Filière Electronique
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Item ÉTUDE ET DÉVELOPPEMENT D’UN OBSERVATEUR POUR LA VITESSE MÉCANIQUE D’UN MOTEUR À INDUCTION PAR LES RÉSEAUX DE NEURONES (FEED_FORWARD)(Faculté des Sciences et Technologies, 2021) BOUAOUINA, DjemaiLe travail présenté dans ce mémoire a pour objectif est la contribution aux méthodes de commande des moteurs à induction. Dans ce contexte, la commande par les réseaux de neurone est l’une des commandes modernes utilisant l’intelligence matricielle et qui ont donné apport appréciable dans le développement industriel par leur intégration dans les variateurs électroniques de vitesse. Dans la première partie, un résumé sur les machines asynchrones, leur modélisation, test comportement, les différentes techniques de commande pour les systèmes linéaires et nonlinéaires. En deuxième partie les observateurs pour les systèmes linéaires et non-linéaires. La commande par retour d’état linéarisant avec l’observateur neuronal contribue à estimer les paramètres non mesurables dans les machines asynchrones sans capteurs physiques. L’observateur développé a pour objet est d’estimer le couple résistant via une estimation des flux et vitesse.Item ÉTUDE ET DÉVELOPPEMENT D’UN OBSERVATEUR POUR LA VITESSE MÉCANIQUE D’UN MOTEUR À INDUCTION PAR LES RÉSEAUX DE NEURONES (FEED_FORWARD)(Faculté des Sciences et Technologies, 2021) BOUAOUINA, DjemaiLe travail présenté dans ce mémoire a pour objectif est la contribution aux méthodes de commande des moteurs à induction. Dans ce contexte, la commande par les réseaux de neurone est l’une des commandes modernes utilisant l’intelligence matricielle et qui ont donné apport appréciable dans le développement industriel par leur intégration dans les variateurs électroniques de vitesse. Dans la première partie, un résumé sur les machines asynchrones, leur modélisation, test comportement, les différentes techniques de commande pour les systèmes linéaires et nonlinéaires. En deuxième partie les observateurs pour les systèmes linéaires et non-linéaires. La commande par retour d’état linéarisant avec l’observateur neuronal contribue à estimer les paramètres non mesurables dans les machines asynchrones sans capteurs physiques. L’observateur développé a pour objet est d’estimer le couple résistant via une estimation des flux et vitesse.