Laboratoire de Télécommunications, Signaux et Systèmes
| Equipe 1 : Métamatériaux et Matériaux à Bandes Interdites Électromagnétiques | Equipe 2 : Hétéro Structure et Hyperefréquences |
| Equipe 3 : Signal, Imagerie et Parole | Equipe 4 : Contrôle de Systèmes |
Equipe 4 : Contrôle de Systèmes
Chef d’équipe : Professeur BELKHIRI Mohammed
Membres :
| Nom | Prénom | Grade |
| BELKHIRI | Mohammed | Professeur |
| KAMRI | Djekidel | MCA |
| MERAH | Lahcene | MCA |
| BELKHIRI | Ahmed | MCB |
| MECHERI | Belkacem | MAA |
| BOUFADENE | Mourad | Doctorant |
| REGGAB | Mourad | Doctorant |
| DJILALI | Larrbi | Doctorant |
| ZORIG | Abdelmalek | Doctorant |
| MOKHTARI | Abderrahmane | Doctorant |
| HARRANE | Selma | Doctorant |
| RAHMANI | Belkacem | Doctorant |
| DELASSI | Mustapha | MAA |
| DJAMATE | Mohamed Bachir | Doctorant |
| OUBATI | Ibrahim Elkhalil | Doctorant |
Le programme de recherche de l’équipe de recherche Controle de Systèmes s’articule principalement autour de deux thèmes de recherche de l’automatique :
Volet 1 : l’aspect théorique du développement d’algorithmes de contrôle et d’observateurs de systèmes, la dynamique non linéaire en présence des incertitudes basée sur la théorie de Lyapunov et augmentée par des approximateurs des fonctions utilisant l’artificiel intelligence (réseaux de neurones, logique floue et SVM) .
Le deuxième volter de recherche est purement appliqué, où nous développons des algorithmes intelligents pour la modélisation, la simulation et le contrôle de systèmes, notamment pour résoudre des problèmes réels dans les différents domaines des machines électriques, conversion d’énergie, énergies renouvelables, véhicule, robotique et mécatronique.
Les thèmes et axes de recherche de l’équipe:
– Contrôle non linéaire des systèmes dynamiques augmentés par réseaux de neurones.
– Diagnostic des systèmes non linéaires.
– Implémentation des lois de contrôle et des algorithmes de traitement du signal sur FPGA et DSP,
– Intégration de méthodes d’intelligence artificielle (Réseaux de Neurones, Algorithmes Génétiques, SVM, pour le contrôle et l’optimisation dans le domaine de la robotique.
– Synthèse d’observateurs non linéaires augmentée par Neural Networks.
– Asservissement visuel de robots mobiles
– Développement de méthodes de diagnostic de systèmes incertains par des réseaux de neurones