Browsing by Author "Hichem Bounezour"

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    Etude et Analyse des risques d’un système industriel étude de cas: Centre portuaire de bitume - Skikda -
    (Université du 20 Août 1955-SKIKDA. Institut des Sciences et Techniques Appliquées (ISTA-Skikda), 2024-07-04) Djabali Mohamed Amine; Benabbes Abdrrahim Iskandar; Hichem Bounezour
    Les risques dans un système industriel sont variés et peuvent avoir des conséquences graves sur la santé et la sécurité des travailleurs, et sur les équipements de travail, ainsi que sur l'environnement, Ce mémoire explore l'analyse des risques dans le système industriel du Centre bitume de Skikda. Il vise à identifier et évaluer les dangers potentiels liés aux opérations de traitement du bitume, incluant les risques chimiques, physiques et opérationnels. Dans cette étude, nous avons choisi les deux méthodes HAZOP et AMDEC. Ces deux méthodes présentent les causes et les conséquences des dangers ainsi que les mesures nécessaires à la prévention et à l'amélioration de la sécurité des travailleurs et de la protection de l'environnement. L'analyse met en évidence l'importance de la prévention, des mesures de prévention et de préparation aux accidents pour réduire les impacts négatifs potentiels dans cette installation stratégique de l'industrie algérienne.
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    Novel Nonlinear PI Controller Using Metaheuristic Algorithms for Speed Control of Wind Turbine Systems
    (Journal Européen des Systèmes Automatisés Vol. 58, No. 8, August, 2025, pp. 1593-1608, 2025-08-31) Marwa Arabi; Youcef Zennir; Hichem Bounezour; Mohamed Benghanem; J.E.S. Garcia; M. Wadi
    Wind turbines operate under highly dynamic conditions influenced by unpredictable wind profiles and external disturbances. The nonlinear characteristics of their dynamic models further complicate their modeling and control. This research focuses on optimizing the power output of a Wind Energy Conversion System (WECS) equipped with a Permanent Magnet Synchronous Generator (PMSG). To achieve this, a Maximum Power Point Tracking (MPPT) strategy is developed, integrating an innovative nonlinear PI controller. The parameters of this controller are fine-tuned using advanced meta-heuristic optimization techniques, including Particle Swarm Optimization (PSO), Harris Hawks Optimization (HHO), and Golden Jackal Optimization (GJO). Simulation results highlight the superior performance of the GJO-NLPI controller, demonstrating exceptional accuracy and rapid response in regulating mechanical rotation speed, while effectively reducing overshoot. The proposed control architecture showcases significant advancements in power extraction efficiency and dynamic performance.