Comparaison de méthodes d'identification des paramètres d'une machine asynchrone

Issue		Eur. Phys. J. Appl. Phys. Volume 3, Number 1, July 1998


Page(s)		71 - 80
DOI		10.1051/epjap:1998206

DOI: 10.1051/epjap:1998206

Eur. Phys. J. AP 3, 71-80

Comparaison de méthodes d'identification des paramètres
d'une machine asynchrone

N. Bellaaj-Mrabet - K. Jelassi

E.N.I.T - L.S.E, BP 37, Tunis le Belvédère, Tunisie

Reçu : 23 juin 1997 / Revisé : 13 février 1998 / Accepté : 20 avril 1998

Abstract
Interests, in Genetic Algorithms (G.A.) expands rapidly. This paper consists initially to apply G.A. for identifying induction motor parameters. Next, we compare the performances with classical methods like Maximum Likelihood and classical electrotechnical methods. These methods are applied on three induction motors of different powers to compare results following a set of criteria.

Résumé
Les algorithmes génétiques sont des méthodes adaptatives de plus en plus utilisée pour la résolution de certains problèmes d'optimisation. Le présent travail consiste d'une part, à mettre en $\oe$ uvre un A.G sur des problèmes d'identification des machines électriques, et d'autre part à comparer ses performances avec les méthodes classiques tels que la méthode du maximum de vraisemblance et la méthode électrotechnique basée sur des essais à vides et en court-circuit. Ces méthodes sont appliquées sur des machines asynchrones de différentes puissances. Les résultats obtenus sont comparés selon certains critères, permettant de conclure sur la validité et la performance de chaque méthode.

PACS
07.05.Tp Computer modeling and simulation - 07.05.Ys Other topics in computers in experimental physics - 07.05.Mh Neural networks, fuzzy logic, artificial intelligence

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