Commande adaptative de la machine asynchrone par réseaux de neurones artificiels

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dc.contributor.author Ben Bouzid, Salim
dc.contributor.author Bencherif, Ali Karim
dc.contributor.other Boukhetala, Djamel, Directeur de thèse
dc.date.accessioned 2020-12-23T09:03:07Z
dc.date.available 2020-12-23T09:03:07Z
dc.date.issued 1999
dc.identifier.other PA00799
dc.identifier.uri http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/2179
dc.description Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Electrique. Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 1999 fr_FR
dc.description.abstract Dans ce mémoire des stratégies de commandes adaptatives neuronales (RBF) ont été appliquées à la conduite d'une machine asynchrona. Une forme décentralisée a été adoptée, grâce au découplage réalisé entre le flux et le couple électromagnétique, en adoptant une orientation du flux. Les réseaux de neurones (RBFG) offrent des possibilités avantageuses en conduite de processus, vu leurs caractéristiques d'approximateurs 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 ou par des stratégies de commandes mixtes (régulateur par mode de glissement), permet d'améliorer les performances de la commande adaptatives par réseaux de neurones (RBFG). fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.subject Machine asynchrone fr_FR
dc.subject Mode de glissement fr_FR
dc.subject Réseaux de neurones artificiels fr_FR
dc.subject Réseaux de neurones -- Commande adaptative fr_FR
dc.title Commande adaptative de la machine asynchrone par réseaux de neurones artificiels fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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