Contribution à la Commande Neuro-Floue de la Machine Asynchrone à Double Alimentation Utilisé dans un Système Eolien.

Abstract

Cette thèse présente la commande d’une machine asynchrone à double alimentation (MADA) par des techniques d’intelligence artificielle. Après avoir présenté l'état de l'art des différents systèmes de génération éoliens, nous avons abordé la modélisation mathématique de la MADA pour élaborer la commande vectorielle à flux orienté avec un régulateur classique proportionnel-intégral (PI). Nous avons révisé aussi les techniques de commande directe non linéaire de puissance générée, et les différentes techniques de maximisation de puissance produite. Après avoir utilisé le régulateur PI, on a remarqué leur inefficacité au niveau de la réponse dynamique et dans les cas des variations paramétriques de la machine. Pour cela, nous avons opté à l’utilisation des techniques de l’intelligence artificielle tels que les régulateurs flous et neuro-flous, lesquelles surpassent les limites des techniques classiques et améliorent la robustesse. Des résultats de simulations par Matlab/simulink et des tests de robustesse sont présentés pour comparer avec les autres techniques