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Auteur Abdeldjabbar HAZZAB
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Faire une suggestion Affiner la rechercheCommande des Systèmes par logique Floue, Réseaux Neurones et Algorithmes Génétiques. / Abdeldjabbar HAZZAB
Titre : Commande des Systèmes par logique Floue, Réseaux Neurones et Algorithmes Génétiques. Type de document : texte imprimé Auteurs : Abdeldjabbar HAZZAB, Auteur Année de publication : 2006 Importance : 157 p. Langues : Français (fre) Catégories : Electrotechnique:Commande Electrique Mots-clés : Machine asynchrone logique Floue mode glissant backstepping adaptation optimisation algorithme génétique. Résumé : Dans la première partie de notre travail, et après avoir présenté la modélisation de la machine asynchrone (MAS) associée à un onduleur à Modulation de Largeur l’Impulsion (MLI), trois types de commande vectorielle sont présenté à savoir la commande vectorielle directe, indirecte et simplifiée.
Par la suite, nous sommes penchés sur la synthèse d’un contrôleur par mode glissant (SMC). Le signal de commande obtenu par le SMC, présente des variations brusques dues au phénomène de broutement. Afin de réduire les effets du phénomène de broutement et d’améliorer davantage les performances de contrôle de la MAS, une hybridation, en trois approches, entre la logique floue et le mode de glissement a été proposées. Ces contrôleurs sont appliqués à la commande de la MAS.
Dans la partie qui suive, nous avons présenté la technique de commande par backstepping. Elle a été utilisée pour l’orientation du flux rotorique et le contrôle de la vitesse de la MAS. Une nouvelle commande backstepping adaptative et une hybridation avec le mode glissant ont été proposées afin d’améliorer les performances du réglage.
Les algorithmes génétiques (AG) sont des algorithmes de recherche efficaces qui utilisent les opérations découvertes dans les génétiques naturelles pour la détermination des extrêmes d’une fonction définie sur un espace de données. Dans ce contexte nous avons utilisé ce type d’algorithme d’optimisation pour la détermination d’une structure optimale des différents contrôleurs utilisés.
Directeur de thèse : RAHLI M. Commande des Systèmes par logique Floue, Réseaux Neurones et Algorithmes Génétiques. [texte imprimé] / Abdeldjabbar HAZZAB, Auteur . - 2006 . - 157 p.
Langues : Français (fre)
Catégories : Electrotechnique:Commande Electrique Mots-clés : Machine asynchrone logique Floue mode glissant backstepping adaptation optimisation algorithme génétique. Résumé : Dans la première partie de notre travail, et après avoir présenté la modélisation de la machine asynchrone (MAS) associée à un onduleur à Modulation de Largeur l’Impulsion (MLI), trois types de commande vectorielle sont présenté à savoir la commande vectorielle directe, indirecte et simplifiée.
Par la suite, nous sommes penchés sur la synthèse d’un contrôleur par mode glissant (SMC). Le signal de commande obtenu par le SMC, présente des variations brusques dues au phénomène de broutement. Afin de réduire les effets du phénomène de broutement et d’améliorer davantage les performances de contrôle de la MAS, une hybridation, en trois approches, entre la logique floue et le mode de glissement a été proposées. Ces contrôleurs sont appliqués à la commande de la MAS.
Dans la partie qui suive, nous avons présenté la technique de commande par backstepping. Elle a été utilisée pour l’orientation du flux rotorique et le contrôle de la vitesse de la MAS. Une nouvelle commande backstepping adaptative et une hybridation avec le mode glissant ont été proposées afin d’améliorer les performances du réglage.
Les algorithmes génétiques (AG) sont des algorithmes de recherche efficaces qui utilisent les opérations découvertes dans les génétiques naturelles pour la détermination des extrêmes d’une fonction définie sur un espace de données. Dans ce contexte nous avons utilisé ce type d’algorithme d’optimisation pour la détermination d’une structure optimale des différents contrôleurs utilisés.
Directeur de thèse : RAHLI M. Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 3146 02-10-153 version papier Bibliothèque Centrale Thèse de Doctorat Exclu du prêt
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