Ajustement Optimal des paramètres du filtre de Kalman étendu en vue d'estimation d'état d'une machine synchrone à aimants permanents
| dc.contributor.author | Samir, HAMANI | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-30T09:24:26Z | |
| dc.date.available | 2018-01-30T09:24:26Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description.abstract | Ce travail présentera une technique d'estimation d’état et notamment de la vitesse pour un moteur synchrone à aimants permanents (MSAP) sur la base du filtre de Kalman étendu (FKE). En effet, dans le but d’optimiser les matrices de covariance du bruit d’état et de mesure, assurant ainsi la stabilité du filtre et une grande précision dans l'estimation de la vitesse nous avons opté pour l’utilisation de deux méthodes distinctes à savoir la technique d’optimisation d’essaim de particules (PSO) et celle des algorithmes génétiques (GA). L’approche proposée sera réalisée en deux étapes; premièrement les paramètres du FKE seront optimisés d'une manière hors ligne, puis dans la deuxième étape, les valeurs trouvées seront injectées dans la boucle FKE-MSAP afin d’estimer les variables d’état, notamment la vitesse du rotor. Cette approche va contribuer sans doute à améliorer la convergence et la qualité du processus d'estimation. L’ensemble Filtre-MSAP simulé sous Matlab a permet d’avoir des résultats satisfaisants | en_US |
| dc.identifier.other | 393 | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/1733 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | UNIVERSITE MOHAMED BOUDIAF - M’SILA | en_US |
| dc.subject | MSAP, Estimation d’état, EKF, Optimisation metaheuristiques, PSO, GA | en_US |
| dc.title | Ajustement Optimal des paramètres du filtre de Kalman étendu en vue d'estimation d'état d'une machine synchrone à aimants permanents | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |