Titre :	Commande directe de puissance d’un redresseur triphasé MLI : étude comparative
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Sofiane Boulariah, Auteur ; Rabah Rouas, Directeur de thèse
Editeur :	TIZI-OUZOU : FGEI.UMMTO
Année de publication :	2022
Importance :	38 p.
Présentation :	ill.
Format :	30 cm.
Note générale :	Bibliogr.
Langues :	Français
Mots-clés :	Redresseur triphasé MLI  Commande directe de puissance  DPC conventionnelle  Réseaux de neurones artificiels
Résumé :	L’objet de ce mémoire consiste à développer de nouvelles techniques, afin d’améliorer les performances données par la commande directe de puissance (DPC), appliquée sur un redresseur triphasé MLI, ce qui permet d’optimiser la qualité d’énergie transférée par ce convertisseur. La solution proposée est d’utiliser les réseaux de neurones artificiels qui semble plus prometteuse, puisque ces derniers offrent la possibilité d’apprendre directement à partir des données sans nécessiter de modèles mathématique précis du système. Les résultats de simulation numérique obtenus à l’aide du logiciel Matlab/Simulink, et l’étude comparative effectuée entre la DPC basée sur les réseaux de neurones artificiels et la DPC conventionnelle, ont permis d’évaluer les performances des deux méthodes de commande et de voir les performances apportées par la technique proposée.
Diplôme :	Master
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=37134

Commande directe de puissance d’un redresseur triphasé MLI : étude comparative [theses et memoires] / Sofiane Boulariah, Auteur ; Rabah Rouas, Directeur de thèse . - TIZI-OUZOU (TIZI-OUZOU) : FGEI.UMMTO, 2022 . - 38 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français

Mots-clés :	Redresseur triphasé MLI  Commande directe de puissance  DPC conventionnelle  Réseaux de neurones artificiels
Résumé :	L’objet de ce mémoire consiste à développer de nouvelles techniques, afin d’améliorer les performances données par la commande directe de puissance (DPC), appliquée sur un redresseur triphasé MLI, ce qui permet d’optimiser la qualité d’énergie transférée par ce convertisseur. La solution proposée est d’utiliser les réseaux de neurones artificiels qui semble plus prometteuse, puisque ces derniers offrent la possibilité d’apprendre directement à partir des données sans nécessiter de modèles mathématique précis du système. Les résultats de simulation numérique obtenus à l’aide du logiciel Matlab/Simulink, et l’étude comparative effectuée entre la DPC basée sur les réseaux de neurones artificiels et la DPC conventionnelle, ont permis d’évaluer les performances des deux méthodes de commande et de voir les performances apportées par la technique proposée.
Diplôme :	Master
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=37134