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DÉPARTEMENT DU GÉNIE DÉPARTEMENT DU GÉNIE ELECTRIQUE ELECTRIQUE RÉPUBLIQUE ALGÉ

DÉPARTEMENT DU GÉNIE DÉPARTEMENT DU GÉNIE ELECTRIQUE ELECTRIQUE RÉPUBLIQUE ALGÉRIENNE DÉMOCRATIQUE ET RÉPUBLIQUE ALGÉRIENNE DÉMOCRATIQUE ET POPULAIRE POPULAIRE MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPÉRIEUR MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPÉRIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE ECOLE NORMALE SUPERIEURE D’ENSEIGNEMENT TECHNIQUE ECOLE NORMALE SUPERIEURE D’ENSEIGNEMENT TECHNIQUE – – ORAN - ORAN - CONTROLE NUMERIQUE DES CONTROLE NUMERIQUE DES PROCESSUS PROCESSUS SPECIALITE: ELECTROTECHNIQUE SPECIALITE: ELECTROTECHNIQUE OPTION OPTION ANALYSE ET COMMANDE DES ANALYSE ET COMMANDE DES MACHINES ELECTRIQUES MACHINES ELECTRIQUES Promotion: 2006 -2007 Promotion: 2006 -2007 MAGISTER MAGISTER 1 1ERE ERE ANNEE ANNEE Régulation de vitesse Régulation de vitesse d’un moteur asynchrone triphasé d’un moteur asynchrone triphasé par la logique floue par la logique floue Présenté par : Présenté par :   MECHERNENE ABDELKADER MECHERNENE ABDELKADER Sous la direction de :  MR ZERIKAT.MOKHTAR THEME THEME CONTROLE NUMERIQUE DES CONTROLE NUMERIQUE DES PROCESSUS PROCESSUS INTRODUCTION INTRODUCTION CONCEPT FONDAMENTAUX DE LA LOGIQUE CONCEPT FONDAMENTAUX DE LA LOGIQUE FLOUE FLOUE PARTIE .I. PARTIE .I. CONCLUSION CONCLUSION PARTIE .II. PARTIE .II. MODELISATION DE LA MACHINE ASYNCHRONE ET MODELISATION DE LA MACHINE ASYNCHRONE ET DE SON ALIMENTATION DE SON ALIMENTATION PARTIE .IV. PARTIE .IV. SYNTHESE ET EVALUATION DES CONTROLEURS SYNTHESE ET EVALUATION DES CONTROLEURS PLAN DE TRAVAIL PLAN DE TRAVAIL COMMANDE VECTORIELLE DE LA MACHINE COMMANDE VECTORIELLE DE LA MACHINE ASYNCHRONE ASYNCHRONE PARTIE .III. PARTIE .III. «Dès que les lois mathématiques se réfèrent à la réalité, elles sont incertaines. Dès qu’elles sont certaines, elles ne traduisent pas la réalité.» Albert Einstein Albert Einstein « Plus nos formulations mathématiques concernant le comportement d’un système complexe sont précises, plus celles-ci sont insignifiantes et hors de propos. » Lotfi Zadeh Lotfi Zadeh Deux phrases sur l’imprécision et sur la difficulté de Deux phrases sur l’imprécision et sur la difficulté de modéliser avec précision les systèmes complexes modéliser avec précision les systèmes complexes INTRODUCTION INTRODUCTION INTRODUCTION INTRODUCTION Pourquoi le moteur asynchrone ? Pourquoi le moteur asynchrone ? La machine asynchrone considérée depuis sa découverte comme le moteur le moteur privilégié dans les applications de la vitesse constante privilégié dans les applications de la vitesse constante offre des avantages certains tels que sa simplicité de construction simplicité de construction donc son prix à l’achat, l’absence du dispositif balais-collecteur l’absence du dispositif balais-collecteur, l’absence de connexions entre parties fixes et tournantes, un poids et une inertie faible un poids et une inertie faible avec un rendement rendement excellent excellent. Il est également apprécié pour sa fiabilité fiabilité et sa robustesse robustesse. Malgré la simplicité de sa structure mécanique, son modèle mathématique modèle mathématique est fort complexe fort complexe (multivariables et non linéaire multivariables et non linéaire) et n’a pas permit pendant longtemps le développement de commandes adéquates. La difficulté difficulté dans la commande de la machine asynchrone réside dans le fait qu’il existe un couplage complexe entre les variables d’entrée, les variables un couplage complexe entre les variables d’entrée, les variables de sortie et les variables internes de sortie et les variables internes de la machine INTRODUCTION INTRODUCTION Pourquoi le moteur asynchrone ? Pourquoi le moteur asynchrone ? Les énormes avancées technologiques ont permis de résoudre ce problème Les énormes avancées technologiques ont permis de résoudre ce problème et de développer des commandes appropriées pour le moteur asynchrone, et de développer des commandes appropriées pour le moteur asynchrone, telles que : telles que : la la commande scalaire commande scalaire avec contrôle du rapport ( avec contrôle du rapport (V/f V/f), ), la la commande vectorielle commande vectorielle, ou encore commande à flux orienté , ou encore commande à flux orienté La La commande directe de couple commande directe de couple (DTC) (DTC) INTRODUCTION INTRODUCTION Pourquoi la logique floue ? Pourquoi la logique floue ? La logique floue La logique floue, branche de l’intelligence artificielle, suscite un intérêt certain intérêt certain dans la communauté scientifique, tout comme les réseaux de neurones les réseaux de neurones artificiels, les algorithmes génétiques algorithmes génétiques et les systèmes experts systèmes experts. . Beaucoup plus pragmatique que déterministe pragmatique que déterministe, la décision en logique floue est basée sur la notion d’expertise notion d’expertise qui permet de quantifier le flou à partir de la connaissance d’un opérateur. On se fixe comme objectif de faire une On se fixe comme objectif de faire une étude comparative étude comparative concernant concernant un régulateur de un régulateur de type PI type PI et des contrôleurs et des contrôleurs flous flous afin d’assurer le afin d’assurer le contrôle de la vitesse contrôle de la vitesse de rotation d’un moteur asynchrone triphasé. de rotation d’un moteur asynchrone triphasé. Mais permet-elle de synthétiser des contrôleurs de hautes performances contrôleurs de hautes performances , robustes, fiables, avec des méthodes de réglages simples, s’adapte t-elle robustes, fiables, avec des méthodes de réglages simples, s’adapte t-elle correctement aux commandes scalaires, vectorielle, DTC, ....... correctement aux commandes scalaires, vectorielle, DTC, ....... ? CONCEPTS FONDAMENTAUX CONCEPTS FONDAMENTAUX DE LA LOGIQUE FLOUE DE LA LOGIQUE FLOUE PARTIE .I. PARTIE .I. HISTORIQUE HISTORIQUE • 1965 1965 Lotfi Zadeh propose les bases théoriques de la logique floue dans un article intitulé «Fuzzy set» • 1973 1973 Lotfi Zadeh propose d’appliquer la logique floue pour résoudre les problèmes de réglage • 1975 1975 Le professeur Mamdani propose une première application du réglage par la logique floue et développe une stratégie pour le contrôle d’une chaudière à vapeur HISTORIQUE HISTORIQUE • 1985 1985 Le chercheur M Sugeno introduit la logique floue au Japon • 1978 1978 La société danoise F.L Smidth-Fuller réalise le contrôle d’un four à ciment : première véritable application industrielle de la logique floue Longtemps restée universitaire Longtemps restée universitaire HISTORIQUE HISTORIQUE Les sociétés japonaises ont vite compris ses avantages ses avantages, à la fois techniques techniques que commerciaux commerciaux et et introduisent les premiers des produits grand public estampillés « Fuzzy Logic Inside » « Fuzzy Logic Inside » Apparition de réalisations remarquables  Juillet 1987 Juillet 1987 le métro Sendai le métro Sendai  Février 90 Février 90 le lave-linge Aïsaïgo Pay Fuzzy de Matsushita le lave-linge Aïsaïgo Pay Fuzzy de Matsushita HISTORIQUE HISTORIQUE • facilité d’implantation facilité d’implantation • solutions de problèmes multivariables complexes solutions de problèmes multivariables complexes • robustesse vis-à-vis des incertitudes robustesse vis-à-vis des incertitudes • possibilité d’intégration du savoir faire de l’expert possibilité d’intégration du savoir faire de l’expert Avantages de la logique floue: Avantages de la logique floue: A U Soient U: L’univers du discours L’univers du discours A: un sous-ensemble de U   ' ' 0 1 A A A Si est la fonction d appartenance de l ensemble A x U x si x A x si x A         LES BASES DE LA LOGIQUE FLOUE LES BASES DE LA LOGIQUE FLOUE Théorie des ensembles classiques LES BASES DE LA LOGIQUE FLOUE LES BASES DE LA LOGIQUE FLOUE Principe Principe x y A z t B x x n’appartient ni à A ni à B n’appartient ni à A ni à B y y appartient totalement à A appartient totalement à A z appartient totalement à B t appartient partiellement à B Comparaison d’un ensemble classique et d’un ensemble flou LES BASES DE LA LOGIQUE FLOUE LES BASES DE LA LOGIQUE FLOUE Concept d’ensemble flou Concept d’ensemble flou   ' ' 0;1 A A Si est la fonction d appartenance de l ensemble flou A x U x     Si A(x) = 0,30 x appartient à l’ensemble flou A avec un degré d’appartenance de 30 % Un ensemble flou est totalement déterminé par sa fonction d’appartenance degré d’appartenance = valeur de vérité. degré d’appartenance = valeur de vérité. LES BASES DE LA LOGIQUE FLOUE LES BASES DE LA LOGIQUE FLOUE Exemple Exemple Classification de personnes en fonction de leur taille Catégorie des petits Catégorie des petits Taille < 1.60 m Taille < 1.60 m Catégorie des grands Catégorie des grands Taille > 1.80 m Taille > 1.80 m Catégorie des moyens Catégorie des moyens 1.60 m< Taille < 1.80 m 1.60 m< Taille < 1.80 m En logique classique ou binaire 3 variables booléennes petit grand moyen 0 ou 1 0 ou 1 0 ou 1 qui ne peuvent prendre que deux valeurs distinctes LES BASES DE LA LOGIQUE FLOUE LES BASES DE LA LOGIQUE FLOUE Vrai ou faux Vrai ou faux Vrai ou faux LES BASES DE LA LOGIQUE FLOUE LES BASES DE LA LOGIQUE FLOUE Représentation des variables floues Les variables ne sont plus de nature binaire de nature binaire mais peuvent prendre une infinité de valeurs une infinité de valeurs possibles entre (0) et (1) possibles entre (0) et (1) Si un individu mesure 1.50 m, en logique floue on dira qu’il est: « petit petit » avec un degré de 70% 70% « moyen moyen » avec 30% 30% « grand grand » avec 0% 0% petit grand moyen 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 1.5 Taille (m) 1.0 0 0.3 0.7  1.4 1.3  Variable linguistique Taille  Terme linguistique (valeur de uploads/Industriel/ momo-controle.pdf