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dc.contributor.authorBarazane, Linda-
dc.contributor.otherBoucherit, Mohamed Seghir, Directeur de thèse-
dc.date.accessioned2020-12-17T10:27:47Z-
dc.date.available2020-12-17T10:27:47Z-
dc.date.issued2003-
dc.identifier.otherD000503-
dc.identifier.urihttp://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/730-
dc.descriptionThèse de Doctorat : Automatique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2003fr_FR
dc.description.abstractNous avons dirigé notre travail sur les techniques de commande émergentes à savoir celle basées sur les réseaux de neurones artificiels (RNA) et les modèles flous: - Dans un effort visant à résoudre certains problèmes de commande du moteur asynchrone, tels que le couplage des variables d'état, les dynamiques non-linéaires, les incertitudes paramétriques et non paramétriques inhérents au système. - Et dans le but de réduire le phénomène de chattering dans le processus de commande à structures variables. Ainsi, le fruit de notre travail de doctorat s'est concrétisé par deux contributions: 1. Un schéma de commande robuste basé sur les RNAs destinés à approximer les termes non-linéaires de la loi de commande discontinue proposée et qui est réalisée au préalable par les régulateurs à structures variables du processus de commande hybride adoptée. 2. D'autre part et pour contourner certaines limitations causées par la technique précédente, nous avons orienter notre travail vers la modélisation floue dans le but d'élaborer une nouvelle commande à structure variable floue basée sur un modèle flou de la machine asynchrone et qui est appliquée pour la première fois dans la commande des machines électriques. Cette technique sert à imiter le système par une représentation floue tout en tenant compte de la description analytique grossière et des incertitudes du système.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectMoteur asynchronefr_FR
dc.subjectContrôle vectorielfr_FR
dc.subjectCommande linéarisantefr_FR
dc.subjectCommande hybridefr_FR
dc.subjectChatteringfr_FR
dc.subjectCommande à structures variablesfr_FR
dc.subjectCommande robuste hybridefr_FR
dc.subjectRéseaux de neurones artificielsfr_FR
dc.subjectModélisation flouefr_FR
dc.titleApplication des systèmes émergents à la commande d'un moteur asynchronefr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Département Automatique

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