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Title: Application des Algorithmes génétiques à la commande basée sur la passivité d'une MSAP
Authors: Yahiaoui, Fatah
Mendil, .B.; promoteur
Keywords: Algorithmes génétique : Modélisation d'une MSAP
Issue Date: 2013
Publisher: Université abderrahmane mira béjaia
Abstract: Dans ce mémoire, on s'est intéressé à l'optimisation des gains de la commande basée sur la passivité d'une MSAP par l'algorithme génétique. En premier lieu, nous avons effectué une étude théorique portant sur la modélisation, la présentation des différentes caractéristiques de fonctionnement et la simulation de MSAP. En deuxième lieu, nous avons fait une synthèse de la commande basée sur la passivité dans le repère . Ensuite, on a évoqué trois propriétés de ce modèle qui sont nécessaires pour la conception de la CBP à savoir : la passivité, la décomposition en deux sous systèmes interconnectés par un retour négatif et la factorisation des forces non dissipatrices qui ne agissent pas sur la machine. Cette procédure consiste à définir la dynamique désirée en introduisant un terme d'amortissement, formuler l'énergie totale du moteur en boucle fermée, évoquer la stabilité au sens de Lyapunov afin de calculer une loi de commande. Finalement, nous avons effectué une étude théorique portant sur le fonctionnement et les étapes de l'AG et la description du Toolbox GA du MATLAB afin d'identifier les gains de la CBP. On termine par la simulation numérique à l'aide du logiciel MATLAB/ Simulink afin de valider la CBPC et la CBPC_AG appliquée au MSAP alimentée par un onduleur de tension commandé par MLI. Nous avons pu conclure à travers nos résultats que le système en boucle fermée est stable avec CBPC. Mais, il est plus meilleur avec la CBPC_AG en termes de temps de réponse, la robustesse de la commande par rapport à la charge et aux variations des paramètres du MSAP. Il serait intéressant de travailler davantage dans ce sens pour essayer d'améliorer encore plus cette commande.
Description: Option : Automatique
URI: http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/8421
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