Implémentation des techniques d’intelligence artificielles sur FPGA en vue de contrôle des systèmes d’entrainements électriques
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Date
2021
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Publisher
University of M'sila
Abstract
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.
Description
Keywords
Les techniques d'intelligence artificielle, FPGA (Field Programmable Gate Array), La commande DTC, Machine Asynchrone (MAS), Co-Simulation hardware