Contribution À L’identification Et La Commande D’un Filtre Actif Parallèle Par Des Techniques Neuromimétiques. Doctorat Thesis (2017) , Université De Batna 2.

Résumé: Cette thèse propose des approches neuromimétiques d’identification et de commande avec une application directe au Filtre Actif Parallèle (FAP). L'objectif visé est l'amélioration des performances par rapport aux systèmes classiques de dépollution des installations électriques basse tension. Une structure neuronale complète et homogène a été développée pour réaliser toutes les fonctionnalités d’un FAP afin de compenser des harmoniques de courant. La phase instantanée et les composantes symétriques d’un système triphasé de tensions ou de courants ont été estimées avec une boucle à verrouillage de phase neuronale (PLL-neuronale). L’identification des harmoniques de courant a été aussi, réalisée avec des réseaux de neurones (RNAs) de type ADALINE opérant dans les différents repères. Plusieurs schémas de commande ont été développés pour réinjecter les courants de compensation à l’aide d’un onduleur. Ils sont basés sur des réseaux de neurones multicouches (MLPs), sur un PI-neuronal ou sur la logique floue (LF). Le compensateur FAP-neuronal proposé s'adapte automatiquement aux variations de la charge du réseau et donc aux fluctuations du contenu harmonique des perturbations. Elle permet également la compensation sélective des harmoniques et la correction du facteur puissance. Toutes les approches neuromimétiques développées ont été évaluées en simulation dans divers conditions de fonctionnement. Des comparaisons avec les méthodes de commande floues et classiques démontrent des caractéristiques supérieures en termes de performance et de robustesse

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