Application des outils du traitement du signal à la commande des machines tournantes
Notre travail a porté sur l'application des filtres de Kalman et des estimateurs fréquentiels pour l'estimation de la vitesse des machines électriques. La finalité de cette approche est la maîtrise du coût algorithmique des algorithmes de commande avec ou sans capteur mécanique. La mise en...
Auteurs principaux : | , , |
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Collectivités auteurs : | , |
Format : | Thèse ou mémoire |
Langue : | français |
Titre complet : | Application des outils du traitement du signal à la commande des machines tournantes / Mickaël Hilairet; [sous la dir. de] Luc Loron et François Auger |
Publié : |
[S.l.] :
[s.n.]
, 2001 |
Description matérielle : | 205 p. |
Condition d'utilisation et de reproduction : | Publication autorisée par le jury |
Note de thèse : | Thèse de doctorat : Électronique et génie civil : Nantes : 2001 |
Sujets : | |
Documents associés : | Autre format:
Application des outils du traitement du signal à la commande des machines tournantes |
Particularités de l'exemplaire : | BU Sciences, Ex. 1 : Titre temporairement indisponible à la communication BU Sciences, Ex. 2 : Titre temporairement indisponible à la communication |
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330 | |a Notre travail a porté sur l'application des filtres de Kalman et des estimateurs fréquentiels pour l'estimation de la vitesse des machines électriques. La finalité de cette approche est la maîtrise du coût algorithmique des algorithmes de commande avec ou sans capteur mécanique. La mise en oeuvre d'un filtre de Kalman estimant le flux et la vitesse des machines asynchrones est généralement effectuée dans sa formulation matricielle, excessivement gourmande en temps de calcul. Pour cette raison, nous avons modifié la méthode de conception de ce filtre étendu, que nous avons nommé filtre de Kalman à état virtuel. La réduction très importante du coût algorithmique de ce nouveau filtre justifie son application dans les variateurs de vitesse de faible puissance où le coût de revient des cartes électroniques est conséquent. Il est également possible de conserver les équations traditionnelles du filtrage de Kalman tout en réduisant la complexité algorithmique. Pour cela, nous avons appliqué le filtrage de Kalman à deux niveaux et à deux périodes d'échantillonnage pour l'estimation de la vitesse mécanique. . . | ||
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