Méthodes d''identification pour des systèmes non linéaires
avec paramètres variant dans le temps: Application aux machines tournantes à induction
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Ce livre présente des méthodes d'identification simples à implanter en temps réel pour des systèmes non linéaires avec paramètres variant dans le temps. Les algorithmes développés sont destinés à l'identification des paramètres afin de permettre leurs mises à jour "en ligne" dans un schéma de commande. Deux types d'approche sont développés: La première approche est basée sur les observateurs à structure variable. Dans cette approche, deux types de schéma d'identification des paramètres électriques et du flux rotorique d'un moteur asynchrone (MAS) sont proposés. Le premie...
Ce livre présente des méthodes d'identification simples à implanter en temps réel pour des systèmes non linéaires avec paramètres variant dans le temps. Les algorithmes développés sont destinés à l'identification des paramètres afin de permettre leurs mises à jour "en ligne" dans un schéma de commande. Deux types d'approche sont développés: La première approche est basée sur les observateurs à structure variable. Dans cette approche, deux types de schéma d'identification des paramètres électriques et du flux rotorique d'un moteur asynchrone (MAS) sont proposés. Le premier et le deuxième schéma sont basés respectivement sur une loi dynamique et une loi d'estimation algébrique convergeant en temps fini. La deuxième approche est basée sur un prédicteur neuronal à base radiale. Une méthode basée sur ce type de prédicteur pour une classe de systèmes non linéaires plus large est proposée. Une application de cette deuxième approche à l'identification des paramètres électriques et la vitesse rotorique d'un MAS triphasé a été également étudiée. Les résultats expérimentaux permettent de valider les deux approches en termes de rapidité de convergence et de robustesse.
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