Titre :	Contribution à l’Analyse et à la Synthèse des Lois de Commande Adaptatives Neuro-Floues. : Application à la Commande Sans Capteur d’une Machine Asynchrone Triphasée.
Type de document :	document électronique
Auteurs :	CHEKROUN soufyane, Auteur ; ZERIKAT Mokhtar, Directeur de thèse
Année de publication :	2015 / 2016
Importance :	146 p.
Accompagnement :	CD
Langues :	Français (fre)
Catégories :	Electrotechnique:automatique
Mots-clés :	Moteur à induction, Commande vectorielle, Commande sans capteur, Neuro-Floue, ANFIS, Système adaptatif avec modèle de référence, Observateur adaptatif. Induction motor, Vector control, Fuzzy Logic, Artificial Neural Network, ANFIS, Model Reference Adaptive System, Adaptive Observer.
Résumé :	Le travail présenté dans cette thèse de doctorat, a pour ambition de proposer une commande sans capteur mécanique de vitesse dédiée au moteur asynchrone basée sur les algorithmes de l’intelligence artificielle. L’objectif étant d’améliorer les performances en termes précision et robustesses de la commande sans capteur et de vérifier l’apport de l’approche Neuro-Floue (ANFIS) sur lestimation de la vitesse. Ce travail débute par un état de l’art sur les techniques de la commande avec et sans capteur basées sur la modélisation de la machine. Une recherche bibliographique a montré les limites de ces techniques lorsque les paramètres du moteur varies, et aussi à très basse vitesse où apparaissent des problèmes d’observabilité. Plusieurs solutions ont été proposées afin de rendre la commande sans capteur moins sensibles aux variations paramétriques. Ces techniques, en général sont basées sur l'identification en ligne des paramètres de la machine. L’une de ses solutions consiste a associée les techniques de l’intelligence artificielle. Nous poursuivons notre étude par le développement des estimateurs d’hybrides, associant les techniques avec modèle et celle fondée sur l’approche Neuro-Floue reconnues pour leur robustesse. Deux techniques ont été retenues pour l’estimation de la vitesse, la première est basée sur un Système Adaptatif avec Modèle de Référence mutuel et le deuxième est fondée sur un observateur adaptatif mutuel, elles sont dotées d’un mécanisme d’adaptation délivrant la valeur de la vitesse en sortie par un régulateur de type Neuro-Flou, et intègrent l'estimation des résistances statorique et rotorique pour améliorer la robustesse des estimateurs et de la commande vectoriel indirect par orientation du flux rotorique. Les approches ont été expérimentées par simulation numérique pour étudier leurs caractéristiques de précision et de dynamique. Les résultats des différents testes de simulation montrent les propriétés de robustesse et poursuite de trajectoire des techniques étudiées et de l’apport de la technique intelligente hybride Neuro-Floue utilisée.

Contribution à l’Analyse et à la Synthèse des Lois de Commande Adaptatives Neuro-Floues. : Application à la Commande Sans Capteur d’une Machine Asynchrone Triphasée. [document électronique] / CHEKROUN soufyane, Auteur ; ZERIKAT Mokhtar, Directeur de thèse . - 2015 / 2016 . - 146 p. + CD.
Langues : Français (fre)

Catégories :	Electrotechnique:automatique
Mots-clés :	Moteur à induction, Commande vectorielle, Commande sans capteur, Neuro-Floue, ANFIS, Système adaptatif avec modèle de référence, Observateur adaptatif. Induction motor, Vector control, Fuzzy Logic, Artificial Neural Network, ANFIS, Model Reference Adaptive System, Adaptive Observer.
Résumé :	Le travail présenté dans cette thèse de doctorat, a pour ambition de proposer une commande sans capteur mécanique de vitesse dédiée au moteur asynchrone basée sur les algorithmes de l’intelligence artificielle. L’objectif étant d’améliorer les performances en termes précision et robustesses de la commande sans capteur et de vérifier l’apport de l’approche Neuro-Floue (ANFIS) sur lestimation de la vitesse. Ce travail débute par un état de l’art sur les techniques de la commande avec et sans capteur basées sur la modélisation de la machine. Une recherche bibliographique a montré les limites de ces techniques lorsque les paramètres du moteur varies, et aussi à très basse vitesse où apparaissent des problèmes d’observabilité. Plusieurs solutions ont été proposées afin de rendre la commande sans capteur moins sensibles aux variations paramétriques. Ces techniques, en général sont basées sur l'identification en ligne des paramètres de la machine. L’une de ses solutions consiste a associée les techniques de l’intelligence artificielle. Nous poursuivons notre étude par le développement des estimateurs d’hybrides, associant les techniques avec modèle et celle fondée sur l’approche Neuro-Floue reconnues pour leur robustesse. Deux techniques ont été retenues pour l’estimation de la vitesse, la première est basée sur un Système Adaptatif avec Modèle de Référence mutuel et le deuxième est fondée sur un observateur adaptatif mutuel, elles sont dotées d’un mécanisme d’adaptation délivrant la valeur de la vitesse en sortie par un régulateur de type Neuro-Flou, et intègrent l'estimation des résistances statorique et rotorique pour améliorer la robustesse des estimateurs et de la commande vectoriel indirect par orientation du flux rotorique. Les approches ont été expérimentées par simulation numérique pour étudier leurs caractéristiques de précision et de dynamique. Les résultats des différents testes de simulation montrent les propriétés de robustesse et poursuite de trajectoire des techniques étudiées et de l’apport de la technique intelligente hybride Neuro-Floue utilisée.