Commande de vitesse et de position par réseaux de neurones d'une machine asynchrone

Abstract

Ce mémoire porte sur l'utilisation des réseaux de neurones artificiels pour la commande de la commande asynchrone. Après modélisation de la machine asynchrone, nous avons utiliser la technique de commande par flux prienté (commande vectorielle) qui permet de commander indépendamment le flux et le couple électromagnétique, comme dans une machine à courant continu à excitation séparée. Ensuite, nous avons introduit les concepts fondamentaux des réseaux de neurones artificiels (types, architectures...) pour démontrer leurs capacités dans problèmes non linéaire. Puis, nous avons appliquer ces réseaux dans la commande de la machine par le remplacement des deux blocs (PI+FOC) par un régulateur neuronal qui commande de la machine et régule sa vitesse, tout en tenant compte des variations de la constante de temps rotorique, et cela en intégrant l'estimateur adaptatif de Garces. Et finalement, nous substituons ce dernier par un réseau neuronal qui adapte la constante de temps rotorique en temps réel.