Titre :	Contribution à la commande d’un Moteur Asynchrone à Double Alimentation par intelligence artificielle alimenté par onduleur multi-niveaux
Type de document :	document électronique
Auteurs :	DAHHOU Brahim, Auteur
Année de publication :	2020-2021
Accompagnement :	CD
Langues :	Français (fre)
Catégories :	Electrotechnique:automatique
Mots-clés :	MADA,onduleur à trois niveaux (NPC),PI-classique, PI-floue.PI-floue adaptative,réseaux de neurones artificiel(RNA) . DFIM,three-phase inverter type (NPC), PI-controller, fuzzy logiccontroller, adaptive fuzzy logiccontroller,artificial neural networks(ANN).
Résumé :	Le travail réalisé dans cette thèse concerne la contribution à la commande d’un Moteur Asynchrone à Double Alimentation(MADA) par intelligence artificielle alimenté par un onduleur multi-niveaux. Plusieurs travaux sont orientés actuellement vers les méthodes de commande de l’intelligence artificielle à base des régulateurs classiques de type Proportionnel-Intégral (PI) en vue d’une amélioration des performances en réglage. Dans unepremière partie, on a présenté un bref tour d’horizon sur la recherche dédiée à la machineasynchrone à double alimentation, puis nous avons présenté un modèle mathématique du MADA qui a été simulé par le Matlab-Simulink.L’alimentation du MADA est assurée par un onduleur triphasé à trois niveaux de type (NPC) pour lequel nous avons donné son modèle de connaissance ainsi que sa stratégie de commande. Le problème de découplage entre le flux magnétique et le couple électromagnétique a été également étudié ainsi l’objectif de notre travail est d’étudier la régulation de la vitesse d’un moteur asynchrone à double alimentations par les régulateurs PI, PI floue, PI floue adaptatif et réseaux de neuronesartificielle ( des techniques de l’intelligence artificielle) implémentés dans une structure de la commande vectorielle par orientation du flux rotorique. Afin de comparer l’efficacité des régulateurs (PI, PI floue, PI floue adaptatif et réseaux de neuronesartificielle),des tests de robustesse seront appliqués au moteur pour pouvoir juger la robustesse d’un régulateur par rapport à l’autre. The work carried out in this thesis concerns the contribution to the control of a Doubly Fed Induction Motor (DFIM) by artificial intelligence powered by a multi-level inverter. Several works are currently directed towards artificial intelligence control methods based on classic proportional-integral (PI) type regulators with a view to improving tuning performance. In the first part, we presented a brief overview of research dedicated to the Doubly Fed Induction Motor, then we presented a mathematical model of DFIM which was simulated by the Matlab-Simulink. is ensured by a three-phase inverter with three levels of type (NPC) for which we have given its knowledge model as well as its control strategy. The problem of decoupling between the magnetic flow and the electromagnetic torque was also studied thus the objective of our work is to study the regulation of the speed of an asynchronous motor with Doubly Fed Induction Motor by the regulators PI, fuzzy logic, fuzzy logic adaptive and neural networks (artificial intelligence techniques) implemented in a vector control structure by orientation of the rotor flow. In order to compare the efficiency of regulators (PI, fuzzy logic, fuzzy logic adaptive andartificial neural networks), robustness tests will be applied to the engine to be able to judge the robustness of one regulator compared to the other.
Directeur de thèse :	BENDJEBBAR Mokhtar

Contribution à la commande d’un Moteur Asynchrone à Double Alimentation par intelligence artificielle alimenté par onduleur multi-niveaux [document électronique] / DAHHOU Brahim, Auteur . - 2020-2021 . -  + CD.
Langues : Français (fre)

Catégories :	Electrotechnique:automatique
Mots-clés :	MADA,onduleur à trois niveaux (NPC),PI-classique, PI-floue.PI-floue adaptative,réseaux de neurones artificiel(RNA) . DFIM,three-phase inverter type (NPC), PI-controller, fuzzy logiccontroller, adaptive fuzzy logiccontroller,artificial neural networks(ANN).
Résumé :	Le travail réalisé dans cette thèse concerne la contribution à la commande d’un Moteur Asynchrone à Double Alimentation(MADA) par intelligence artificielle alimenté par un onduleur multi-niveaux. Plusieurs travaux sont orientés actuellement vers les méthodes de commande de l’intelligence artificielle à base des régulateurs classiques de type Proportionnel-Intégral (PI) en vue d’une amélioration des performances en réglage. Dans unepremière partie, on a présenté un bref tour d’horizon sur la recherche dédiée à la machineasynchrone à double alimentation, puis nous avons présenté un modèle mathématique du MADA qui a été simulé par le Matlab-Simulink.L’alimentation du MADA est assurée par un onduleur triphasé à trois niveaux de type (NPC) pour lequel nous avons donné son modèle de connaissance ainsi que sa stratégie de commande. Le problème de découplage entre le flux magnétique et le couple électromagnétique a été également étudié ainsi l’objectif de notre travail est d’étudier la régulation de la vitesse d’un moteur asynchrone à double alimentations par les régulateurs PI, PI floue, PI floue adaptatif et réseaux de neuronesartificielle ( des techniques de l’intelligence artificielle) implémentés dans une structure de la commande vectorielle par orientation du flux rotorique. Afin de comparer l’efficacité des régulateurs (PI, PI floue, PI floue adaptatif et réseaux de neuronesartificielle),des tests de robustesse seront appliqués au moteur pour pouvoir juger la robustesse d’un régulateur par rapport à l’autre. The work carried out in this thesis concerns the contribution to the control of a Doubly Fed Induction Motor (DFIM) by artificial intelligence powered by a multi-level inverter. Several works are currently directed towards artificial intelligence control methods based on classic proportional-integral (PI) type regulators with a view to improving tuning performance. In the first part, we presented a brief overview of research dedicated to the Doubly Fed Induction Motor, then we presented a mathematical model of DFIM which was simulated by the Matlab-Simulink. is ensured by a three-phase inverter with three levels of type (NPC) for which we have given its knowledge model as well as its control strategy. The problem of decoupling between the magnetic flow and the electromagnetic torque was also studied thus the objective of our work is to study the regulation of the speed of an asynchronous motor with Doubly Fed Induction Motor by the regulators PI, fuzzy logic, fuzzy logic adaptive and neural networks (artificial intelligence techniques) implemented in a vector control structure by orientation of the rotor flow. In order to compare the efficiency of regulators (PI, fuzzy logic, fuzzy logic adaptive andartificial neural networks), robustness tests will be applied to the engine to be able to judge the robustness of one regulator compared to the other.
Directeur de thèse :	BENDJEBBAR Mokhtar