Optimisation, Modélisation et Identification (OMI)
Chef d’équipe : Pr. BOUDJEHEM Djalil
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Members de l'équipe:
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1. Objectifs
L'optimisation, la modélisation et l’identification sont des principaux domaines de recherche du notre équipe.
L'optimisation est un domaine de recherche très génériques avec une multitude d'applications dans les domaines les plus divers, tels que la modélisation des processus et de contrôle (pharmaceutique, biotechnologique, chimique, aérospatiale, ...), la conception structurelle, la conception des systèmes mécatroniques, la conception de circuits analogiques, génie électrique, l’identification des systèmes ….
notre équipe pourra développer, améliorer et appliquer les techniques récentes de l’optimisation pour atteindre le maximum des objectifs cités ci-dessus.
Pratiquement, les modèles mathématiques sont souvent dérivés de principes physiques, il est souvent difficile, voire impossible de trouver ces modèles à cause des complexités survenues dans les systèmes réels, il est plus pratique de dériver des modèles boîte noire directement à partir de données mesurées en utilisant des méthodes telles que l'identification des systèmes. Dans ce point, l’équipe développe, améliore et applique les techniques d'identification paramétrique et non paramétrique pour fournir les meilleurs modèles utilisés pour le contrôle des systèmes.
2. Fondements Scientifiques
1- Développement et amélioration des méthodes d’optimisation Méta heuristique et stochastique tel que les PSO, Recuit simulé, algorithmes génétiques…
2- L’Optimisation utilisant les méthodes d’optimisation Méta heuristique et stochastique
3- Développement des méthodes de modélisation.
4- La modélisation des systèmes mono et multi variable des systèmes complexe et processus industrielle afin de les préparer pour l’étape de commande.
5-Développement des méthodes de l’identification
6- L’identification paramétrique et non paramétrique des systèmes
7- L’identification des paramètres des contrôleurs d’ordre entier ou non entier.
Mots-Clés : Optimisation, contrainte, paramétrique, non paramétrique, génétique, PSO, Recuit simulé, modélisation, identification,
