Commande DTC du moteur asynchrone par réseaux de neurones artificiels implémenté sur FPGA
| dc.contributor.author | FAID, Ahlam | |
| dc.contributor.author | FERHAT, Noor Elhouda | |
| dc.contributor.author | Enca/ KHODJA, Djalal eddine | |
| dc.date.accessioned | 2022-07-20T07:31:53Z | |
| dc.date.available | 2022-07-20T07:31:53Z | |
| dc.date.issued | 2022-07-20 | |
| dc.description.abstract | Le but principal de ce travail est l’amélioration et l’optimisation des performances de la commande de la machine asynchrone en utilisant l’implémentation des réseaux de neurones artificiels sur FPGA, ce circuit fournit des avantages à savoir: la reprogrammation de ces circuits, outil logiciel souple, et le bon rendement. Par ailleurs, Les circuits FPGA conviennent parfaitement à une implémentation optimale du système de la commande des MAS, du fait qu’ils ont un coût réduit et qu’ils sont caractérisés par une grande densité d’intégration et une grande flexibilité avec une structure totalement reconfigurable. Enfin, La validation des architectures proposées a été effectuée par un processus de hardware Co-Simulation entre la carte ML402 dotée d'un circuit FPGA Virtex-4 de type Xilinx et XSG sous Matlab/ Simulink. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://repository.univ-msila.dz/handle/123456789/30771 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | university of M'sila | en_US |
| dc.subject | Les techniques d'intelligence artificielle, FPGA (Field Programmable Gate Array), La commande DTC, Machine Asynchrone (MAS), Co-Simulation hardware. | en_US |
| dc.title | Commande DTC du moteur asynchrone par réseaux de neurones artificiels implémenté sur FPGA | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |