SNLEP
Expertises scientifiques :
Modélisation, Contrôle et Optimisation
Le thème de recherche de l’équipe SNLEP concerne le développement théorique et la mise en oeuvre d’outils pour : Analyser, Modéliser, Simuler, Contrôler et Optimiser les systèmes en Génie des Procédés.
Nos développements théoriques sont motivés par les applications pratiques rencontrées à travers les collaborations avec les partenaires industriels et universitaires. Plus précisément, nos travaux couvrent divers aspects de l’automatique : la modélisation, l’identification, l’observation, le diagnostic et la commande.
- La modélisation concerne les procédés de polymérisation, de cristallisation, de lyophilisation. Nous exploitons principalement les bilans de chaleur et de matière, la diffusion de chaleur et de matière, le transfert entre les phases et les bilans de populations dans les procédés particulaires pour concevoir des modèles propices à la simulation, la supervision et la commande.
- L’observation porte sur la conception d’algorithmes permettant l’estimation en lignes de paramètres et quantités inconnus du modèle.
- Le diagnostic de défaut concerne la détection de pannes et anomalies qui affectent un procédé.
- La commande porte sur les problèmes de stabilisation des systèmes en dimension finie et infinie.
Les procédés principalement concernés par l’équipe SNLEP sont : les procédés de polymérisation, les procédés de cristallisation et les procédés de séchage
Responsable : Hassan Hammouri
Permanents
Post-doctorants
Doctorants
En construction
- Systèmes de propulsion avec récupération d’énergie à bord d’un véhicule automobile : contrôle de supervision et commande.
- Identification paramétrique en boucle fermée par une commande optimale basée sur l’analyse d’observabilité
- Synthèse et analyse des systèmes avec informations limitées.
- Optimisation topologique de la récupération de chaleur par cycle Rankine dans le cadre d’une application véhicule poids lourd.
- Stratégie d’Observation optimale pour la Synthèse d’obServateurs hYbrides, Application en biotechnoLogie
Développement de mousses cellulaires polyuréthanes pour l’intensification des procédés. | 2019
2018Contributions dans l’optimisation et le problème des contraints nonlinéaires pour les trajectoires des robots industriels. | 2018
Identification du profondeur de l’océan | 2018
Synthèse d’observateurs H-/Hinf pour les systèmes LPV | 2018
CARACTERISATION HYDRO-THERMIQUE D’UN REACTEUR INDUSTRIEL – VERS UN NOUVEAU PROCEDE PLUS PERFORMANT. | 2018
Amélioration des performances sur la réduction des émissions de gaz à effet de serre et de la teneur en hydrocarbures des effluents rejetés au Congo | 2018
2017Analyse de problèmes inverses et directs en théorie du contrôle | 2017
Étude sur le contrôle/régulation automatique des systèmes non-linéaires hyperboliques | 2017
2016Observateurs adaptatifs pour l’identification en ligne et l’observation des systèmes linéaires. | 2016
Commande prédictive et commande tolérante aux défauts appliquées au système éolien | 2016
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Triez via les métadonnées!
- Estelle Lebègue, Carole Farre, Catherine Jose, Joëlle Saulnier, Florence Lagarde, et al.. Responsive Polydiacetylene Vesicles for Biosensing Microorganisms. Sensors, 2018, 18 (2), pp.599. ⟨10.3390/s18020599⟩. ⟨hal-01740158⟩
- Ngoc-Tu Trinh, Vincent Andrieu, Cheng-Zhong Xu. Output regulation for a cascaded network of 2 × 2 hyperbolic systems with PI controller. Automatica, 2018, 91, pp.270-278. ⟨10.1016/j.automatica.2018.01.010⟩. ⟨hal-02056784⟩
- Pauline Bernard, Laurent Praly, Vincent Andrieu, Hassan Hammouri. On the triangular canonical form for uniformly observable controlled systems. Automatica, 2017, 85, pp.293 – 300. ⟨10.1016/j.automatica.2017.07.034⟩. ⟨hal-01643874⟩
- Mohamed Abdelmoula Benlahrache, Sami Othman, Nida Sheibat-Othman. Multivariable model predictive control of wind turbines based on Laguerre functions. Wind Engineering, 2017, 41 (6), pp.409 – 420. ⟨10.1177/0309524X17721997⟩. ⟨hal-01901756⟩
- Mohamed Benlahrache, Khaled Laib, Sami Othman, Nida Sheibat-Othman. Fault Tolerant Control of Wind Turbine Using Robust Model Predictive Min-Max approach. IFAC-PapersOnLine, 2017, 50 (1), pp.9902 – 9907. ⟨10.1016/j.ifacol.2017.08.1622⟩. ⟨hal-01901768⟩
- Mohamed Benlahrache, Sami Othman, Nida Sheibat-Othman. Multivariable model predictive control of wind turbines in presence of actuator fault. 2017 8th International Renewable Energy Congress (IREC), Mar 2017, Amman, France. ⟨10.1109/IREC.2017.7926034⟩. ⟨hal-01901791⟩
- Barthélémy Brunier, Nida Sheibat-Othman, Sami Othman, Yves Chevalier, Elodie Bourgeat-Lami. Modelling particle growth under saturated and starved conditions in emulsion polymerization. Canadian Journal of Chemical Engineering, 2017, 95 (2), pp.208-221. ⟨10.1002/cjce.22640⟩. ⟨hal-02139837⟩
- Nawel Afsi,, Toufik Bakir, Sami Othman, Nida Sheibat-Othman, Anis Sakly. Estimation of the mean crystal size and the moments of the crystal size distribution in batch crystallization processes. 4TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON CONTROL ENGINEERING & INFORMATION TECHNOLOGY (CEIT), Dec 2016, Hammamet, Tunisia. pp.1-6, ⟨10.1109/CEIT.2016.7929069⟩. ⟨hal-01557757⟩
- Mohamed Abdelmoula Benlahrache, Sami Othman, Nida Sheibat-Othman. Fault tolerant control of wind turbine using Laguerre and Kautz MPC for compensation. 2016 European Control Conference (ECC), Jun 2016, Aalborg, France. ⟨10.1109/ECC.2016.7810570⟩. ⟨hal-01901787⟩
- Ngoc-Tu Trinh, Vincent Andrieu, Cheng-Zhong Xu. Multivariable PI controller design for 2 \texttimes 2 systems governed by hyperbolic partial differential equations with Lyapunov techniques. Proceedings of the 2016 IEEE 55th Conference on Decision and Control (CDC), 2016, Las Vegas, USA, Unknown Region. pp.5654-5659, ⟨10.1109/CDC.2016.7799138⟩. ⟨hal-01923332⟩
Documents récupérés de l’archive ouverte HAL 
