Contribution à l'étude et à la validation expérimentale de commandes neuronales d'un palier magnétique actif

par Roger El Achkar

Thèse de doctorat en Technologies de l'information et des systèmes

Sous la direction de Ali Charara, Nasr Chaiban et de Jérôme de Miras.

Soutenue en 2008

à Compiègne .


  • Résumé

    Le palier magnétique actif présente une solution technologique à plusieurs problèmes puisqu'il assure le guidage en rotation du rotor par rapport au stator sans aucun contact mécanique entre les pièces tournantes et les pièces fixes. Ils constituent une solution technologique pour fonctionner à très grande vitesse de rotation. Toutefois, une vitesse plus élevée mène à l'augmentation des vibrations et du balourd. Ce travail porte sur la conception et réalisation d'une commande neuronale afin d'améliorer le comportement en stabilité et consommation d'énergie du palier magnétique actif. Nous avons développé deux méthodes de commandes neuronales. La première est utilisée afin d'optimiser toutes les réponses temporelles des positions des axes de point de vue dépassement et temps de réponse. Cette méthode sera aussi utiliser pour réduire l'effet du balourd. La deuxième méthode consiste à varier les gains du PID afin de commander le système. Cette méthode va éliminer les oscillations obtenues avec la méthode précédente et conduire à une économie importante au niveau d'énergie. La demière partie est consacrée aux simulations ainsi qu'aux essais obtenus sur un banc expérimental mis en oeuvre au laboratoire Heudiasyc de L'UTC. Les tests d'évaluations des méthodes proposées montrent des résultats satisfaisants.

  • Titre traduit

    Experimental validation of neural network's implementation to control an active magnetic bearing


  • Résumé

    The active magnetic bearing (AMB) presents a solution for technical proble since it ensures the total levitation of a body in space eliminating any mechanical contact between the rotor and the stator. The goal of o work is to show that the control of the AMB by Multilayer perceptions (MLP) involves an improvement of the responses compared to the non linear control of the AMB by classical controllers. Two methods with MLP were developed to control the AMB. The first consists in adding the MLP in order to stabilize the system around the desired answers. This method is also used to reduce the value of the unbalance. In the second method, the MLP controls the parameters of the PID in order to minimize the oscillations of the answers obtained with the previous method. This tuning, by neural network, of the parameters of the PID controller reduces the consumption of the energy used by the AMB. The last section is devoted to the simulation of these two methods and the implementation of the MLP in real time application on an active magnetic bearing at the Heudiasyc laboratory of the UTC.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (159 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 62 réf.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Technologie de Compiègne. Service Commun de la Documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2008 ELA 1747
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