dc.contributor.author |
Ben Bouzid, Salim |
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dc.contributor.author |
Bencherif, Ali Karim |
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dc.contributor.other |
Boukhetala, Djamel, Directeur de thèse |
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dc.date.accessioned |
2020-12-23T09:03:07Z |
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dc.date.available |
2020-12-23T09:03:07Z |
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dc.date.issued |
1999 |
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dc.identifier.other |
PA00799 |
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dc.identifier.uri |
http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/2179 |
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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 |