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dc.contributor.authorBen Bouzid, Salim-
dc.contributor.authorBencherif, Ali Karim-
dc.contributor.otherBoukhetala, Djamel, Directeur de thèse-
dc.date.accessioned2020-12-23T09:03:07Z-
dc.date.available2020-12-23T09:03:07Z-
dc.date.issued1999-
dc.identifier.otherPA00799-
dc.identifier.urihttp://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/2179-
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Electrique. Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 1999fr_FR
dc.description.abstractDans ce mémoire des stratégies de commandes adaptatives neuronales (RBF) ont été appliquées à la conduite d'une machine asynchrona. Une forme décentralisée a été adoptée, grâce au découplage réalisé entre le flux et le couple électromagnétique, en adoptant une orientation du flux. Les réseaux de neurones (RBFG) offrent des possibilités avantageuses en conduite de processus, vu leurs caractéristiques d'approximateurs universelles et leurs performances en adaptation et en apprentissage. L'utilisation de moyens d'aide à l'apprentissage, par l'ajout d'un régulateur auxiliaire ou par des stratégies de commandes mixtes (régulateur par mode de glissement), permet d'améliorer les performances de la commande adaptatives par réseaux de neurones (RBFG).fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectMachine asynchronefr_FR
dc.subjectMode de glissementfr_FR
dc.subjectRéseaux de neurones artificielsfr_FR
dc.subjectRéseaux de neurones -- Commande adaptativefr_FR
dc.titleCommande adaptative de la machine asynchrone par réseaux de neurones artificielsfr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Département Automatique

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