COMMANDE VECTORIELLE SANS CAPTEUR DE VITESSE DE LAMACHINE ASYNCHRONE Utilisant le Filtre de Kalman Etendu (EKF
| dc.contributor.author | TORKI, Souad | |
| dc.date.accessioned | 2019-03-04T09:55:05Z | |
| dc.date.available | 2019-03-04T09:55:05Z | |
| dc.date.issued | 2012 | |
| dc.description.abstract | De nos jours, la résolution de nombreux problèmes lies à la commande, surveillance et diagnostic des machine électriques exige l’utilisation de capteurs physiques parfois couteux, fragiles, encombrant, et nécessitent une maintenance spécifique. Dans le cadre de notre étude et afin de contourner cette difficulté, on a fait recourt à l’observateur de Kalman étendu qui permet à partir des grandeurs électriques faciles à mesurées (tensions et courants) et des algorithmes de calcul de reconstituer la vitesse et le flux de la machine Dans le présent travail, nous proposons une modélisation classique (continue et discrète) de la machine asynchrone dans le repère de Park. Ceci nous a permet d’aboutir à un modèle simplifié de la machine associé à un onduleur de tension. Une comparaison entre la commande vectorielle directe et indirecte est réalisée. Enfin nous avons élaboré une commande vectorielle directe sans capteur de vitesse de rotation, ni de flux rotorique et ce, par utilisation de l’observateur de Luenberger d’une part et d’autre part par le filtre de Kalman étendu. Les résultats de simulation obtenus montrent que ce filtre présente une robustesse intéressante vis-à-vis des perturbations extérieures et des variations paramétriques de la machine. | en_US |
| dc.identifier.other | 2012.28 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.univ-msila.dz/handle/123456789/10538 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | Université Mohamed Boudiaf - M'Sila | en_US |
| dc.subject | Machine Asynchrone, Observateur Stochastique, Filtre de Kalman étendu, Commande et Modélisation, Observateur de Luenberger. | en_US |
| dc.title | COMMANDE VECTORIELLE SANS CAPTEUR DE VITESSE DE LAMACHINE ASYNCHRONE Utilisant le Filtre de Kalman Etendu (EKF | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |