strategies. The results demonstrate that the ANN-based approach provides faster and more stable maximum power point tracking, with reduced oscillations and superior adaptability to weather variations compared to the P&O method. L'énergie solaire photovoltaïque joue un rôle essentiel dans la réponse aux défis énergétiques mondiaux grâce à sa flexibilité, sa modularité et sa capacité à répondre à des besoins variés, tant industriels que domestiques. Comparée à d’autres sources renouvelables, la technologie photovoltaïque permet une production électrique durable sans pièces mobiles, ce qui en fait une solution fiable et peu exigeante en maintenance. Cependant, la production d’énergie est intermittente et présente des caractéristiques tension-courant non linéaires, ce qui rend nécessaire l’optimisation du point de puissance maximale (MPPT) pour maximiser le rendement énergétique. Cette étude se concentre sur la modélisation et la simulation d’un système de charge de batterie intégrant un algorithme MPPT, afin d’extraire le maximum de puissance des modules PV sous des conditions variables d’ensoleillement et de température dans un système hors réseau. Différentes techniques MPPT ont été développées, allant des méthodes conventionnelles aux approches intelligentes, en fonction des conditions environnementales et des exigences du système. Ce travail compare plus particulièrement deux stratégies largement utilisées : la méthode Perturbation et Observation (P&O) et celle basée sur les réseaux de neurones artificiels (ANN). Les chapitres 1 à 3 détaillent respectivement l’architecture des systèmes PV-batterie, la modélisation des composants, la conception des convertisseurs et les stratégies de contrôle. Les résultats montrent que l’approche ANN offre un suivi plus rapide et plus stable du point de puissance maximale, avec moins d’oscillations et une meilleure adaptation aux variations météorologiques que la méthode P&O. Option: Automatic control and Industrial Computing 2025-01-01T00:00:00Z