Nouvelle méthode d'identification d'une machine synchrone
Réseaux de Neurones et Algorithme Génétique utilisés à l¿identification des paramètres de la machine synchrone
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La modélisation correcte de la machine synchrone est tributaire à la détermination des paramètres qui entrent en jeu. On distingue deux types de paramètres : ceux qui entrent en jeu en régime permanent et ceux du régime transitoire. Les paramètres correspondant au régime permanent ont une grande importance dans la fixation du point de fonctionnement. Tandis que, la détermination précise des paramètres dynamiques augmente les performances et la robustesse de la commande appliquée. Différentes techniques de mesure et procédures d'identification sont utilisées pour la déterminati...
La modélisation correcte de la machine synchrone est tributaire à la détermination des paramètres qui entrent en jeu. On distingue deux types de paramètres : ceux qui entrent en jeu en régime permanent et ceux du régime transitoire. Les paramètres correspondant au régime permanent ont une grande importance dans la fixation du point de fonctionnement. Tandis que, la détermination précise des paramètres dynamiques augmente les performances et la robustesse de la commande appliquée. Différentes techniques de mesure et procédures d'identification sont utilisées pour la détermination de ces paramètres dans ce travail. D'abord, j'ai développé le modèle d'état dynamique de la machine synchrone couplée à un réseau électrique puissant. Puis, j'ai programmé un algorithme basé sur les réseaux de neurones, dans le but de présenter l'effet du phénomène de saturation et de la saturation croisée sur les réactances des deux axes de la machine. Ensuite, je me suis intéressé à l'identification desparamètres du modèle dynamique de la machine synchrone tout en exploitant un algorithme d'optimisation évolutionniste (Algorithme Génétique) appliqué sur des essais expérimentaux tirés de la littérature.
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