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http://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/226
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | BEY, Anis Samy | - |
dc.contributor.author | BENACHOUR, Ali (Directeur de thèse) | - |
dc.contributor.author | Dali, Ali (Directeur de thèse) | - |
dc.date.accessioned | 2024-02-11T14:19:30Z | - |
dc.date.available | 2024-02-11T14:19:30Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/226 | - |
dc.description | Mémoire de fin d’étude d’Ingéniorat :Traction Electrique: Alger : Ecole National Supérieure des Technologies Avancées(ex ESSA) : 2022 | en_US |
dc.description.abstract | L’objectif principal de ce sujet est d’étudier et implémenter la commande prédictive à base du model (MPC) puis à base des réseaux de neurones appliqué aux convertisseurs de puissance pour améliorer les performances de nos systèmes. Nous commençons notre étude par un état de l’art sur les convertisseurs matriciels, l’intelligence artificielle et la commande prédictive. Ensuite, la commande prédictive du courant à base du modèle (MPCC) puis à base des réseaux de neurones artificiels a été appliquée à une charge RL alimentée par un onduleur Une comparaison entre les deux commandes proposées a été établie. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.subject | Convertisseur Matriciel | en_US |
dc.subject | la commande prédictive à base du modèle | en_US |
dc.subject | fonction de coût | en_US |
dc.title | Simulation and implementation of Model Predictive Current Control and Artificial neural network based on MPCC of a Three-Phase, Two Level, Inverter-Fed RL-Load | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | ING- Electrotechnique (Traction Electrique) |
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PFE.TE.2022.BEY.pdf | Mémoire d’ingéniorat | 2.95 MB | Adobe PDF | View/Open |
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