Titre :	Identification et commande de la machine asynchrone par les réseaux de neurone statiques
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Sief Ali Saidi, Auteur ; Nawfel Ghemari, Auteur ; B Boukhezzar, Directeur de thèse
Editeur :	CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine
Année de publication :	2011
Importance :	60 f.
Format :	30 cm.
Note générale :	Une copie électronique PDF disponible en BUC.
Langues :	Français (fre)
Catégories :	Sciences de la technologie:Electronique
Tags :	Identification  machine asynchrone  neurone statiques
Index. décimale :	610 Electronique
Résumé :	Dans ce travail, nous avons appliqué les réseaux de neurones artificiels pour l’identification et la commande de la machine asynchrone qui est considérée un des systèmes les plus complexes à cause de sa non linéarité et de ses paramètres variant dans le temps, ce qui rend difficile sa commande. Nous avons proposé pour le contrôle de la machine asynchrone une commande neuronale adaptative à modèle de référence utilisant un réseau de neurones statique à une seule couche cachée. Le réseau de neurones est entraîné en utilisant l’algorithme de rétropropagation. Après avoir testé les réseaux de neurones artificiels pour l’identification et la commande de certains systèmes non linéaires, et de la machine à induction, on a conclu que malgré les résultats acceptables et encourageants obtenus, les algorithmes d’apprentissage ont besoin d’être améliorés. En même temps, l’utilisation des réseaux de neurones est très essentielle en vertu, premièrement, de la faiblesse des méthodes de commande classique à traiter les systèmes non linéaires, deuxièmement, du besoin de développer de nouvelles méthodes d’intelligence artificielle dans le but de réduire le temps d’apprentissage
Diplome :	Master 2
Permalink :	https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=8221

Identification et commande de la machine asynchrone par les réseaux de neurone statiques [texte imprimé] / Sief Ali Saidi, Auteur ; Nawfel Ghemari, Auteur ; B Boukhezzar, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2011 . - 60 f. ; 30 cm.
Une copie électronique PDF disponible en BUC.
Langues : Français (fre)

Catégories :	Sciences de la technologie:Electronique
Tags :	Identification  machine asynchrone  neurone statiques
Index. décimale :	610 Electronique
Résumé :	Dans ce travail, nous avons appliqué les réseaux de neurones artificiels pour l’identification et la commande de la machine asynchrone qui est considérée un des systèmes les plus complexes à cause de sa non linéarité et de ses paramètres variant dans le temps, ce qui rend difficile sa commande. Nous avons proposé pour le contrôle de la machine asynchrone une commande neuronale adaptative à modèle de référence utilisant un réseau de neurones statique à une seule couche cachée. Le réseau de neurones est entraîné en utilisant l’algorithme de rétropropagation. Après avoir testé les réseaux de neurones artificiels pour l’identification et la commande de certains systèmes non linéaires, et de la machine à induction, on a conclu que malgré les résultats acceptables et encourageants obtenus, les algorithmes d’apprentissage ont besoin d’être améliorés. En même temps, l’utilisation des réseaux de neurones est très essentielle en vertu, premièrement, de la faiblesse des méthodes de commande classique à traiter les systèmes non linéaires, deuxièmement, du besoin de développer de nouvelles méthodes d’intelligence artificielle dans le but de réduire le temps d’apprentissage
Diplome :	Master 2
Permalink :	https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=8221