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Higher School of Applied Sciences of Tlemcen (ESSAT)

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Welcome to the Institutional Repository of the Higher School of Applied Sciences of Tlemcen (ESSAT).

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Recent Submissions

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    Item type:Item,
    Système de pilotage pour dispositif de mobilité assisté par signaux neurophysiologiques
    (directeur Mm BEREKSI REGUIG Nassima, co-directeur M BOUKLI HACENE Fazil, 2026-06-23)
    Faiza KHELIL
    Ce projet est dédié à l'étude et à la réalisation d'un système de commande par signaux EEG à bas coût et haute performance, structuré autour de trois axes principaux : l'extraction, le traitement et la commande EEG. L'accent a été mis sur le rôle central du cerveau dans la commande motrice, où les neurones communiquent en générant des potentiels d'action. Ces ux électriques se propagent à travers le cortex et forment des oscillations synchrones, permettant ainsi au système de détecter l'activité cérébrale globale par voie de surface. Une adaptation matérielle innovante a été réalisée en modi ant un module ECG destiné à tripler sa sensibilit é et capturer les microvolts cérébraux. Cette architecture a abouti à la réalisation d'un système de détection des clignements des yeux particuli èrement réactif, démontrant qu'une optimisation ciblée des composants permet de concevoir un dispositif d'acquisition biomédical performant, économique et accessible.
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    Item type:Item,
    Event-Based Machine Learning in NILM: A Hardware-in-the-Loop Approach
    (directeur Mr. Oujamaa Farid, co-directeur Mr. Messirdi Mohammed, 2026-06-23)
    Abdelaziz Sami Khaldi
    The transitiontowardintelligentDemand-SideManagement(DSM)reliesheav- ily onaccurate,appliance-levelenergydisaggregation.Whilecontinuous,cloud-based Non-IntrusiveLoadMonitoring(NILM)leveragingDeepLearningoffershightheoret- ical accuracy,itintroducesseverelatency,bandwidthconstraints,anddataprivacy vulnerabilities. Thisthesisproposesaparadigmshifttowardanevent-based,edge- computing methodology,detailingthedesignanddeploymentof“Nesnas”—afully autonomous Edge-AIenergy-monitoringinstrumentcapableofidentifyinghousehold appliances usinglocalizedmachinelearning. Nesnas integratescustomdata-acquisitionhardwaretocapturehigh-precision grid telemetry.Tobypassprocessingbottlenecks,amulti-threadedsoftwarearchi- tecture isolateshardwarepollingfromhigh-levelinference.Thesystemextractskey electrical featuresandbuffersthemintoadeterministictemporalslidingwindow.Gov- erned byalocalizedFiniteStateMachine(FSM),thisarchitectureactsasanintelligent gatekeeper,triggeringacomputationallylightweightRandomForestclassifiertoiden- tify thespecificapplianceonlyupondetectingphysicalstatetransitions. Empirical validationusingmulti-stateinductiveloads(e.g.,hairdryers)against purely resistiveloads(e.g.,kettles)demonstratesthatthelocalizedmachinelearn- ing modelaccuratelyidentifiesappliancesandresolvesclassificationerrorsinherent to continuousenergymonitoring.TheNesnasarchitectureprovesthatdeterministic, zero-latency NILMclassificationcanbeachievedentirelyattheedge,offeringahighly secure, privacy-preservingsolutionformodernSmartGridenvironments.
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    Item type:Item,
    Diagnosis and Physical Modeling of Faults in a Three-Phase Induction Motor
    (directeur Mr Mohammed MESSIRDI, co-directeur Mr Farid OUDJAMA, 2026-06-23)
    Iyad ATIG
    This thesis develops a simulation-based diagnostic study for a three-phase squirrelcage induction motor, supported by experimental parameter identification on a Siemens 1LA7096-4AA10 1.5 kW laboratory machine. A documented 500 W benchmark motor is first used to establish the power-invariant synchronous-𝑑𝑞 formulation, the inductance reconstruction procedure, and the analytical-versus-Simscape validation workflow. The Siemens motor is then identified from a phase-to-neutral stator-resistance measurement, no-load, blocked-rotor, load, and coast-down tests; its inertia is taken from the model-specific Siemens datasheet, while the viscousfriction coefficient is derived from the measured decay ratio. Using these identified Siemens parameters, a healthy 1.5 kW analytical model is validated against an independent Simscape implementation, a measured 8.5 Nm torque-speed operating point, and manufacturer rated data. The validated Siemens model is then used to generate and interpret deterministic simulation datasets for supply-voltage unbalance, incipient inter-turn short circuit, a BPFO bearing-torque surrogate, and broken-rotor-bar rotor asymmetry. The results show that several diagnostic indicators are strongly load-dependent: negative-sequence current factors, 100 Hz torque components, BPFO sideband indices, and BRB slip sidebands cannot be interpreted through fixed thresholds without load context. The work is therefore positioned as a physically grounded modeling and dataset-construction stage, not as a hardware fault campaign or a deployed classifier.
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    Item type:Item,
    Développement d’un système d’irrigation et fertilisation automatisé par capteurs et microcontrôleur
    (directeur M. S.M. MERIAH, co-directeur M. L. MERAD, co-directeur M. B. SOUIER, 2026-06-23)
    Mohamed Enasser Salah Eddine HAMMADI
    Ce mémoire présente la conception et la réalisation d’un système intelligent d’irrigation et de fertigation destiné à optimiser l’utilisation de l’eau et des engrais. Le système associe un Raspberry Pi 3 B+ pour la supervision et la décision, et un ESP32 pour l’acquisition des données et la commande des actionneurs. Les mesures d’humidité du sol, de température, de niveau d’eau, de NPK, de pH et de conductivité électrique permettent d’estimer les besoins des cultures. Le prototype intègre un dosage automatique des fertilisants, une gestion intelligente de l’irrigation et une interface web accessible par ordinateur ou smartphone.
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    Item type:Item,
    Système robotisé pour l'assistance à la mobilité : conception et intégration
    (directeur Mm BEREKSI REGUIG Nassima, co-directeur M BOUKLI HACENE Fazil, 2026-06-23)
    Faiza KHELIL
    Ce mémoire présente la conception et la réalisation d'une plateforme mobile autonome à quatre roues, commandée par des signaux électroenc éphalographiques (EEG), destinée à l'assistance à la mobilité des personnes atteintes de handicap physique. Les commandes de navigation sont extraites par détection de clignements d'÷il, traduites en consignes de vitesses et transmises à la chaîne cinématique, permettant ainsi le contrôle de la plateforme sans aucune interaction physique directe. Les validations partielles réalisées sur les di érents sous-systèmes précision du capteur ultrason, cohérence des vitesses calculées à partir du modèle cimétique inverse, synchronisation des moteurs et réactivité de la coupure de sécurité con rment la faisabilité de l'approche adoptée et la robustesse de l'architecture proposée. Ce travail constitue ainsi une base fonctionnelle solide pour le développement futur d'un système robotisé autonome contrôlé par la pensée, ouvrant des perspectives concrètes en matière d'assistance à la mobilité et de qualité de vie pour les personnes en situation d'handicap.