IDENTIFICATION PARAMETRIQUE FLOUE D’UNE MACHINE ASYNCHRONE A DOUBLE CAGE A MODELE INCERTAIN

Abstract

Grâce à l’intelligence artificielle et plus particulièrement la logique floue, on peut identifier ou modéliser un système dont les paramètres sont imprécis ou inconnus. Les systèmes flous appartiennent à la classe des ″systèmes à base de connaissance″ et leur but principal consiste à implémenter un savoir-faire humain, ou des règles heuristiques, sous la forme d’un programme informatique. La logique floue fournit un formalisme mathématique pour réaliser ce but. Les régulateurs flous modélisent l’expérience humaine sous la forme de règles linguistiques ‘ Si….Alors…’ ; un moteur d’inférence calcule les actions de commande pour chacune des situations données. Les algorithmes basés sur la logique floue sont considérés comme une solution très intéressante pour le réglage de systèmes non linéaires. Le travail que nous avons étudié est essentiellement un travail d’identification floue. Ainsi, une étude d’identification paramétrique de la machine asynchrone à double cage basée sur le modèle flou de la profondeur d’encoche conçue par une approche de calcul pas-à-pas à partir du schéma équivalent de la machine et la mesure d’une caractéristique « couple-vitesse » être traités dans ce mémoire.