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

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dc.contributor.author Benayache, Rabia
dc.contributor.author Abdelaziz, Samir
dc.contributor.other Hemici, B., Directeur de thèse
dc.contributor.other Mahmoudi, M. O., Directeur de thèse
dc.date.accessioned 2021-02-01T09:30:52Z
dc.date.available 2021-02-01T09:30:52Z
dc.date.issued 2002
dc.identifier.other PA00402
dc.identifier.uri http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/7356
dc.description Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Électrique. Électrotechnique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2002 fr_FR
dc.description.abstract Ce 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.language.iso fr fr_FR
dc.publisher École Nationale Polytechnique fr_FR
dc.subject Machine asynchrone fr_FR
dc.subject Réseaux de neurones fr_FR
dc.subject Technique d'orientation fr_FR
dc.subject Orientation du flux fr_FR
dc.subject Méthode de Garces fr_FR
dc.title Commande par réseaux de neurones artificiels d'une machine asynchrone triphasée fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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