Ce mémoire de thèse relate la mise au point d'une méthodologie d'identification en boucle fermée de la machine asynchrone, grâce à une prise en compte explicite de l'algorithme de commande vectorielle. Fondamentalement, l'identification directe pose des problèmes en raison des perturbations stochastiques que l'on retrouve sur la variable de commande via la boucle de régulation, ce qui rend l'estimation asymptotiquement biaisée. Nous proposons de remédier à ce problème grâce à une identification indirecte sur la base de la connaissance du correcteur. De plus, nous étendons le champ d'application de cette approche en identifiant préalablement un correcteur équivalent à l'aide d'une technique de moindres carrés surparamétrisés. Outre l'élimination du biais asymptotique, les études comparatives réalisées en simulation stochastique ont montré que l'approche indirecte fournit des estimées plus précises, et cela pour une excitation de la machine uniquement constituée par les variations du couple de charge.Cette nouvelle méthodologie a permis d'améliorer la détection des défauts, grâce à une meilleure réjection des fausses alarmes.
Il n'y a pas encore de discussion sur ce livre
Soyez le premier à en lancer une !
Une belle adaptation, réalisée par un duo espagnol, d'un des romans fondateurs de la science-fiction, accessible dès 12 ans.
Merci à toutes et à tous pour cette aventure collective
Lara entame un stage en psychiatrie d’addictologie, en vue d’ouvrir ensuite une structure d’accueil pour jeunes en situation d’addiction au numérique...
Un douloureux passage à l'âge adulte, entre sensibilité et horreur...
