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Auteur Lina Nekechtali |
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Titre : Commande PI et neuro-flou d’un moteur BLDC pour un véhicule électrique Type de document : theses et memoires Auteurs : Zehor Guerdah, Auteur ; Lina Nekechtali, Auteur ; Rabah Mellah, Directeur de thèse Editeur : Tizi-Ouzou : UMMTO F.G.E.I Année de publication : 2024 Importance : 62 p. Présentation : ill. Format : Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Véhicule électrique Moteur brushless (BLDC) Modélisation dynamique Commande PI Commande neuro-floue Régulateur ANFIS Simulation MATLAB/Simulink régulation de vitesse Système non linéaire Performance de suivi Convertisseur DC-DC Onduleur triphasé Capteurs à effet Hall. Résumé : Ce mémoire porte sur la modélisation, la commande et la simulation d’un moteur à courant continu sans balais (BLDC) pour un véhicule électrique. La première partie pré- sente l’architecture globale du véhicule électrique, incluant les sources d’énergie (batterie, pile à combustible), les convertisseurs de puissance et les types de moteurs utilisés. La deuxième partie est dédiée au moteur BLDC : sa structure, son fonctionnement, sa modélisation mathématique, et les circuits de puissance et de commande. Deux stratégies de commande sont comparées : un correcteur classique PI et un régulateur intelligent basé
sur la logique neuro-floue (ANFIS). Enfin, la dernière partie analyse les performances dynamiques de ces régulateurs à travers des simulations sous Simulink dans divers scénarios de conduite. Les résultats montrent que la commande neuro-floue offre une meilleure robustesse, adaptabilité et précision, surtout en présence de perturbations (pente, variations rapides de consigne), validant son intérêt pour le pilotage avancé des véhicules
électriques.Diplôme : Master Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=37874 Commande PI et neuro-flou d’un moteur BLDC pour un véhicule électrique [theses et memoires] / Zehor Guerdah, Auteur ; Lina Nekechtali, Auteur ; Rabah Mellah, Directeur de thèse . - Tizi-Ouzou (Tizi-Ouzou) : UMMTO F.G.E.I, 2024 . - 62 p. : ill. ; PDF.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Véhicule électrique Moteur brushless (BLDC) Modélisation dynamique Commande PI Commande neuro-floue Régulateur ANFIS Simulation MATLAB/Simulink régulation de vitesse Système non linéaire Performance de suivi Convertisseur DC-DC Onduleur triphasé Capteurs à effet Hall. Résumé : Ce mémoire porte sur la modélisation, la commande et la simulation d’un moteur à courant continu sans balais (BLDC) pour un véhicule électrique. La première partie pré- sente l’architecture globale du véhicule électrique, incluant les sources d’énergie (batterie, pile à combustible), les convertisseurs de puissance et les types de moteurs utilisés. La deuxième partie est dédiée au moteur BLDC : sa structure, son fonctionnement, sa modélisation mathématique, et les circuits de puissance et de commande. Deux stratégies de commande sont comparées : un correcteur classique PI et un régulateur intelligent basé
sur la logique neuro-floue (ANFIS). Enfin, la dernière partie analyse les performances dynamiques de ces régulateurs à travers des simulations sous Simulink dans divers scénarios de conduite. Les résultats montrent que la commande neuro-floue offre une meilleure robustesse, adaptabilité et précision, surtout en présence de perturbations (pente, variations rapides de consigne), validant son intérêt pour le pilotage avancé des véhicules
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Titre : Commande PI et neuro-flou d’un moteur BLDC pour un véhicule électrique Type de document : theses et memoires Auteurs : Zehor Guerdah, Auteur ; Lina Nekechtali, Auteur ; Rabah Mellah, Directeur de thèse Editeur : Tizi-Ouzou : UMMTO F.G.E.I Année de publication : 2024 Importance : 62 p. Présentation : ill. Format : Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Véhicule électrique Moteur brushless (BLDC) Modélisation dynamique Commande PI Commande neuro-floue Régulateur ANFIS Simulation MATLAB/Simulink régulation de vitesse Système non linéaire Performance de suivi Convertisseur DC-DC Onduleur triphasé Capteurs à effet Hall. Résumé : Ce mémoire porte sur la modélisation, la commande et la simulation d’un moteur à courant continu sans balais (BLDC) pour un véhicule électrique. La première partie pré- sente l’architecture globale du véhicule électrique, incluant les sources d’énergie (batterie, pile à combustible), les convertisseurs de puissance et les types de moteurs utilisés. La deuxième partie est dédiée au moteur BLDC : sa structure, son fonctionnement, sa modélisation mathématique, et les circuits de puissance et de commande. Deux stratégies de commande sont comparées : un correcteur classique PI et un régulateur intelligent basé
sur la logique neuro-floue (ANFIS). Enfin, la dernière partie analyse les performances dynamiques de ces régulateurs à travers des simulations sous Simulink dans divers scénarios de conduite. Les résultats montrent que la commande neuro-floue offre une meilleure robustesse, adaptabilité et précision, surtout en présence de perturbations (pente, variations rapides de consigne), validant son intérêt pour le pilotage avancé des véhicules
électriques.Diplôme : Master Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=37875 Commande PI et neuro-flou d’un moteur BLDC pour un véhicule électrique [theses et memoires] / Zehor Guerdah, Auteur ; Lina Nekechtali, Auteur ; Rabah Mellah, Directeur de thèse . - Tizi-Ouzou (Tizi-Ouzou) : UMMTO F.G.E.I, 2024 . - 62 p. : ill. ; PDF.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Véhicule électrique Moteur brushless (BLDC) Modélisation dynamique Commande PI Commande neuro-floue Régulateur ANFIS Simulation MATLAB/Simulink régulation de vitesse Système non linéaire Performance de suivi Convertisseur DC-DC Onduleur triphasé Capteurs à effet Hall. Résumé : Ce mémoire porte sur la modélisation, la commande et la simulation d’un moteur à courant continu sans balais (BLDC) pour un véhicule électrique. La première partie pré- sente l’architecture globale du véhicule électrique, incluant les sources d’énergie (batterie, pile à combustible), les convertisseurs de puissance et les types de moteurs utilisés. La deuxième partie est dédiée au moteur BLDC : sa structure, son fonctionnement, sa modélisation mathématique, et les circuits de puissance et de commande. Deux stratégies de commande sont comparées : un correcteur classique PI et un régulateur intelligent basé
sur la logique neuro-floue (ANFIS). Enfin, la dernière partie analyse les performances dynamiques de ces régulateurs à travers des simulations sous Simulink dans divers scénarios de conduite. Les résultats montrent que la commande neuro-floue offre une meilleure robustesse, adaptabilité et précision, surtout en présence de perturbations (pente, variations rapides de consigne), validant son intérêt pour le pilotage avancé des véhicules
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