Commande adaptative floue backstepping d’une machine asynchrone avec et sans capteur mécanique

par Nabil Ezziani

Thèse de doctorat en Automatique, traitement du signal et génie informatique

Sous la direction de Abdelaziz Hamzaoui et de Najib Essounbouli.

Soutenue en 2010

à Reims .

mots clés

• Backstepping
• Systèmes flous -- Thèses et écrits académiques
• Systèmes adaptatifs -- Thèses et écrits académiques
• Machines asynchrones -- Thèses et écrits académiques

Résumé

Cette thèse a pour objectif d'apporter une contribution aux travaux déjà menés dans le cadre de commande en vitesse des machines asynchrones avec ou sans capteur mécanique. Il s'agit de développer des loi de commande adaptatives floues robustes basées sur le backstepping afin d'assurer les performances de poursuite, tout en respectant l'analyse de la stabilité globale du système étudié. Après avoir donné, dans le premier chapitre , un aperçu sur les techniques répandues dans le cadre de la commande de la machine asynchrone, nous avons mis l'accent sur la modélisation de cette dernière avant de présenter son modèle dynamique en vue de sa commande. Par la suite, nous avons exposé les deux types des approximateurs flous utilisés dans la mise en œuvre de nos approches. Dans les deuxième et troisième chapitres, nous avons présenté une commande stabilisante par backstepping puis des amélioraionns traitant la robustesse, la consommation énergétique et l'élimination du capteur mécanique. Le dernier chapitre a été consacré à la validation expérimentale sur un banc d'essais des approches développées

Titre traduit

Adaptive fuzzy backstepping control of an induction machine with or without a mechanical sensor

Résumé

This thesis aims to contribute to the work already undertaken as part of speed control of induction motors with or without a mechanical sensor. This is to develop control laws robust adaptive fuzzy-based backstepping in order to ensure a traking performances, while respting the analysis of global stability of the system studied. Having given in the first chapter, an overview on techniques widespread in the control of induction machines, we have focused on modeling it before submitting the dynamic model for its control. Subsequently, we presented two types of fuzzy approximators used in the implementation of our approaches. In the second and third chapters, we introduced a stabilizing control by backstepping and improvements dealing with the robustness, energy consumption and eliminating of mechanical sensor. The last chapter was devoted to experimental validation of developed