Ingénieur électronique et génie électrique

Projet de fin d'études : conception et validation de lois de commande pour un système pendule-chariot motorisé, combinant modélisation théorique et validation expérimentale.

• Modélisation du système non linéaire en configurations stable (mode grue) et instable (pendule inversé) avec linéarisation autour des points d'équilibre.
• Synthèse de lois de commande linéaires et non linéaires : PID/PI en cascade, retour d'état, Sliding Mode Control (SMC), Super-Twisting et Swing-up énergétique.
• Conception d'une stratégie de stabilisation globale combinant phase de Swing-up et stabilisation locale avec transition entre régimes.
• Optimisation des performances : réduction du temps de réponse de 24 % et des oscillations jusqu'à 68 %.
• Amélioration du mode grue avec augmentation de vitesse de 20 % et réduction des oscillations jusqu'à 47 %.
• Implémentation de l'ensemble des lois sous MATLAB/Simulink avec génération automatique de code et acquisition temps réel via encodeurs.
• Validation expérimentale des stratégies en boucle fermée sur maquette physique.

Développement d'un système embarqué complet de surveillance temps réel pour machines d'injection plastique, intégrant acquisition multi-capteurs, traitement en temps réel et détection d'anomalies prédictive.

• Conception de l'architecture du système embarqué sur STM32 pour l'acquisition des variables critiques (température, pression, débit).
• Développement du code C embarqué temps réel pour l'acquisition multi-capteurs via protocoles I²C et SPI avec gestion des interruptions.
• Mise en œuvre d'une acquisition temps réel multi-capteurs à fréquence 50–100 Hz avec communication à faible latence.
• Développement d'une interface Python (Tkinter) offrant visualisation temps réel et système d'alertes pour les opérateurs.
• Implémentation d'algorithmes de détection d'anomalies basés sur des méthodes statistiques adaptées au contexte industriel.
• Optimisation des algorithmes : réduction des faux positifs tout en maintenant une détection d'anomalies en temps quasi réel (< 1 s).
• Validation du système sur des données industrielles réelles avec comportement stable et détection fiable.
• Tests et validation partielle en environnement industriel opérationnel.

Étude complète de la qualité de l'énergie d'un parc éolien, analysant les perturbations électriques et proposant des solutions de conformité réseau.

• Analyse des harmoniques du réseau et quantification de leur impact sur les équipements connectés.
• Étude des fluctuations de tension et des déséquilibres de tension du parc.
• Évaluation du facteur de puissance et de la puissance réactive du système.
• Vérification de la conformité aux normes IEC 61000 et identification des non-conformités.
• Proposition de solutions d'amélioration du raccordement au réseau électrique.