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European Journal of Electrical Engineering
2103-3641
Revue des Systèmes
Revue Internationale de Génie électrique (1295-490X)
 

 ARTICLE VOL 7/1-2 - 2004  - pp.105-131  - doi:10.3166/rige.7.105-131
TITRE
Estimation du flux par réseaux de neurones

RÉSUMÉ
Dans cet article, les auteurs exposent le problème d'estimation de flux dans une machine asynchrone. L'exactitude de cette estimation conditionne la qualité du contrôle des grandeurs mécaniques du variateur de vitesse asynchrone. Les travaux dans ce domaine sont nombreux et les buts recherchés sont généralement les mêmes : l'exactitude et la robustesse vis-à-vis des variations des paramètres de la machine. Nous présentons dans ce travail une autre approche par rapport aux méthodes classiques de reconstitution de flux qui se basent sur un modèle analytique de la machine asynchrone. La technique d'estimation de flux que nous exposons ici se base sur les réseaux de neurones. Cette technique présente une meilleure robustesse vis-à-vis des variations des paramètres de la machine asynchrone avec un temps de calcul raisonnable pour l'implantation sur microprocesseur ou microcontrôleur.


ABSTRACT
In this paper, authors expose the problem of induction machine flux estimation. The precision of the estimator is conditioning the quality of the speed control of the asynchronous drives. Many researches works have been carried out on the estimation of the flux. The majority of these works are interested in the precision of the estimator and the robustness to the parameters deviations. In this paper we expose another alternative to the classical methods of the flux estimation. We present a flux estimation technique based on Neural Networks. This technique is less sensitive to the parameters deviations, compared to the classical methods, which are based on the analytic model, and so depending on the precision of the model. Another aspect of equal importance, is the computation time of the estimator. This neural network based technique doesn't need a complex formulation and so not expensive in computation time.


AUTEUR(S)
Khaled JELASSI, Najiba BELLAAJ-MRABET, Bruno DAGUES

MOTS-CLÉS
réseaux de neurones, contrôle vectoriel, apprentissage, gradient, observateur, estimateur.

KEYWORDS
neural networks, vector control, learning, gradient, observer, estimator.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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