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Higher School of Applied Sciences of Tlemcen (ESSAT)

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Memoires ESSA 2020
Mémoires ESSA 2021
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Automatique
Mémoires ESSA 2023

Recent Submissions

Approche de commande robuste par modes glissants appliqués au contrôle d'attitude d'un satellite exible
(directeur M.Jalal BENMANSOUR, co-direceur M.Fayssal ARICHI, 2026-06-20)
Ala eddine GUENNOUNI
Ce mémoire traite du contrôle d’attitude d’un satellite flexible évoluant en orbite terrestre basse (LEO), soumis à des perturbations constantes et périodiques. Face aux limitations des approches classiques, une stratégie de commande composite est proposée, combinant une commande par modes glissants, un observateur de perturbations pour l’estimation des perturbations constantes, et un contrôleur en mode interne pour la compensation des perturbations périodiques. La stabilité asymptotique du système en boucle fermée est démontrée par la théorie de Lyapunov. Des simulations numériques sous MATLAB/Simulink valident l’efficacité de l’approche en termes de précision de pointage, de rejet des perturbations et d’atténuation des vibrations des structures flexibles.
Commande d’un système de ventilation par un régulateur PID.
(directeur M. BOUKLI HACENE Lotfi Fazil, co-directeur Dr. M’HAMDI Mohammed, 2026-06-18)
Maryliz MERZOUK
Ce mémoire présente la modélisation et la synthèse d'un régulateur destiné à la régulation de la température d'un système de ventilation. À partir d'un modèle du premier ordre obtenu par identification expérimentale, les régulateurs P, PI et PID ont été étudiés à l'aide de la compensation de pôle, du réglage manuel et du PID Tuner. Les performances ont été évaluées selon l'erreur statique, le temps de réponse, le dépassement (􀀁 ≤ 10%) et la stabilité. Les résultats de simulation montrent que le régulateur PI constitue le meilleur compromis en assurant une erreur statique nulle, un faible dépassement et une bonne robustesse. Cette étude fournit une base théorique pour une future implémentation expérimentale.
Stabilisation d'un pendule inversé rotatif à base d'observateurs
(directeur M ARICHI Fayssal, co-directeur M MOKHTARI Mohamed Rida, 2026-06-23)
BENSEGHIR Soheyb Bilal
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SAIM Yacer
L’objectif de cette étude est de développer des stratégies d’observation pour le système non linéaire du pendule inversé rotatif. Étant donné que notre système possède quatre états, il est difficile d’obtenir une estimation complète de tous les états à partir des seules mesures disponibles. C’est pourquoi nous avons recours à des observateurs d’état. Deux approches d’observation sont appliquées dans cette étude. Dans la première approche, nous utilisons l’observateur de Luenberger sur le modèle linéarisé du système, puis nous analysons les performances . Dans la seconde approche, nous explorons une méthode basée sur l’observateur à état étendu linéaire (LESO). Cette approche augmente le vecteur d’état du système afin d’estimer conjointement les variables d’état et les perturbations agissant sur le système, tout en conservant un cadre de synthèse linéaire. Nous appliquons cet observateur au modèle du pendule inversé rotatif et analysons les résultats obtenus par simulation.
Modeling and Simulation of a Proportional Pneumatic Valve with Positioner
(directeur Dr.S.M.Abdi, co-directur Pr. B. Cherki, 2026-06-23)
MAKHALDI Mohamed Islam
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ALAMI Mohamed Nadir
This study presents a comprehensive investigation into the modeling, system identification, and robust control design of an electro-pneumatic valve positioning system, with the objective of enhancing precision and reliability in industrial automation applications. The research begins with a foundational examination of industrial valve principles, classifications, and operating mechanisms, highlighting their indispensable role in fluid flow regulation across diverse process sectors. The historical trajectory of valve positioners is traced from early mechanical linkages and force-balance pneumatic devices to modern digital and smart positioners equipped with on-board diagnostics and fieldbus communication. Central to this work is the development of analytical transferfunction models for the double-acting pneumatic cylinder, the directional control valve, and the solenoid coil assembly, capturing the dominant dynamics that govern the electro pneumatic positioning loop. To accommodate the inherent nonlinearities of the physical plant ,including compressible airflow, mechanical friction, and valve hysteresis, a closed loop system identification approach is adopted, driven by a persistently exciting signal generated by an STM32 microcontroller. The results demonstrate the efficacy of the proposed modeling and identification framework as a foundation for high fidelity control design. This research contributes to the advancement of automated process instrumentation by establishing a structured methodology for the analysis and optimization of electro-pneumatic positioners, while paving the way for future developments in intelligent valve control and predictive diagnostics.
Suivi Intelligent de l’Hydratation, de la Croissance et du Stress des Plantes par IA dans un Système IoT d’Irrigation Automatisée
(directeur Dr. KARAOUZANE Zoheir, co-directeur Dr. CHELLAL Arezki, 2026-06-21)
MERAKCHI Billel Ali
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HAOUAIA Abderrahmane El Mokhtar
Dans un contexte marqué par les défis liés à la gestion durable des ressources hydriques et à l’amélioration de la productivité agricole, ce mémoire présente la conception et la réalisation d’un système intelligent d’irrigation automatisée basé sur l’Internet des Objets et l’Intelligence Artificielle . L’objectif principal est d’assurer un suivi intelligent de l’hydratation, de la croissance et de l’état sanitaire des plantes tout en optimisant l’utilisation de l’eau. Le système proposé repose sur l’intégration de plusieurs technologies complémentaires. Un réseau de capteurs IoT assure la collecte en temps réel des paramètres environnementaux nécessaires à la surveillance des cultures et au pilotage automatique de l’irrigation. Par ailleurs, un modèle de Deep Learning basé sur les réseaux de neurones convolutifs a été développé afin de détecter et classifier les maladies des plantes à partir d’images de feuilles. Afin d’améliorer la fiabilité des prédictions, un mécanisme de validation multicritère a été intégré au processus de traitement des images. Le système intègre également une architecture de contrôle intelligente permettant la gestion automatisée des différentes opérations liées à l’irrigation et à la supervision des cultures. Une interface de supervision assure la visualisation en temps réel des données, le suivi de l’état du système ainsi que l’interaction avec l’utilisateur. Les résultats obtenus démontrent l’efficacité de l’approche proposée, notamment en matière de détection des maladies végétales et d’automatisation des opérations agricoles. L’intégration conjointe de l’IA et de l’IoT permet ainsi une surveillance continue des cultures, une détection précoce des anomalies et une gestion optimisée des ressources, contribuant à une agriculture plus durable, plus productive et mieux adaptée aux contraintes environnementales actuelles.