Techniques avancées pour la commande des machines asynchrones
Application à la génération de l¿énergie éolienne
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Ce livre traite l'utilisation des techniques neuronales pour l'identification et la commande de la machine asynchrone avec une application dans un système de conversion de l'énergie éolienne. Au début, une nouvelle stratégie d'identification des paramètres de la machine asynchrone, utilisant les réseaux de neurones artificiels (RNAs) de type adaptive linear neuron (ADALINE), a été développée. En effet, une méthode d'identification des paramètres électriques et deux méthodes d'identification des paramètres mécaniques de la machine ont été proposées. Ensuite, une étude d'un ...
Ce livre traite l'utilisation des techniques neuronales pour l'identification et la commande de la machine asynchrone avec une application dans un système de conversion de l'énergie éolienne. Au début, une nouvelle stratégie d'identification des paramètres de la machine asynchrone, utilisant les réseaux de neurones artificiels (RNAs) de type adaptive linear neuron (ADALINE), a été développée. En effet, une méthode d'identification des paramètres électriques et deux méthodes d'identification des paramètres mécaniques de la machine ont été proposées. Ensuite, une étude d'un émulateur d'une turbine éolienne à base d'un moteur à courant continu a été présentée. Une méthode de modélisation de la caractéristique de puissance de la turbine à base d'un RNA a été proposée. Un estimateur neuronal de la vitesse du vent a été aussi développé. Finalement, deux stratégies de commande de la machine asynchrone à double alimentation (MADA) destinée à la conversion de l'énergie éolienne ont été présentées. Une nouvelle phase-locked loop (PLL) neuronale adaptative basée sur les ADALINE a été proposée. Une validation expérimentale de la commande de la MADA utilisant la PLL neuronale a été présentée.
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