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

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

Reçu : 23 Juin 1997
Révisé : 13 Février 1998
Accepté : 20 Avril 1998
15 Juillet 1998

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 œuvre 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.

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.