Etablissement
Ecole Nationale Polytechnique
Affiliation
Département d'Electronique
Auteur
GUELLAL, Amar
Directeur de thèse
Larbes, Chérif
Filière
Electronique
Diplôme
Magister
Titre
Implémentation sur FPGA d'une commande MLI on-line basée sur le principe des réseaux de neurones
Mots clés
FPGA;VHDL;MLI;moteur asynchrone;réseaux de neurones;temps réel;harmonique;Patel;Hoft.
Résumé
La technique de modulation de largeur d'impulsion (MLI) calculée avec élimination d’harmonique et asservissement du fondamentale (HEVC) de Patel et Hoft, est une alternative très attirante pour la commande de vitesse du moteur asynchrone triphasé. Mais son utilisation est limitée par le fait que les angles de commutation ne peuvent être calculés en fonctionnement dans des applications temps réel. Le but de ce mémoire est d’implémenter sur un circuit FPGA un nouvel algorithme MLI temps réel basé sur le principe de MLI (HEVC) et les réseaux de neurones. Cet algorithme présente une précision de calcul pratiquement égale à celle de la technique de Patel et Hoft permettant ainsi une élimination des premiers harmoniques sélectionnés et un asservissement du fondamental. Ainsi notre mémoire est organisé en quatre chapitres: Le premier chapitre introduit des généralités, il présente une vue d’ensemble sur les machines asynchrones, les onduleurs de tension et les techniques de commande MLI. Au deuxième chapitre, nous nous intéressons à la technique MLI ‘programmée’, avec élimination sélective d’harmonique et asservissement du fondamental de Patel et Hoft. Nous présentons une méthode numérique (Newton-Raphson) qui calcule les angles exacts de commutation. Enfin nous proposons un programme décrit en MATLAB pour construire une base de données des angles exacts. Cette base sera utilisée par la suite dans l’étape d’apprentissage de notre système MLI neuronal. Dans le troisième chapitre, après avoir introduit la théorie des réseaux de neurones, nous présenterons notre système neuronal comme une solution pour notre problème. Nous utiliserons la base de données trouvée précédemment pour sortir les caractéristiques de ce système. Enfin, nous terminerons ce chapitre par une comparaison entre les angles exacts et les angles calculés par notre système MLI neuronal. Dans le dernier chapitre, nous commençons par donner un aperçu général sur les circuits FPGA. Une description de la carte de développement FPGA Memec Design V2MB1000, que nous avons utilisé pour implémenter et tester notre solution, ainsi qu’une explication du langage de description VHDL sont ensuite proposées. A la fin de ce chapitre nous proposons un programme écrit en VHDL implémentant notre commande MLI neuronale sur la carte FPGA. La simulation avec le logiciel ModelSim ainsi que l’implémentation sur la carte de développement Memec Design V2MB1000 sont présentées ensuite. Nous terminons enfin ce mémoire par une conclusion.
Date de soutenance
2010
Cote
M000210
Pagination
67 p.
Illusatration
Fig. Tabl.; A4+ CD.
Format
pdf
Notes
Mémoire de Magister: Electronique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2010;Annexe: [4 p.] Bibliogr.: [2 p.]
Statut
Soutenue