Commande vectorielle par réseaux de neurones d’une machine asynchrone triphasée alimentée par un onduleur de tension a trois niveaux.

dc.contributor.authorTALEB, Rachid
dc.date.accessioned2016-11-21T08:25:59Z
dc.date.available2016-11-21T08:25:59Z
dc.date.issued2004
dc.description.abstractL'objectif du présent travail est l'étude de la commande vectorielle par réseaux de neurones d'une machine asynchrone triphsée (MAS), alimentée par un onduleur de tension à trois niveaux. Nous avons réalisé tout d'abord, une modélisation de la MAS et son alimentation. Cette modélisation est suivie d'une simulation de l'association machine-onduleur de tension à trois niveaux, avec une analyse spectrale et une comparaison par rapport à l'onduleur classique à deux niveaux. Puis nous avons utilisé la technique de la commande par flux orienté (commande vectorielle) qui permet de comander indépendemment le flux et le couple électromagnétique, similaire à une machine à courant continu à éxcitation séparés. Ensuite, nous avons introduit les concepts fondamentaux sur les réseaux de neurones artificiels (types, architecture,...tec) pour montrer leur efficacité et leur pouvoir d'approximer les fonctions non linéaires. Enfin, nous avons appliqué les caractéristiques des réseaux de neurones pour identifier le comportement du système (régulateur PI plus le bloc d'orientation du flux FOC), et pour le remplacer par un seul réseau de neurones. Les résultats de simulations obtenus ont montré un comportement trés satisfaisant de la machine.fr_FR
dc.identifier.citationMemoire de Magister en electronique / Option : Commande des machines électriques.fr_FR
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-chlef.dz:8080/jspui/handle/123456789/756
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherBachir BELMADANIfr_FR
dc.subjectMachines asynchronesfr_FR
dc.subjectRéseaux neuronaux (physiologie)fr_FR
dc.subjectOnduleurs (électricité)fr_FR
dc.titleCommande vectorielle par réseaux de neurones d’une machine asynchrone triphasée alimentée par un onduleur de tension a trois niveaux.fr_FR
dc.typeThesisfr_FR

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