http://dspace.univ-djelfa.dz:8080/xmlui/handle/123456789/60 2026-04-09T14:50:29Z http://dspace.univ-djelfa.dz:8080/xmlui/handle/112/7411 Design and Implementation of a Hazardous Gas Monitoring and Detection System ZIANI, AMEL; DIKACHE, FATIMA Summary: In recent years, there has been an alarming increase in fatalities due to toxic gases, primarily because of the difficulty in detecting them promptly. This work proposes an integrated system designed to detect carbon monoxide and flammable toxic gases, aiming to protect lives and property. The system utilizes an Arduino Uno board to process information from both the MQ2 and MQ7 gas sensors. Upon detecting carbon monoxide (CO) or other dangerous gases, the alarm circuit is activated. Additionally, SMS calling technology is incorporated to send instant alerts to pre-registered phone numbers. This system offers an effective and low-cost solution for detecting gases, smoke, and fire, thereby helping to prevent accidents and reduce both human and material losses. Résumé: Ces dernières années, il y a eu une augmentation alarmante des décès dus aux gaz toxiques, principalement en raison de la difficulté à les détecter rapidement. Ce travail propose un système intégré conçu pour détecter le monoxyde de carbone et les gaz toxiques inflammables, visant à protéger les vies et les biens. Le système utilise une carte Arduino Uno pour traiter les informations provenant des capteurs de gaz MQ2 et MQ7. Lors de la détection de monoxyde de carbone (CO) ou d'autres gaz dangereux, le circuit d'alarme est activé. De plus, la technologie de notification par SMS est intégrée pour envoyer des alertes instantanées aux numéros de téléphone préenregistrés. Ce système offre une solution efficace et peu coûteuse pour détecter les gaz, la fumée et le feu, contribuant ainsi à prévenir les accidents et à réduire les pertes humaines et matérielles. 2024-06-01T00:00:00Z http://dspace.univ-djelfa.dz:8080/xmlui/handle/112/7409 Development of a Vehicle Sensor Fault Diagnosis Device Using Artificial Intelligence Techniques to Improve Diagnostic Accuracy TOABA, Kamal Khalil; BEN KHOLIF, Ali Abstract The thesis addresses the development of a diagnostic device for car sensor faults using artificial intelligence technologies. The developed device is characterized by high accuracy in fault detection, thereby improving maintenance efficiency. The thesis includes a theoretical study on sensor types and neural networks, and a practical section that tackles the challenges of acquiring signals from sensors and developing an accurate AI model. Additionally, the thesis presents an economic study to assess the project's feasibility. The results demonstrated that the developed device offers high accuracy and surpasses traditional methods, with significant opportunities for market growth and expansion. Résumé Ce mémoire porte sur le développement d'un dispositif de diagnostic des pannes des capteurs automobiles utilisant des technologies d'intelligence artificielle. Le dispositif développé se distingue par une haute précision dans la détection des pannes, améliorant ainsi l'efficacité des opérations de maintenance. Le mémoire comprend une étude théorique sur les types de capteurs et les réseaux neuronaux, ainsi qu'une partie pratique traitant des défis de l'acquisition des signaux des capteurs et du développement d'un modèle d'IA précis. En outre, le mémoire présente une étude économique pour évaluer la faisabilité du projet. Les résultats ont montré que le dispositif développé offre une grande précision et surpasse les méthodes traditionnelles, avec de grandes opportunités de croissance et d'expansion sur le marché. ملخـص تتناول هذه المذكرة تطوير جهاز لتشخيصأعطال حساسات السيارات باستخدام تقنيات الذكاء االصطناعي. يتميز الجهاز المطور بدقة عالية في الكشف عن األعطال، مما يحسن كفاءة عملية الصيانة. تشمل المذكرة دراسة نظرية عن أنواع الحساسات والشبكات العصبونية، وجانب عملي يعالج تحديات تحصيل اإلشارات من الحساسات وتطوير نموذج ذكاء اصطناعي دقيق. باإلضافة إلى ذلك، تقدم المذكرة دراسة اقتصادية لتقييم جدوى المشروع. أظهرت النتائج أن الجهاز المطور يتمتع بدقة عالية ويتفوق على األساليب التقليدية، مع وجود فرص كبيرة للنمو والتوسع في السوق. 2024-06-29T00:00:00Z http://dspace.univ-djelfa.dz:8080/xmlui/handle/112/7408 Developing an Economical Security System for Anti-theft in Smart Homes LAIDANI, Ikram.; KERKEB, Wafa Abstract The project addresses the development of an economical security system to protect smart homes from theft, focusing on improving the efficiency and performance of these systems. The thesis includes a theoretical study of security device types and a review of market- available devices, alongside developing a smart security system that utilizes motion sensors and instant notifications. It also covers the economic aspect of the project by analyzing costs and studying the target market. The results demonstrated the effectiveness of the developed system in enhancing home security in innovative and cost-effective ways. Résumé Ce mémoire porte sur le développement d'un système de sécurité économique pour protéger les maisons intelligentes contre le vol, en se concentrant sur l'amélioration de l'efficacité et des performances de ces systèmes. Le mémoire comprend une étude théorique sur les types de dispositifs de sécurité et une revue des dispositifs disponibles sur le marché, ainsi que la création d'un système de sécurité intelligent utilisant des capteurs de mouvement et des notifications instantanées. Il traite également de l'aspect économique du projet en analysant les coûts et en étudiant le marché cible. Les résultats ont montré l'efficacité du système développé pour renforcer la sécurité domestique de manière innovante et économique. ملخـص تتناول هذه المذكرة تطوير نظام أمني اقتصادي لحماية المنازل الذكية من السرقة، مع التركيز على تحسين كفاءة وأداء هذه األنظمة. تشمل المذكرة دراسة نظرية ألنواع أجهزة الحماية ومراجعة األجهزة المتاحة في السوق، باإلضافة إلى إنشاء نظام أمني ذكي يستخدم مستشعرات الحركة واإلشعارات الفورية. كما تتناول المذكرة الجانب االقتصادي للمشروع من خالل تحليل التكاليف ودراسة السوق المستهدفة. أظهرت النتائج فعالية النظام المطور في تعزيز األمن المنزلي بطرق مبتكرة وفعالة من حيث التكلفة. 2024-06-29T00:00:00Z http://dspace.univ-djelfa.dz:8080/xmlui/handle/112/7407 Identification intelligent de l’état de charge d’une batterie BENALIA, HIBA TALLAH; LACHEHEBI, AHLAM Abstract: The State of Charge (SOC) is a relative measure of the amount of energy stored in a battery, defined as the ratio between the cell's charge at a certain moment and its total capacity. An accurate estimation of the state of charge is important because battery management systems (BMS) use it to inform the user of the remaining capacity until the next recharge, ensure the proper functioning of the battery, implement control strategies, and ultimately maximize the battery life. In this work, we presented an experimental study of SOC identification systems using an Arduino microcontroller board. We demonstrated the practical implementation of a test bench associating a microcontroller cascaded with a battery and intermediate Hall effect electric sensors. In the context of this study, we integrated two SOC identification methods: a classical method based on a mathematical model and an intelligent method based on artificial neural networks. The study and analysis of the performance obtained show the good efficiency of the microcontroller board in executing the implementation of the two methods in real time. Résumé: L'état de charge (SOC) est une mesure relative de la quantité d'énergie stockée dans une batterie, définie comme étant le ratio entre la charge de la cellule à un certain moment et sa capacité totale. L'estimation précise de l'état de charge est importante car les systèmes de gestion de batteries (BMS) l’utilisent pour informer l'utilisateur de la capacité restante jusqu’à la prochaine recharge, assurer le bon fonctionnement de la batterie, implémenter des stratégies de contrôle et, à terme, maximiser la durée de vie de la batterie. Dans ce travail nous avons présenté une étude expérimentaledes systèmes d’identification du SOC en utilisant d’une carte microcontrôleur Arduino. Nous avons montré la réalisation pratique d’un banc d’essai d’association d’un microcontrôleur en cascade avec une batterie et en intermédiaire des capteurs électriques à effet de Hall. Au sens de ce contexte, nous avons intégré deux méthodes d’identification du SOC : Une méthode classique à base d’un modèle mathématique et une méthode intelligente à base des réseaux de neurones artificiels. L’étude et l’analyse des performances obtenues montrent la bonne efficacité de la carte microcontrôleur pour exécuter l’exécution de deux méthodes en temps réel. 2024-07-01T00:00:00Z