Commandes non linéaires de la machine asynchrone à double alimentation

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Bol Cet ouvrage présente la modélisation, le contrôle et la simulation d'un système de conversion éolienne utilisant une génératrice asynchrone à double alimentation (MADA), dont le stator est connecté au réseau et le rotor commandé par deux convertisseurs statiques. L'objectif est de développer un contrôle découplé afin d'améliorer la qualité de l'énergie et la robustesse face aux perturbations. Après modélisation complète et intégration de la commande MPPT, deux stratégies de commande vectorielle, directe et indirecte avec régulateurs PI, ont été analysées. La commande vectorielle indirecte en cascade s'est avérée plus performante en régime nominal. En présence de variations paramétriques, les commandes non linéaires DTC et DPC ont montré une meilleure robustesse, malgré des fluctuations causées par les correcteurs à hystérésis. Pour limiter ces effets, les techniques DTC-3N, DPC-SVM ainsi que des approches à base de réseaux de neurones (DTC-RNA et DPC-RNA) ont été proposées.

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Cet ouvrage présente la modélisation, le contrôle et la simulation d'un système de conversion éolienne utilisant une génératrice asynchrone à double alimentation (MADA), dont le stator est connecté au réseau et le rotor commandé par deux convertisseurs statiques. L'objectif est de développer un contrôle découplé afin d'améliorer la qualité de l'énergie et la robustesse face aux perturbations. Après modélisation complète et intégration de la commande MPPT, deux stratégies de commande vectorielle, directe et indirecte avec régulateurs PI, ont été analysées. La commande vectorielle indirecte en cascade s'est avérée plus performante en régime nominal. En présence de variations paramétriques, les commandes non linéaires DTC et DPC ont montré une meilleure robustesse, malgré des fluctuations causées par les correcteurs à hystérésis. Pour limiter ces effets, les techniques DTC-3N, DPC-SVM ainsi que des approches à base de réseaux de neurones (DTC-RNA et DPC-RNA) ont été proposées.


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  • 9786208978068
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