Couverture / Jaquette

L¿objectif de la présente thèse est d¿assurer le contrôle du pH des eaux acidifiées d¿extraction de sucre à partir de la betterave en testant l¿approche neuronale. Le modèle neuronal développé est basé sur un réseau de neurones à trois couches dont l¿apprentissage a été basé sur les résultats d¿essais industriels effectués sur le procédé réel dans une sucrerie de betterave nationale. A cause des difficultés de réalisation d¿un nombre suffisant d¿essais industriels pour la validation du modèle neuronal, un modèle physico-chimique décrivant le comportement dynamique du procédé étudié a été développé. Celui-ci a été validé sur la base d¿essais industriels et une étude de la sensibilité paramétrique. A cet effet, la validation du modèle neuronal a été réalisée sur la base des résultats d¿essais industriels sur le procédé réel et d¿autres simulés à l¿aide du modèle physico-chimique. Le contrôleur prédictif à modèle inverse a été adopté en se basant sur le réseau neuronal direct précité et son réseau neuronal inverse. Ses performances ont été évaluées et comparées à celles du contrôleur PID. Les résultats obtenus montrent la grande fiabilité du contrôleur neuronal.

Note biographique

Madame EL Fatni Omkaltoume, Professeur de l'enseignement supérieur à l'Université Mohammed V, Faculté des Sciences de Rabat, née en 25/11/1972 de nationalité marocaine, a eu son Doctorat en Sciences appliquées de l'Ecole Mohammadia d¿Ingénieurs, le 28/04/2006, en génie des Procédés industriels, spécialité conduite des procédés.

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