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dc.contributor.authorDjabali, Chabane-
dc.contributor.authorGharbi, Cherif-
dc.contributor.otherHemici, Boualem, Directeur de thèse-
dc.date.accessioned2021-02-03T13:12:50Z-
dc.date.available2021-02-03T13:12:50Z-
dc.date.issued2000-
dc.identifier.otherPA00900-
dc.identifier.urihttp://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/7495-
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Électrique. Électrotechnique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2000fr_FR
dc.description.abstractDans ce mémoire des stratégies de commandes adaptatives neurorales (LBF) ont été appliquées à la conduite d'une machine asynchrone. Une forme décentralisée a été adoptée, grâce au découpage réalisé entre le flux et le couple électromagnétique, en adoptant une orientation du flux. Les résaux de neurones (LBF) offrent des possibilités avantageuses en conduite de processus, vu leurs caractéristiques d'aproximateurs 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 permet d'améliorer les performances de la commande adaptatives par réseaux de neurones (LBF).fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherÉcole Nationale Polytechniquefr_FR
dc.subjectMachine asynchronefr_FR
dc.subjectRéseaux de neurones artificielsfr_FR
dc.subjectCommande adaptativefr_FR
dc.titleCommande vectorielle par réseaux de neurones d'une machine asynchrone alimentée par un onduleur de tension à trois niveauxfr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Département Electrotechnique

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