| Titre : |
Application des systèmes émergents à la commande d'un moteur asynchrone |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Barazane, Linda, Auteur ; Boucherit, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2003 |
| Importance : |
130 f. |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
30 cm. |
| Note générale : |
Thèse de Doctorat : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2003
Annexe f. 1 - 11 . - Bibliogr. f. I - VIII |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Moteur asynchrone
Contrôle vectoriel
Commande linéarisante
Commande hybride
Commande à structures variables Chattering
Commande robuste hybride
Réseaux de neurones artificiels
Modélisation floue |
| Index. décimale : |
D000503 |
| Résumé : |
Nous avons dirigé notre travail sur les techniques de commande émergentes à savoir celle basées sur les réseaux de neurones artificiels (RNA) et les modèles flous:
- Dans un effort visant à résoudre certains problèmes de commande du moteur asynchrone, tels que le couplage des variables d'état, les dynamiques non-linéaires, les incertitudes paramétriques et non paramétriques inhérents au système.
- Et dans le but de réduire le phénomène de chattering dans le processus de commande à structures variables.
Ainsi, le fruit de notre travail de doctorat s'est concrétisé par deux contributions:
1. Un schéma de commande robuste basé sur les RNAs destinés à approximer les termes non-linéaires de la loi de commande discontinue proposée et qui est réalisée au préalable par les régulateurs à structures variables du processus de commande hybride adoptée.
2. D'autre part et pour contourner certaines limitations causées par la technique précédente, nous avons orienter notre travail vers la modélisation floue dans le but d'élaborer une nouvelle commande à structure variable floue basée sur un modèle flou de la machine asynchrone et qui est appliquée pour la première fois dans la commande des machines électriques.
Cette technique sert à imiter le système par une représentation floue tout en tenant compte de la description analytique grossière et des incertitudes du système. |
Application des systèmes émergents à la commande d'un moteur asynchrone [texte imprimé] / Barazane, Linda, Auteur ; Boucherit, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2003 . - 130 f. : ill. ; 30 cm. Thèse de Doctorat : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2003
Annexe f. 1 - 11 . - Bibliogr. f. I - VIII Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Moteur asynchrone
Contrôle vectoriel
Commande linéarisante
Commande hybride
Commande à structures variables Chattering
Commande robuste hybride
Réseaux de neurones artificiels
Modélisation floue |
| Index. décimale : |
D000503 |
| Résumé : |
Nous avons dirigé notre travail sur les techniques de commande émergentes à savoir celle basées sur les réseaux de neurones artificiels (RNA) et les modèles flous:
- Dans un effort visant à résoudre certains problèmes de commande du moteur asynchrone, tels que le couplage des variables d'état, les dynamiques non-linéaires, les incertitudes paramétriques et non paramétriques inhérents au système.
- Et dans le but de réduire le phénomène de chattering dans le processus de commande à structures variables.
Ainsi, le fruit de notre travail de doctorat s'est concrétisé par deux contributions:
1. Un schéma de commande robuste basé sur les RNAs destinés à approximer les termes non-linéaires de la loi de commande discontinue proposée et qui est réalisée au préalable par les régulateurs à structures variables du processus de commande hybride adoptée.
2. D'autre part et pour contourner certaines limitations causées par la technique précédente, nous avons orienter notre travail vers la modélisation floue dans le but d'élaborer une nouvelle commande à structure variable floue basée sur un modèle flou de la machine asynchrone et qui est appliquée pour la première fois dans la commande des machines électriques.
Cette technique sert à imiter le système par une représentation floue tout en tenant compte de la description analytique grossière et des incertitudes du système. |
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D000100 
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