Browsing by Author "Ataoua, Ziane"

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    Détection et classification des défauts industiels en utisant le deep learning
    (Université de Larbi Ben M’hidi- Oum El Bouaghi, 2022) Islem, Chenti; Moheyddine, Benhedjaz; Ataoua, Ziane
    Aujourd’hui, les machines industrielles sont devenues plus complexes et leur maintenance doit, par conséquent, évoluer en fonction de l'évolution de ces machines. D’autre part, l'intervention de l'intelligence artificielle dans la maintenance est devenue très importante, en particulier, l’apprentissage en profondeur, qui fait partie de l'apprentissage automatique. L'objectif de ce projet est de développer des modèles prédictifs afin de détecter et de classer les défauts trouvés dans les roulements en utilisant les techniques d'apprentissage en profondeur tels que les réseaux de neurones artificiels et les réseaux de neurones convolution. L'ensemble de données fourni par l’université Western Reserve est utilisé pour entraîner et valider les modèles proposés. Enfin, l’efficacité de ces modèles est
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    Machine Learning Pour La Maintenance Prédictive.
    (Université Oum El Bouaghi, 2021) Fatoumata, Yalcoué; Adnane, Amor; Ataoua, Ziane
    A cause des conditions opérationnelles et environnementales, le processus de production dans les entreprises est très sensible à la détérioration et aux défaillances. Donc, il est indispensable de définir la stratégie de maintenance correcte afin de réduire au minimum les temps d'arrêt causés par les pannes inattendues et de minimiser par conséquent les coûts très élevés de maintenance. Récemment, la maintenance prédictive a profité du développement dans les domaines de la science de données et du machine learning pour surpasser plusieurs limitations de la maintenance conventionnelle. Le but de ce projet est d'exploiter une énorme quantité de données relatives au comportement des moteurs d'avion simulés afin d'entraîner des modèles capables de prédire l'état de fonctionnement futur de ces moteurs. Ainsi, nous avons créé des modèles prédictifs pour estimer la durée de vie restante d'un moteur, trouver quels moteurs tomberont en panne dans une période donnée, ainsi pour prédire la période pendant laquelle un moteur tombera en panne. Ces modèles sont générés par des algorithmes selon trois catégories : la régression, la classification binaire et la classification multiple. Enfin, nous avons vérifié l'efficacité de nos modèles à l'aide des métriques d'évaluation des performances adéquates.
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    Un robot mobile commandé via un smartphone pour une mission dans un environnement inconnu
    (Université d'Oum El Bouaghi, 2016) Bounab, Nasreddine; Ataoua, Ziane
    La robotique mobile est un domaine très actif sur le plan recherche que sur le plan industriel. La difficulté de travailler sur ce domaine réside dans son aspect pluridisciplinaire et surtout l’aspect électronique. Récemment, de nouvelles plateformes sont apparues plus ou moins dédiées pour renforcer le domaine de développement des véhicules autonomes à savoir Arduino, Rasperbi Pi, Android et iOS. Ces plateformes ne facilitent pas seulement conception de la partie électronique du robot, mais aussi sa programmation. En effet, il est possible d’implémenter rapidement des applications robotiques dans un langage évolué comme en C pour Arduino ou des applications orientées objet en Java pour Android. Ainsi, nous avons profité des atouts offerts par ces deux dernières plateformes pour réaliser un prototype de robot mobile capable de se déplacer dans un environnement accidenté grâce à une structure spéciale de type Rover à six roues. Ce robot implémente des techniques d’évitement d’obstacles et de détection et suivi d’une cible mobile (un objet coloré). D’autre part, nous avons écrit une application pour smartphone permettant de communiquer avec le robot afin de lui guider via Bluetooth. Plusieurs problèmes ont été rencontrés lors de la conception et la réalisation de notre projet. Ces problèmes s’avèrent naturels vu l’aspect pluridisciplinaire de notre thème qui demande d’avoir beaucoup de connaissances issues de plusieurs domaines (mécanique, électronique, informatique, …etc.), ainsi que la maitrise de plusieurs outils de conception, de simulation et de programmation (Matlab, Isis, SolidWorks, C, Java, OpenCv, …). Cependant, le but de ce travail était très bénéfique après la résolution de nombreux problèmes intermédiaires. En effet, l’implémentation a permis d’une part de lier théorie et pratique et d’autre part d’acquérir beaucoup de nouvelles connaissances et de découvrir de nouveaux outils matériels et logiciels pour la robotique. A la lumière des résultats obtenus, on peut conclure que l’objectif de ce travail est atteint ; la démonstration du prototype réalisé montre la capacité du robot à accomplir ses tâches dans différents situations rencontrées.