Commande par réseaux de neurones artificiels d'une machine asynchrone triphasée

dc.contributor.authorBenayache, Rabia
dc.contributor.authorAbdelaziz, Samir
dc.contributor.otherHemici, B., Directeur de thèse
dc.contributor.otherMahmoudi, M. O., Directeur de thèse
dc.date.accessioned2021-02-01T09:30:52Z
dc.date.available2021-02-01T09:30:52Z
dc.date.issued2002
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Électrique. Électrotechnique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2002fr_FR
dc.description.abstractCe 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 orienté (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 (type, architectures...) pour démontrer leurs capacités dans le traitement des problèmes non linéaire. Puis, nous avons appliquer ces réseaux dans la commande de la machine par le remplacement des deux blocs (PI4FOC) par un régulateur neuronal qui commande 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.fr_FR
dc.identifier.otherPA00402
dc.identifier.urihttps://repository.enp.edu.dz/handle/123456789/7356
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherÉcole Nationale Polytechniquefr_FR
dc.subjectMachine asynchronefr_FR
dc.subjectRéseaux de neuronesfr_FR
dc.subjectTechnique d'orientationfr_FR
dc.subjectOrientation du fluxfr_FR
dc.subjectMéthode de Garcesfr_FR
dc.titleCommande par réseaux de neurones artificiels d'une machine asynchrone triphaséefr_FR
dc.typeThesisfr_FR

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