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et

On -Off Control based Particle Swarm Optimization for Maximum Power Point Tracking of Variable Speed Wind Energy Conversion Systems

Sami KAHLA, Youcef Soufi, Moussa Sedraoui, Mohcene Bechouat  (2014)
Article de conférence

In recent years, there has been an evolution of electricity production based on wind energy, such as the effects of pollution. In this paper, Particle Swarm Optimization (PSO) is proposed to generate an On-Off Controller. On-Off Controller based maximum power point tracking is proposed to control a squirrel-cage induction generator (SCIG) of wind energy conversion system .Simulation studies are made with Matlab / Simulink to verify the effectiveness of the purposed method. Voir les détails

Mots clés : Wind Energy Conversion System (WECS), Maximum Power Point Tracking, On-Off Control, Particle Swarm Optimization (PSO)

Maximum Power Point Tracking For Photovoltaic Systems: A Comparison between GAs and PSO Approaches

M. BECHOUAT, Y. Soufi, S. Kahla, B.Guendouz, M. Sedraoui  (2014)
Article de conférence

Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithms (GAs) are proposed in this paper to generate a duty cycle. The duty cycle (D) used in Pulse With modulation (PWM) to reproduced control switch for the boost converter by the maximum power point tracking (MPPT) for a photovoltaic (PV) system. As results indicated, using particle swarm optimization (PSO) and Genetic Algorithms (GAs) are used for stabilization of a photovoltaic system (PV). Voir les détails

Mots clés : Photovoltaic systems, Boost, PWM, MPPT, PSO, GAs

Surveillance de machines tournantes par la transformée en ondelettes

Hocine BENDJAMA, Salah Bouhouche  (2013)
Article de conférence

Les systèmes industriels sont devenus de plus en plus complexes. Leur surveillance est primordiale en raison de la demande d’un rendement élevé, d’une grande sûreté et d’une bonne fiabilité. Diverses techniques de surveillance ont été développées telles que l’analyse des forces dynamiques, la tribologie, l’analyse des vibrations et les techniques non destructives des structures et des machines tournantes. La surveillance par l’analyse des vibrations est essentielle, du fait que les vibrations sont porteuses d’informations qui caractérisent l’état de fonctionnement de certains composants ou éléments mécaniques de la machine. Elle permet de mettre en évidence un grand nombre de défaillances causant une diminution de la durée de vie de la machine telles que le défaut de balourd ou d’équilibrage des parties tournantes, un mauvais alignement d’une ligne d’arbre, des engrenages usés ou endommagés, roulements défectueux, les frottements, etc. La surveillance des vibrations est généralement réalisée par l’analyse de signaux recueillis sur la machine en fonctionnement. Ces mesures, qui représentent en fait, certains éléments de la machine, s’avèrent difficiles à lire à cause de la nature des signaux et de bruit qu’elles peuvent contenir. Toutefois, il existe des méthodes de caractérisation, les plus communes se basent sur les significations de l’amplitude du signal telles que la valeur crête, la valeur crête à crête, la valeur efficace, le kurtosis et le facteur de crête. En effet, ces paramètres sont très utiles pour la détection, par contre ils sont insuffisants pour une surveillance complète. Actuellement et suite au développement des techniques de traitement du signal, il est devenu possible d’extraire l’information utile à partir des données vibratoires. Dans le domaine de la surveillance des vibrations, l’analyse des signaux stationnaires a été en grande partie basée sur l’analyse spectrale ou la transformée de Fourier (TF). En pratique, la plupart des signaux vibratoires sont de type non stationnaire. La représentation spectrale devient limitée et ainsi, toutes les méthodes, basées sur la TF ont plus ou moins, les mêmes limites. Afin de procéder à un diagnostic correct, il est utile de pousser les investigations en utilisant des techniques plus adaptées telle que la Transformée en Ondelettes (TO). Dans ce travail, la TO est présentée en utilisant des mesures réelles acquises par le biais des accéléromètres piézoélectriques, afin d’obtenir l’information la plus détaillée des données mesurées. Voir les détails

Mots clés : surveillance, machine tournante, vibrations, analyse spectrale, Transformée en ondelettes

Réglage Analytique du Régulateur PIλDμ

Nadir FERGANI, Abdelfatah Charef, Djamel BOUCHERMA  (2014)
Article de conférence

Dans ce papier, une méthode de réglage du correcteurPIλDμ a été présentée. Cette technique utilise la réponse indicielle duprocessus à asservir stable ou à la limite de stabilité et elle nenécessite aucune approximation du processus par un modèle. Lescinq paramètres du correcteur PIλDμ d’ordre fractionnaire sont conçustel que le système en boucle fermée soit équivalent à un modèled’ordre fractionnaire désiré. Des exemples illustratifs ont étéprésentés pour tester cette approche de réglage. Les réponsesfréquentielles et temporelles ont été obtenues et la robustesse enperformances a été aussi analysée vis-à-vis des incertitudes sur legain avec éclaircissements de la flexibilité de technique proposée. Voir les détails

Mots clés : fractional PIλDμ controller, Robustness, Isodamping property

Fuzzy Particle Swarm Optimization for Manufacturing Systems

M. BECHOUAT, Sami KAHLA  (2014)
Publication

Particle Swarm Optimization (PSO) is proposed in our research to generate Fuzzy Controller, a fuzzy logic control (FLC) is proposed to control manufacturing system presented by m-machine line as an m-order state-space. As results indicated, use particle swarm optimization (PSO) method for optimizing a fuzzy logic controller (FLC) for manufacturing system is better than that of fuzzy logic control (FLC) not optimized and applying fuzzy keeping the production demand. Voir les détails

Mots clés : Particle Swarm Optimization, PSO, fuzzy logic control, FLC, manufacturing system

Adaptive backstepping control using combined direct and indirect adaptation for a single-link flexible-joint robot

Y. Soukkou, S. Labiod  (2015)
Publication

In this paper, a new tuning functions based adaptive backstepping controller using combined direct and indirect adaptation for a single-link flexible-joint robot is presented. In this approach, the parameter estimation is driven by a weighted combination of tracking and identification errors. At first, the x-swapping filter identifier with a gradient-type update law is presented for a class of parametric strict-feedback nonlinear systems. Then, the main steps of the controller design for a single-link flexible-joint robot manipulator model are described. The closed-loop error dynamics is shown to be globally stable by using the Lyapunov stability approach. Finally, simulation results are given to illustrate the tracking performance of a single-link flexible-joint robot manipulator with the proposed adaptive control scheme Voir les détails

Mots clés : Backstepping control, direct and indirect adaptive control, combined adaptation, Lyapunov stability, flexible joint manipulators

Bearing fault diagnosis based on feature extraction and condition classification

Tawfik THELAIDJIA, Salah CHENIKHER  (2013)
Publication

Bearing fault diagnosis has attracted significant attention over the past few decades. It consists of two major parts: vibration signal feature extraction and condition classification for the extracted features. In this paper, feature extraction from faulty bearing vibration signals is performed by a combination of signal's time-varying statistical parameters and features obtained through the preprocessing of the vibration signal samples using Db2 discrete wavelet transform at the fifth level of decomposition. In this way, an 8-dimensional vector of the vibration signal feature is obtained. After feature extraction from vibration signal, the support vector machine (SVM) was applied to automate the fault diagnosis procedure. To improve the classification accuracy for bearing fault prediction, particle swarm optimization (PSO) is employed to simultaneously optimize the SVM kernel function parameter and the penalty parameter. The results have shown feasibility and effectiveness of the proposed approach. Voir les détails

Mots clés : Condition monitoring, Discrete wavelet transform, Roller Bearing, Particle Swarm Optimization, Statistical parameters, Support vector machine

Condition Monitoring of Casting Process using Multivariate Statistical Method

Hocine BENDJAMA, Kaddour Gherfi, Daoud Idiou, Jürgen Bast  (2014)
Publication

Growing demand for higher performance, safety and reliability of industrial systems has increased the need for condition monitoring and fault diagnosis. A wide variety of techniques were used for process monitoring. This study will mainly investigate a technique based on principal component analysis in order to improve the accuracy for fault diagnosis of casting process. The process faults are identified using the following statistical parameters: Q-statistic, also called squared prediction error, and Q-residual contribution. The proposed method is evaluated using real sensor measurements from a pilot scale. The monitoring results indicate that the principal component analysis method can diagnose the abnormal change in the measured data. Voir les détails

Mots clés : Fault Diagnosis, process monitoring, principal component analysis, Q-statistic, Q-residual contribution

Wavelet Transform for Bearing Faults Diagnosis

H. Bendjama, S. Bouhouche, A. K. MOUSSAOUI  (2013)
Publication

Fault diagnosis is useful for ensuring the safe running of machines. Vibration analysis is one of the most important techniques for fault diagnosis of rotating machinery; as the vibration signal carries the dynamic information of the system. Many signal analysis methods are able to extract useful information from vibration data. In the present work, we are interested to the vibration signal analysis by the wavelet transform. The monitoring results indicate that the wavelet transform can diagnose the abnormal change in the measured data. Voir les détails

Mots clés : fault diagnosis; vibration analysis; rotating machinery; monitoring; wavelet transform

VIBRATION MONITORING FOR FAULT DIAGNOSIS IN ROTATING MACHINERY USING WAVELET TRANSFORM

H. Bendjama, S. Bouhouche, M.S. Boucherit  (2011)
Publication

Vibration analysis is essential in improving condition monitoring and fault diagnostics of rotating machinery. Many signal analysis methods are able to extract useful information from vibration data. Currently, the most of these methods use spectral analysis based on Fourier Transform (FT). However, these methods present some limitations; it is the case of non-stationary signals. In the present work, we are interested to the vibration signal analysis by the Wavelet Transform (WT). The WT is one of the most important methods for signal processing; it is especially suitable for non-stationary vibration measurements obtained from accelerometer sensors. The monitoring results indicate that the WT can diagnose the abnormal change in the measured data. Voir les détails

Mots clés : Vibration analysis, Fault Diagnosis, Rotating machinery, Spectral analysis, Wavelet transform