Simulation de la commande prédictive généralisée d'un actionneur asynchrone

Show simple item record

dc.contributor.author Benmiloud, Fatiha
dc.contributor.other Boucherit, Mohamed Seghir, Directeur de thèse
dc.date.accessioned 2020-12-22T08:25:12Z
dc.date.available 2020-12-22T08:25:12Z
dc.date.issued 1994
dc.identifier.other M000894
dc.identifier.uri http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/1808
dc.description Mémoire de Magister : Automatique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 1994 fr_FR
dc.description.abstract Dans ce mémoire, nous nous sommes intéressé à étudier la commande prédictive appliquée aux machines électriques. Nous avons choisi une commande prédictive à horizon glissant, la commande prédictive généralisée, que nous avons appliquée à un actionneur asynchrone. En exploitant les caractéristiques de la GPC, nous avons étudié les performances de la commande en utilisant le modèle réduit de l'actionneur asynchrone, en utilisant son modèle complet puis en introduisant les limitations, nous avons aussi étudié la robustesse de la commande lors des variations du modèle. Enfin, nous avons étudié la commande par placement de pôles qui est une commande très performante, dans le but de comparer les résultats de la commande prédictive généralisée aux siens. La commande prédictive généralisée a été appliquée pour régler la vitesse de l'actionneur asynchrone en utilisant le modèle simplifié. Les essais de simulation ont montré que l'approche de la GPC bute sur le choix difficile des paramètres de commande pour lesquels nous n'avons pas de connaissance à priori. Ce problème porte préjudice à cette technique, cependant un jeu de paramètres a pu être choisi et a donné d'assez bonnes performances. Cette commande a bien pris en compte l'effet de l'application et de la suppression de la charge. L'essentiel du travail a été d'appliquer la loi de commande prédictive généralisée au modèle complet de l'actionneur asynchrone, celui-ci étant muni de son pilotage vectoriel. Il a d'abord fallu utiliser le jeu de paramètres choisi dans la troisième partie pour démarrer les essais de simulation, mais nous avons remarqué que ces paramètres n'ont pas donné d'aussi bonnes performances que pour le modèle simplifié. En effet, le courant atteint une assez grande valeur ce qui doit être évité, tandis que la réponse de vitesse n'est pas aussi rapide. Ce qui a nécessité une autre recherche de paramètres pour améliorer ces performances. Nous avons pu obtenir de bonnes performances, toutefois le courant est resté grand dans la machine, d'où il a été nécessaire d'introduire une limitation du courant. Cette limitation a été effectué par action sur les paramètres de commande ce qui a permis de bien diminuer le courant dans la machine, mais elle a énormément ralenti l'évolution de la vitesse. Nous avons alors opté pour l'autre alternative qui est d'introduire une contrainte sur le courant. Cette limitation a donné des résultats meilleurs et c'est dans ces conditions qu'une étude de la robustesse de la commande face aux variations du modèle a été introduite. Cette étude a montré que la commande prédictive généralisée réagit bien aux variations du modèle. Les résultats de simulations ont montré que les performances sont plus ou moins conservées selon la variation des résistances ou de l'inertie. En effet, les performances n'ont été que légèrement détériorées, ceci est montré par les écarts observés entre les courbes des cas sans erreur et avec erreur, toutefois, elles restent satisfaisantes d'où, nous pouvons conclure que la commande prédictive généralisée est robuste à ces variations du modèle. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.subject Commande prédictive généralisée fr_FR
dc.subject Actionneur asynchrone fr_FR
dc.subject Moteur asynchrone fr_FR
dc.subject Commande par placement de pôles fr_FR
dc.title Simulation de la commande prédictive généralisée d'un actionneur asynchrone fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search Repository


Advanced Search

Browse

My Account