Abstract:
La machine synchrone est la machine la plus utilisée dans la production d'énergie électrique à moyenne et grande échelle.
Cette machine présente de fortes non linéarités et son étude necessite une modélisation de toutes ces non linéarités. Le modèle obtenu permet de faire des simulations avec de fortes perturbations. Les résultats obtenus sont plus proches de la réalité.
On propose de commander cette machine par deux techniques de régulation:
- Régimes glissants
- Neuro-linguistique
Dans la première technique, la synthèse de loi de commande et de la surface de glissement a nécessité l'utilisation de l'exacte linéarisation par retour d'état. Différents essais de placement de pôles et de dimensionnement du convertisseur de commande ont été conduits. Les résultats obtenus montrent que le contrôleur est rapide, précis, robuste aux variations des paramètres internes au sysytème et insensible au bruit.
La commande neuro-linguistique nécessite un bon choix des classes et de leurs largeurs.
L'étude de l'entraînement du réseau a montré que la technique de rétro-propagation est lente et n'atteint pas forcement un minimum global contrairement à la deuxième méthode étudiée. Celle ci basée sur la méthode d'optimisation aléatoire converge plus rapidement vers le minimum global. L'implémentation d'un contrôleur neuro-linguistique ne nécessite pas la connaissance du modèle mathématique du système mais seulement quelques mesures. Ce régulateur est rapide, précis et robuste; il est cependant très sensibles au bruit.
Une étude comparative entre les performances des deux contrôleurs nous conduit à dire que mis à part la sensibilité au bruit, le neuro-contrôleur est meilleur du point de vue coût, implémentation (informations sur le système), temps de calcul, rapidité, précision et robustesse.
