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Lefebvre, Dimitri (1969-....chercheur en électrotechnique)

Works: 38 works in 53 publications in 2 languages and 63 library holdings
Roles: Thesis advisor, Other, Author, Opponent, Contributor
Publication Timeline
Most widely held works by Dimitri Lefebvre
Diagnosis of Discrete Event Systems with Petri Nets by Dimitri Lefebvre( )

2 editions published in 2008 in English and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

The investigation of diagnosis methods for discrete event systems shows that Petri nets is efficient not only to model the considered systems but also to support the diagnosis methods. Several approaches can be used in order to check diagnosability, to select sensors and to work out diagnosers. The table 5 sums up the main characteristics of these method. As a conclusion it is important to notice the great effort, observed this last years to develop and improve diagnosis methods for DES. The strong connection with observation properties in automata and the use of advances in computer science like the coding theory have played an important role in that development. Now, the challenges are, from our
Modélisation et diagnostic des systèmes Une approche hybride by Dimitri Lefebvre( )

1 edition published in 2010 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

Commande par précompensation dynamique des systèmes généralisés by Dimitri Lefebvre( Book )

2 editions published in 1994 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

Ce travail concerne l'étude des systèmes linéaires généralisés (ou singuliers) en temps continu. Ces systèmes sont décrits par des équations algebro-différentielles et présentent des impulsions à l'instant initial et à tout instant ultérieur lorsque l'entrée n'est pas suffisamment dérivable. La contribution principale de ce travail est l'élaboration d'une commande par précompensation dynamique. Cette commande est intéressante dans la mesure où elle permet de supprimer les discontinuités qui affectent les variables du semi-état et de la sortie, et où elle fait apparaître explicitement les dérivées successives de l'entrée. Le régulateur proposé dans ce mémoire est construit à partir de changements de variables successifs et avec un nombre minimal d'intégrateurs nécessaires pour assurer la continuité du semi-état aprés l'instant initial, et pour permettre l'observation de l'état du système compensé. D'autre part, le précompensateur est intégré dans une structure de commande modulaire et évolutive. associé à différents bouclages, Il a contribué à l'élaboration de résultats originaux pour d'autres objectifs de commande: la stabilisation, le placement de pôles, l'observation, le découplage, et la commande optimale avec un critère à c^ùt quadratique. Enfin, tous les algorithmes présentés ont été implantés numériquement avec le logiciel de calcul matriciel Matlab 3.5
Aide à la décision pour la détection et l'analyse des défauts de surface dans les structures immergées by Yaya Yannick Sidibé( Book )

2 editions published in 2015 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This study concerns the damages detection and diagnosis for immersed structure. The structures are metallic plates. The proposed method focuses on the analysis of ultrasonic acoustic measurements obtained by submarine echography. It combines signal processing tools and Gaussian neural networks for classification purpose. Methods with and without reference models are proposed. The usual detection technics with contact are not applicable for the considered systems like stream turbines. This research consists to use a single and a single transducer under different incidence angles opposed to others technics using numerous sensors and their accurate location. The present research use Lamb wave according to their sensibility to the structural damages. The different stages are the following : - 1. Experimental setup for Lamb wave generation and acquisition. - 2. Study of the Lamb wave processing on immersed structures, in particular in metallic plate immersed in water. - 3 .Signal characterization for different types of damages. - 4. Estimation of the angle and lift-off distance
Model predictive control for discrete and continuous timed Petri nets by Marwa Taleb( )

1 edition published in 2017 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Detection of freezing of gait for Parkinson's disease patients with multi-sensor device and Gaussian neural networks by Ali Saad( )

1 edition published in 2015 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Sur la commande neuronale adaptative des systèmes non linéraires by Asma Atig( Book )

2 editions published in 2012 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This work deals with the control of non linear square MIMO systems with unknown or uncertain dynamics. The retained adaptative neural control scheme consists of an emulator and a controller. The emulator and controller parameters are decoupled and adjusted in real time using the Real Time Recurrent Learning algorithm. New adptation approaches for the controller parameters, based on the Lyapunov stability study, are proposed to ensure a stable behavior of disturbed nonlinear systems. Minimization of multi-objective criteria is also considered to adjust the controller parameter. Performances of the proposed approaches were evaluated by numerical simulations and by real time applications on disturbed nonlinear systems
A systematic design of emulators for multivariable non square and nonlinear systems by Nesrine Bahri( )

1 edition published in 2016 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Contribution à la modélisation et au diagnostic des systèmes à commutations by Mohamed el Hadi Lebbal( Book )

2 editions published in 2006 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Les objectifs de cette thèse s'inscrivent dans le cadre d'optimiser l'exploitation des systèmes, y compris en présence de défaillances. Notre contribution est de proposer des solutions spécifiques pour la modélisation et le diagnostic des systèmes non linéaires avec des entrées de commutation réelles ou fictives. Nous nous sommes intéressés à des processus hybrides dotés d'entrées discrètes et de sorties continues, ainsi que des procédés présentant des non linéarités avec des discontinuités. Pour les systèmes dont les entrées sont discrètes nous avons développe un multimodèle basé sur la commutation de ces entrées en associant des représentations linéaires continues avec un automate qui représente les changements d'état discrets. Pour les systèmes non linéaires, nous avons introduit des entrées discrètes fictives qui permettent de remplacer les non linéarités et nous avons amélioré les performances de diagnostic basé sur l'espace de parité. En particulier pour la localisation de la discernabilité. Finalement, nous avons appliqué les différentes méthodes développées sur une vanne d'admission d'air
Fluidification des réseaux de Petri stochastiques : application aux études de fiabilité des systèmes by Nabil El Akchioui( Book )

2 editions published in 2012 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Reliability analysis based on discrete event systems and particularly on stochastic Petri nets, improves the safety of industrial processes and systems. For large scale systems, the fluidification of stochastic processes is useful to reduce the computational resources and also the duration of simulations. But global and direct fluidification that preserves the structure and the parameters of the original model leads to a biased estimation of the reliability indicators. This study explores innovative approaches to fluidify stochastic Petri nets. When the marking space has several regions, piecewise constant continuous Petri nets are introduced to divide the marking trajectory into several phases in order to reach a steady state identical with the steady state of the stochastic process. Homothetic and projective transformations are also proposed to reach a steady state that is partially homothetic to the one of the stochastic process. Finally, adaptive modifications of the parameters are used to correct progressively the mean marking. All proposed results contribute to design fluid models with asymptotic behaviours equivalent to the ones of a stochastic process
Diagnostic des défauts dans les systèmes à évènements discrets soumis à des contraintes temporelles by Sara Rachidi( )

2 editions published in 2019 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This PhD thesis deals with the fault diagnosis of Discrete Event Systems (DES) for which the occurrence of events is constrained by temporal specifications. The domain of application is large and varied ranging from manufacturing systems to transportation systems, communication networks and information systems. The increasing complexity of these systems requires the development of effective and efficient monitoring methods to ensure their security, availability and the maintenance of their properties over the time. For that purpose, Partially Observed Stochastic Timed Petri Nets (POSTPN) are used to model the system and the different faults that may affect it. The study is particularly concerned with faults that result after the violation of temporal constraints. Our main contribution in this thesis is the relevant exploitation of the timed information for the fault diagnosis. In fact, a better use of these temporal informations allow to discern with precision the different behaviors that are consistent with the measurements. In addition, the probability of faults occurrence is evaluated according to the dates of collected measurements. Two approaches are developed : the first one is used for single faults and the second one for slow drifts in cyclical systems
Contribution à la commande prédictive des systèmes dynamiques modélisés par réseaux de Petri by Marwa Taleb( Book )

2 editions published in 2016 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This thesis concerns the development of predictive control strategies for some classes of continuous, discrete and hybrid dynamic systems modeled by specific extensions of Petri nets. For continuous systems and in order to limit the computational complexity inherent to the standard form of the predictive control, several improvements are proposed. These improvements allow overcoming the problem of hill climbing that characterizes trajectories obtained with some Petri nets. They also ensure the possibility to implement real-time control by adapting the prediction horizon in order to reduce the algorithmic complexity. Finally, they limit actuators solicitation while ensuring the asymptotic stability of the controlled system. For timed discrete systems and in order to avoid the exhaustive exploration of the reachability graph, a control method is proposed, based on the predictive control applied to a continuous approximation of the discrete system. Finally for hybrid systems, hybrid predictive control is developed, inspired by the continuous predictive control. The performance of these different control strategies are evaluated and compared to different numerical simulations
Fault diagnostic to adaptive classification schemes based on signal processing and using neural networks by Mustapha Barakat( Book )

2 editions published in 2011 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

La détection et l'isolation des défauts industriels (FDI) est devenue de plus en plus importante en raison de l'augmentation de l'automatisation industrielle. L'augmentation significative des complexités des systèmes industriels au cours des dernières années a fait de la FDI une étape majeure de tous les processus industriels. Dans cette thèse, des techniques adaptatives et intelligentes basées sur les réseaux de neurones artificiels combinés avec des outils avancés de traitements du signal utilisés pour la détection et le diagnostic systèmatique des défauts dans les systèmes industriels ont été développés et appliqués. Les techniques proposées de classification en ligne consistent de trois différentes étapes : (1) modélisation du signal et extraction des caractéristiques, (2) classification des caractéristiques et (3) décision de sortie. Dans une première étape, notre approche est basée sur le fait que les défauts sont reflétés dans les caractéristiques extraites. Pour l'algorithme de classifiaction des caractéristiques, plusieurs techniques basées sur les réseaux de neurones ont été utilisées. Un arbre de décision binaire basé sur la classification par une Machine à Vecteurs Supportes (SVM) a été aussi appliqué. Cette technique choisit la caractéristique dynamique appropriée à chaque niveau (branche) et classifie cette caractéristique par un classifier binaire. Une autre technique de classification avancée est prévue. Cette technique est basée sur la cartographie (mapping) de l'algorithme des réseaux qui peut extraire des caractéristiques à partir de données historiques et nécessité une connaissance à priori sur le processus. L'importance de ce réseau réside dans sa capacité à garder les anciennes données de probabilités équitables au cours du processus de cartographie. Une troisième contribution porte sur la construction du réseau avec des noeuds qui peuvent activer dans des sous-espaces spécifiques des différentes classes. Le concept de cette dernière méthode est de diviser l'espace des défauts d'une manière hiérarchique en un nombre de plus petits sous-espaces selon les zones d'activation des paramètres groupés. Pour chaque type de défauts, dans un sous espace particulier un agent spécial de diagnostic est entrainé. Une sélection avancée des paramètres est intégrée dans cet algorithme pour améliorer la confidence de classification. Toutes les contributions sont appliquées pour la détection et le diagnostic des différents systèmes industriels dans les domaines de l'ingénierie mécanique ou chimique. Les performances de nos approches sont étudiées et comparées avec plusieurs méthodes existantes utilisant des réseaux de neurones et la précision de toutes les méthodologies est examinée et évaluée avec soin
Contribution au diagnostic et pronostic des systèmes à évènements discrets temporisés par réseaux de Petri stochastiques by Rabah Ammour( )

2 editions published in 2017 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

La complexification des systèmes et la réduction du nombre de capteurs nécessitent l'élaboration de méthodes de surveillance de plus en plus efficaces. Le travail de cette thèse s'inscrit dans ce contexte et porte sur le diagnostic et le pronostic des Systèmes à Événements Discrets (SED) temporisés. Les réseaux de Petri stochastiques partiellement mesurés sont utilisés pour modéliser le système. Le modèle représente à la fois le comportement nominal et le comportement dysfonctionnel du système. Il permet aussi de représenter ses capteurs à travers une mesure partielle des transitions et des places. Notre contribution porte sur l'exploitation de l'information temporelle pour le diagnostic et le pronostic des SED. À partir d'une suite de mesures datées, les comportements du système qui expliqueraient ces mesures sont d'abord déterminés. La probabilité de ces comportements est ensuite évaluée pour fournir un diagnostic du système en termes de probabilité d'occurrence d'un défaut. Dans le cas où une faute est diagnostiquée, une approche permettant d'estimer la distribution de sa date d'occurrence est proposée. L'objectif est de donner plus de détails sur cette faute afin de mieux la caractériser. Par ailleurs, la probabilité des comportements compatibles est exploitée pour estimer l'état actuel du système. Il s'agit de déterminer les marquages compatibles avec les mesures ainsi que leurs probabilités associées. À partir de cette estimation d'état, la prise en considération des évolutions possibles du système permet d'envisager la prédiction de la faute avant son occurrence. Une estimation de la probabilité d'occurrence de la faute sur un horizon de temps futur est ainsi obtenue. Celle-ci est ensuite étendue à l'évaluation de la durée de vie résiduelle du système. Enfin, une application des différentes approches développées sur un cas d'un système de tri est proposée
Commande d'un système de production d'énergie électrique multi-sources : application aux sites isolés by Alioune Badara Mboup( Book )

2 editions published in 2011 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This thesis concerning integration and control of renewable energy sources in systems of power generation and energy storage. The hybrid system studied consists of a wind generator, a diesel generator, photovoltaic panels and lead acid batteries for supplying continuous loads. All these sources are interfaced with the power electronics in aims to maintain the DC bus voltage to a reference value for supplying correctly the load demand. In this study we have done the model of the multisource system by using a hybrid nonlinear state space representation that uses discrete and continuous variables. Discrete variables are the contacts used to connect power converters on the DC bus. Continuous variables represent voltage and current to satisfy the load. We then developed a hierarchical control strategy which is used to regulate the voltage of the DC bus, to adjust the power rate extracted from the sources and to connect or disconnect the converter associated with sources according to criteria of energy availability. The control laws of power converters and the energy transfer management methods are developed from a study of the technological characteristics of different components of the system on one hand and information of the duty cycle value on the other.The duty cycle is a correlation measure between the source and the load. Its variations depend on the power extracted of the source. We showed that it was a priority decision variable in optimization energy of multi-source systems and operations can reduce the necessary instrumentation to control the installation. Following the methodological work, we are realized the power electronic converters and the acquiring system (and measuring). We are also validated our approach with experimental results that show the effectiveness of the strategy proposed for the energy management and the control of power converters
Detection of Freezing of Gait in Parkinson's disease by Ali Saad( Book )

2 editions published in 2016 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Le risque de chute provoqué par le phénomène épisodique de 'Freeze of Gait' (FoG) est un symptôme commun de la maladie de Parkinson. Cette étude concerne la détection et le diagnostic des épisodes de FoG à l'aide d'un prototype multi-capteurs. La première contribution est l'introduction de nouveaux capteurs (télémètres et goniomètres) dans le dispositif de mesure pour la détection des épisodes de FoG. Nous montrons que l'information supplémentaire obtenue avec ces capteurs améliore les performances de la détection. La seconde contribution met œuvre un algorithme de détection basé sur des réseaux de neurones gaussiens. Les performance de cet algorithme sont discutées et comparées à l'état de l'art. La troisième contribution est développement d'une approche de modélisation probabiliste basée sur les réseaux bayésiens pour diagnostiquer le changement du comportement de marche des patients avant, pendant et après un épisode de FoG. La dernière contribution est l'utilisation de réseaux bayésiens arborescents pour construire un modèle global qui lie plusieurs symptômes de la maladie de Parkinson : les épisodes de FoG, la déformation de l'écriture et de la parole. Pour tester et valider cette étude, des données cliniques ont été obtenues pour des patients atteints de Parkinson. Les performances en détection, classification et diagnostic sont soigneusement étudiées et évaluées
Estimation et diagnostic de réseaux de Petri partiellement observables by Amira Dardour( )

1 edition published in 2018 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

With the evolution of technology, humans have made available systems increasingly complex but also increasingly sensitive to faults that may affect it. A diagnostic procedure which contributes to the smooth running of the process is thus necessary. In this context, the aim of this thesis is the diagnosis of discrete event systems modeled by partially observed Labeled Petri Nets (LPNs). Under the assumption that each defect is modeled by the firing of an unobservable transition, two diagnostic approaches based on state estimation are developed. A first approach is to estimate the set of basis markings on a sliding elementary horizon. This approach is carried out in two steps. The first step is to determine a set of candidate vectors from an algebraic approach. The second step is to eliminate the calculated candidate solutions that are not associated with a possible trajectory of the LPN. As the set of basis markings can also be huge, a second diagnostic approach will avoid this pitfall by not estimating the markings. A relaxation technique of Integer Linear Programming (ILP) problems on a receding horizon is used to have a diagnosis in polynomial time
Diagnostic et pronostic des défauts pour la maintenance préventive et prédictive. Application à une colonne de distillation by Alaa Daher( )

2 editions published in 2018 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Le procédé de distillation est largement utilisé dans de nombreuses applications telles que la production pétrochimique, le traitement du gaz naturel, les raffineries de pétrole, etc. Généralement, la maintenance des réacteurs chimiques est très coûteuse et perturbe la production pendant de longues périodes. Tous ces facteurs démontrent réellement la nécessité de stratégies efficaces de diagnostic et de pronostic des défauts pour pouvoir réduire et éviter le plus grand nombre de ces problèmes catastrophiques. La première partie de nos travaux vise à proposer une méthode de diagnostic fiable pouvant être utilisée dans le régime permanent d'une procédure non linéaire. De plus, nous proposons une procédure modifiée de la méthode MFCM permettant de calculer la variation en pourcentage entre deux classes. L'utilisation de MFCM a pour objectif de réduire le temps de calcul et d'accroître les performances du classifieur. Les résultats de la méthode proposée confirment la capacité de classifier entre les différentes classes de défaillances considérées. Le calcul de la durée de vie du système est extrêmement important pour éviter les pannes catastrophiques. Notre deuxième objectif est de proposer une méthode fiable de pronostic permettant d'estimer le chemin de dégradation d'une colonne de distillation et de calculer le pourcentage de durée de vie de ce système. Le travail présente une approche basée sur le système d'inférence neuro-fuzzy adaptatif (ANFIS) combiné avec (FCM) pour prédire la trajectoire future et calculer le pourcentage de durée de vie du système. Les résultats obtenus démontrent la validité de la technique proposée pour atteindre les objectifs requis avec une précision de haut niveau. Pour améliorer les performances d'ANFIS, nous proposons la distribution de Parzen comme nouvelle fonction d'appartenance de l'algorithme ANFIS. Les résultats ont démontré l'importance de la technique proposée car elle s'est avérée efficace pour réduire le temps de calcul. En outre, la distribution de Parzen présentait la plus petite erreur quadratique moyenne (RMSE). La dernière partie de cette thèse se concentrait sur la proposition d'un nouvel algorithme pouvant être appliqué pour obtenir un système de surveillance en temps réel s'appuyant sur la prédiction de défauts ; cela signifie que cette méthode permet de prédire l'état futur du système, puis de diagnostiquer quelle est la source d'erreur probable. Elle permet d'évaluer la dégradation d'une colonne de distillation et de diagnostiquer par la suite les défauts ou accidents pouvant survenir à la suite de la dégradation estimée. Cette nouvelle approche combine les avantages d'ANFIS à ceux de RNA permettant d'atteindre un haut niveau de précision
Faults prognosis using partially observed stochastic Petri-nets: an incremental approach by Rabah Ammour( )

1 edition published in 2017 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Commande neuronale adaptative des systèmes non linéaires by Salem Zerkaoui( Book )

2 editions published in 2007 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

The main contribution of this work is to propose a robust stable self-adaptive InDirect neural Network Control "IDNC" to control a broad variety of unknown linear, nonlinear, SISO and MIMO systems. The control scheme is made of an adaptive instantaneous neural model, a neural controller and an on-line parameter updating law. The IDNC parameters start at zero initial conditions which ensure that the performances do not depend on the initialization phase. Closed loop performances as well as sufficient conditions for asymptotic stability and robustness are derived from the Lyapunov approach. The simulations and experimental tests are carried out in order to validate the performances of the proposed approach. In particular, our contribution is used for the control of the Tennessee Eastman Challenge Process and a medical robot. Also, the proposed structure can easily be implemented in several practical applications
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