Electronique

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 Piezoelectric transformer: Comparison between a model and an analytical verification

F.Boukazouha, F.Boubenider  (2008)
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In this paper, a study comparing a model of a composite piezoelectric transformer, based on the corresponding electrical equivalent circuit, and the direct calculation solving the mechanical fundamental equations constrained by the appropriate boundary conditions is presented. The approach is simplified considering vibrations only along one direction, neglecting the coupling phenomena existing along the other directions. The electrical equivalent circuit of the transformer is obtained from the equivalent circuit referred for the isolated piezoelectric oscillators. In this paper, each electrical equivalent circuit is placed on a cascade in order to conserve the continuity of dis- placements and stress at the junction. Voir les détails

Mots clés : Piezoelectricity, Transformer, Modeling; Equivalent circuit, Analytical verification, Voltage gain, Boundary conditions

 A comparison of 1D analytical model and 3D Finite Element Analysis with experiments for a Rosen-type piezoelectric transformer

F. Boukazouha, G. Poulin-Vittrant, L.P. Tran-Huu-Hue, M. Bavencoffe, F. Boubenider, M. Rguiti, M. Lethiecq  (2015)
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 This article is dedicated to the study of Piezoelectric Transformers (PTs), which offer promising solutions to the increasing need for integrated power electronics modules within autonomous systems. The advantages offered by such transformers include: immunity to electromagnetic disturbances; ease of miniaturisation for example, using conventional micro fabrication processes; and enhanced performance in terms of voltage gain and power efficiency. Central to the adequate description of such transformers is the need for complex analytical modeling tools, especially if one is attempting to include combined con- tributions due to (i) mechanical phenomena owing to the different propagation modes which differ at the primary and secondary sides of the PT; and (ii) electrical phenomena such as the voltage gain and power efficiency, which depend on the electrical load. The present work demonstrates an original one-dimensional (1D) analytical model, dedicated to a Rosen-type PT and simulation results are successively compared against that of a three-dimensional (3D) Finite Element Analysis (COMSOL Multiphysics software) and experimental results. The Rosen-type PT studied here is based on a single layer soft PZT (P191) with corresponding dimensions 18 mm x 3 mm x 1.5 mm, which operated at the second harmonic of 176 kHz. Detailed simulational and experimental results show that the presented 1D model predicts experimental measurements to within less than 10% error of the voltage gain at the second and third resonance frequency modes. Adjustment of the analytical model parameters is found to decrease errors relative to experimental volt- age gain to within 1%, whilst a 2.5% error on the output admittance magnitude at the second resonance mode were obtained. Relying on the unique assumption of one-dimensionality, the present analytical model appears as a useful tool for Rosen-type PT design and behavior understanding. Voir les détails

Mots clés : Piezoelectric transformer, Rosen-type transformer, 1D analytical modelling, 3D FEA simulations, Experimental characterisation

Linear Fractional Order System Identification using Adjustable Fractional Order Differentiator

D. Idiou, A. Charef, A .Djouambi  (2013)
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In previous decades, it has been observed that many physical systems are well characterised by fractional order models. Hence, their identification is attracting more and more interest of the scientific community. However, they pose a more difficult identification problem, which requires not only the estimation of model coefficients but also the determination of fractional orders with the tedious calculation of fractional order derivatives. This study focuses on an identification scheme, in the time domain, of dynamic systems described by linear fractional order differential equations. The proposed identification method is based on the recursive least squares algorithm applied to an ARX structure derived from the linear fractional order differential equation using adjustable fractional order differentiators. The basic ideas and the derived formulations of the identification scheme are presented. Illustrative examples are presented to validate the proposed linear fractional order system identification approach. Voir les détails

Mots clés : Adjustable fractional order differentiator, Least squares method, Linear fractional differential equation, Recursive identification.

Identification of Linear Fractional Systems of Commensurate Order

A. Charef, D. Idiou, A. Djouambi, A. Voda  (2013)
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The identification of fractional order systems is a more difficult problem than the integer order systems because it requires not only the estimation of the model coefficients but also the determination of the fractional orders with the tedious calculation of fractional order derivatives. This paper addresses the identification of linear fractional systems of commensurate order. The proposed identification method is based on the recursive least squares algorithm applied to a linear regression equation derived from the linear fractional order differential equation using adjustable fractional order differentiator. The proposed technique does not require a prior knowledge of the commensurate order of the fractional linear differential equation. The derived formulations of the identification scheme are presented. Illustrative examples are also presented to validate the proposed linear fractional systems of commensurate identification approach. Voir les détails

Mots clés : Least squares method, Linear fractional differential equation, Recursive identification.

MULTI-OBJECTIVE PREDICTIVE CONTROL: A SOLUTION USING METAHEURISTICS

Halim Merabti Khaled Belarbi  (2014)
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The application of multi objective model predictive control approaches is significantly limited with computation time associated with optimization algorithms. Metaheuristics are general purpose heuristics that have been successfully used in solving difficult optimization problems in a reasonable computation time. In this work , we use and compare two multi objective metaheuristics, Multi-Objective Particle swarm Optimization, MOPSO, and Multi-Objective Gravitational Search Algorithm, MOGSA, to generate a set of approximately Pareto-optimal solutions in a single run. Two examples are studied, a nonlinear system consisting of two mobile robots tracking trajectories and avoiding obstacles and a linear multi variable system. The computation times and the quality of the solution in terms of the smoothness of the control signals and precision of tracking show that MOPSO can be an alternative for real time applications. Voir les détails

Mots clés : Model predictive control, Metaheuristcis, Multiobjective Optimization

Analog Circuit Implementation of FractionalOrder Damped Sine and Cosine Functions

H. Nezzari, A. Charef, and D. Boucherma  (2013)
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This paper introduces for thefirst time analog circuitimplementations of two fundamental linear fractional order systems whose impulse responses called fractional order damped sineand cosine functions are the inverse Laplace transform of their irrational transfer functions. These analog circuit implementationsare derived through rational function approximations of their irrational transfer functions. Voir les détails

Mots clés : Analog circuit, fractionalorder differential equation, fractional order system, irrational function, rational function.

Automatic Crack Detection and Characterization During Ultrasonic Inspection

Thouraya Merazi Meksen, Bachir Boudraa, Redouane DRAI, Malika Boudraa  (2010)
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The creation of a non-destructive technique that enables the automatic detection of defects is desirable, and TOFD (Time-Of-Flight Diffraction) technique is gaining rapid prominence due to its high accuracy in detecting, positioning and sizing flaws in steel structures. In this type of imaging, cracks are characterized using sets of hyperbolas, where summit positions correspond to crack tip positions.However, ultrasonic diffracted signals are often too low and difficult to distinguish from noise, and when large structures are inspected, the quantity of data can be extremely large, with the area of interest being very small in comparison to the image size. This paper describes a method that avoids the image formation, replacing it with a sparse matrix (as there is no reason to store and operate on an excessive number of zeros), and automates crack detection by analyzing the curve formed by the sparse matrix elements.The sparse matrix is formed using Split-Spectrum Processing, which enhances the signal-to-noise ratio. The Randomized Hough transform is then applied on the sparse matrix elements to detect the hyperbolas that characterize the crack defects. Voir les détails

Mots clés : Automated inspection, Ultrasonic imagery, Sparse matrix, Defect characterization

Méthodes de traitement des signaux ultrasonores basées sur la déconvolution dans la détection des défauts

Abdessalem BENAMMAR (2010)
Thèse de doctorat

Ce travail de thèse concerne l’étude et l’implémentation des méthodes de traitement des signaux ultrasonores basées sur la déconvolution, appliquées à la détection des défauts de délaminage présents dans un matériau composite multicouches du type CFRP. Le signal ultrasonore mesuré est modélisé sous la forme d'un produit de convolution entre une fonction représentative de la forme d'onde émise par le traducteur ultrasonore et une fonction appelée réflectivité. Le problème de l'échographie ultrasonore consiste à essayer de reconstruire le plus précisément possible la séquence de réflectivité. Compte tenu de la définition du modèle direct, le problème inverse spécifique traité dans cette thèse est celui de la déconvolution. La résolution de cette classe de problèmes se heurte à deux difficultés liées d'une part à la présence de bruit et d'autre part à la perte d'informations due à la convolution. Le problème de la déconvolution est donc de remonter à la "bonne" solution, c'est-à-dire celle qui est physiquement significative. Dans cette thèse, les méthodes de déconvolution qui sont divisées en trois grandes catégories : déterministe, semi aveugle et aveugle, ont été étudiées, implémentées, adaptées aux signaux ultrasonores et appliquées au contrôle des matériaux composites. Les résultats obtenus sur divers signaux ultrasonores synthétiques et expérimentaux attestent de la robustesse et des performances de ces méthodes. Voir les détails

Mots clés : contrôle non destructif, ultrason, traitement de signal, déconvolution

Techniques de traitement des signaux ultrasonores appliquées au contrôle non destructif des matériaux

Redouane DRAI (2005)
Thèse de doctorat

Cette thèse répond aux problèmes essentiels du Contrôle Non Destructif par ultrasons des matériaux à savoir : la résolution, la sensibilité et l'identification des défauts. La problématique ainsi que l'objectif du travail réalisé, sont divisés en trois parties: 1-Dans la détection de défaut par ultrasons, il est souvent difficile de distinguer entre le signal du défaut et le bruit provenant des grains du matériau à contrôler. Ce bruit masque souvent le signal du défaut et crée une gêne dans sa détection. Il faut donc rehausser la visibilité du défaut par des techniques basées sur l'analyse du spectre de l'écho du défaut. Dans ce but, nous développons des méthodes de traitement du signal afin de les appliquer à l'extraction d'échos de défauts noyés dans le bruit de structure. 2-Le contrôle par ultrasons permet de détecter aisément les défauts, cependant, l'identification ou la connaissance de leur nature est très complexe. Des analyses effectuées sur des exemples d’échos de défauts détectés dans des pièces métalliques ont montré clairement que l’on peut décrire ces formes détectées suivant un ensemble de paramètres caractéristiques afin de pouvoir faire la discrimination entre un défaut plan et un défaut volumique. Dans ce but, nous développons une méthode de mesure d’attributs caractérisant les signaux de défauts. Ces attributs seront introduits dans un classificateur développé à base de réseaux de neurones multicouches permettant la classification des défauts de soudure (défaut plan ou défaut volumique). 3- La mesure de fines épaisseurs par des techniques classiques posent énormément de problèmes dans la détection d’échos superposés dans le temps. Dans ce but les représentations temps-fréquence sont développées et sont appliquées pour la mesure de telles épaisseurs des matériaux métalliques. Voir les détails

Mots clés : contrôle non destructif, ultrason, traitement de signal, SSP

Optimisation par algorithme génétique multi-objectif de la pénalité floue pour la reconstruction d’images à partir de projections en tomographie-x

Ali Mohamed Tahar GOUICEM (2013)
Thèse de doctorat

Les approches de reconstruction d’images sont rendues très mal posées par le fait que les projections sont en nombres limitées. De ce fait toutes les méthodes classiques comme la méthode analytique basée sur la transformée inverse de radon, ou les méthodes algébriques comme les moindres carrées, ne peuvent donner des résultats satisfaisants. Il est alors indispensable d’apporter de l’information a priori sur l’objet et/ou le fond pour régulariser le problème. L’une des approches c’est la modélisation probabiliste de cette information et l’estimation bayésienne ainsi que l’inférence floue. Dans ces méthodes les paramètres sont estimés à partir des projections en définissant la solution comme un minimisateur d’un critère régularisé approprié; soit par Moindre Carrées (MC) ou une méthode itérative régularisée comme le Maximum-Likelihood (ML), ou le maximum a posteriori (MAP), ou la régularisation floue. Les résultats après l’introduction des optimisateurs globaux, tels que les algorithmes génétiques et les optimisateurs PSO sont comparés avec l’utilisation des optimisateurs locaux tels que le gradient, newton-raphson etc. Notre nouvelle méthode a été testée et validée sur un ensemble d’images synthétiques et réelles. Les résultats simulés sont vraiment encourageants spécialement quant le nombre et les angles des projections sont limités. Quelques comparaisons avec les méthodes classiques (Analytiques, Algébriques et Probabilistes) sont faites pour attester les performances de nos méthodes proposées. Voir les détails

Mots clés : Tomographie, Reconstruction d’images, contrôle non destructif CND, estimation analytique, inférence bayésienne, inférence floue, optimisation génétique, optimisateur PSO (Particle Swarm Optimization)