Commande a modèle de comportement de la machine asynchrone triphasée

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dc.contributor.authorMohamed BENALI, YOUCEF
dc.date.accessioned2016-11-21T08:07:47Z
dc.date.available2016-11-21T08:07:47Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractLe travail présenté relatif à l'élaboration de stratégies de commande basées sur les techniques des réseaux de neurones et appliquées à un convertisseur matriciel triphasé, ces technique basé sur les modulations et stratégies de commande classiques de ce dernier (Venturini et Roy).Pour évaluer les performances apportées par ces techniques de modulation, une étude des performances de l’association MC-charge RL et MC-MAS par simulation numérique sous l'environnement Matlab. L’application des réseaux de neurones à la commande d’un MC Nécessite le chois d’architecture et le type du réseau élaboré, on expose le modèle neuronal adopté dans nos propres démarches de commande, qui est le réseau neuronal multicouche de type Feedforward avec l’algorithme de rétropropagation, et la base d’apprentissage qui est élaborée à partir des algorithmes de Venturini et de Roy. Après les tests de simulation et les comparaisons entre les méthodes classiques et la méthode par réseaux de neurones les résultats obtenus démontrent l’efficacité des réseaux de neurones à la commande d’un MC et des performances dynamiques et statique de la MAS qu’était alimenté par Le MC commandé par réseaux de neurones.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/123456789/750
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherMiloud TAHAR ABESSfr_FR
dc.subjectRéseaux de neuronesfr_FR
dc.subjectréseau neuronal multicouchefr_FR
dc.subjectl’algorithme de rétropropagationfr_FR
dc.subjectconvertisseur matricielfr_FR
dc.subjectAlgorithme de Venturinifr_FR
dc.subjectAlgorithme de Royfr_FR
dc.titleCommande a modèle de comportement de la machine asynchrone triphaséefr_FR
dc.typeThesisfr_FR

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