Browsing by Author "AIB, Abdelghani"

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    Implémentation des techniques d’intelligence artificielles sur FPGA en vue de contrôle des systèmes d’entrainements électriques
    (university of M'sila, 2022) AIB, Abdelghani
    The main goal of this work is to improve the performance of the asynchronous machine control using several technological implementation and simulation tools namely: Matlab / Simulink, Xilinx System Generator, Xilinx ISE and Xilinx ISE Simulator and circuits reconfigurable FPGAs. However, the implementation on FPGA of conventional and intelligent controllers (fuzzy and neural), provides advantages, namely: the reprogramming of these circuits, a flexible software tool, good performance, and very high integration density. Moreover, the asynchronous machine is known by its complex and non-linear model. Artificial intelligence based controllers represent an effective solution to problems associated with DTC control of MAS such as torque ripples, flux ripples and switching frequency. To this end, the control algorithms proposed in this work have been reworked and restructured in order to have simple hardware architecture, well structured and with the minimum of resources on the FPGA card. The modeling and simulation of this diagram are done in Matlab / Simulink with Xilinx System Generator and Xilinx ISE Simulator. Finally, the validation of the proposed architectures was carried out by a Co-Simulation hardware process between the ML402 card equipped with a Virtex-4 FPGA circuit of Xilinx type and XSG under Matlab / Simulink.
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    Implémentation des techniques d’intelligence artificielles sur FPGA en vue de contrôle des systèmes d’entrainements électriques
    (University of M'sila, 2021) AIB, Abdelghani; Enca/KHODJA Djalal Eddine
    Le but principal de ce travail est l'amélioration des performances de la commande de la machine asynchrone en utilisant plusieurs outils technologiques d’implémentation et de simulation à savoir : Matlab/ Simulink, Xilinx System Generator, Xilinx ISE et Xilinx ISE Simulator et les circuits reconfigurables FPGA. Cependant, l'implémentation sur FPGA des contrôleurs classiques et intelligents (flou et neuronal), fournit des avantages à savoir : la reprogrammation de ces circuits, outil logiciel souple, bon rendement, et densité d'intégration très élevée. Par ailleurs, la machine asynchrone est connue par son modèle complexe et non linéaire. Les contrôleurs à base d'intelligence artificielle qui représentent une solution efficace face aux problèmes associés à la commande DTC de la MAS telles que les ondulations de couple, les ondulations de flux et la fréquence de commutation. A cet effet, les algorithmes de commande proposés dans ce travail ont été retravaillés et restructurés dans le but d' en avoir une architecture hardware simple, bien structuré et avec le minimum des ressources sur la carte FPGA. La modélisation et la simulation de ce schéma sont faites en Matlab/ Simulink avec Xilinx System Generator et Xilinx ISE Simulator. 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.