ISBN-13: 9786131574733 / Francuski / Miękka / 2018 / 164 str.
Le present travail propose une variete de schemas de commande adaptative, a base de reseaux de neurones artificiels, en vue d'ameliorer les performances dynamiques du moteur asynchrone a cage. Ces approches visent trouver des solutions pour les principaux problemes lies a la commande de ce moteur, a savoir, ceux relatifs au modele non- lineaire imprecis, aux variations parametriques, a l'estimation du flux rotorique, etc. Les schemas traites utilisent une association combinant les reseaux de neurones artificiels, la commande non lineaire par linearisation entree-sortie et la theorie de commande non lineaire adaptative. Dans cette association, les capacites d'approximation des reseaux de neurones artificiels sont exploitees pour developper des lois de commande plus souples et plus robustes pour la machine etudiee"
Le présent travail propose une variété de schémas de commande adaptative, à base de réseaux de neurones artificiels, en vue daméliorer les performances dynamiques du moteur asynchrone à cage. Ces approches visent trouver des solutions pour les principaux problèmes liés à la commande de ce moteur, à savoir, ceux relatifs au modèle non- linéaire imprécis, aux variations paramétriques, à lestimation du flux rotorique, etc. Les schémas traités utilisent une association combinant les réseaux de neurones artificiels, la commande non linéaire par linéarisation entrée-sortie et la théorie de commande non linéaire adaptative. Dans cette association, les capacités dapproximation des réseaux de neurones artificiels sont exploitées pour développer des lois de commande plus souples et plus robustes pour la machine étudiée