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Résumé :
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L’objectif du travail présenté dans ce mémoire est la synthèse de lois de commande pour une machine synchrone à aimants permanents (MSAP) via des modèles flous de type Takagi-Sugeno (TS). Nous avons commencé par la modélisation de la machine synchrone à aimants permanents, le modèle triphasé ainsi que le modèle obtenu à l'aide de la décomposition selon deux axes, en utilisant la transformation de Park. Nous avons présenté également le modèle flou TS de la MSAP obtenu à partir des équations qui décrivent sa dynamique. L’étude de la stabilité et la stabilisation des modèles flous de Takagi-Sugeno est basée sur l’utilisation d’une fonction de Lyapunov et la résolution d’un ensemble convexe d’inégalités matricielles linéaires (LMIs: Linear Matrix inequalies), la stabilisation basée sur l’utilisation de la technique PDC (Parallel Distributed Compensation) est ainsi étudiée. Le principe de la commande PDC (Parallel Distributed Compensation) est de construire un régulateur par retour d’état pour chaque modèle local, la loi de commande globale est obtenue par interpolation des lois de commande linéaires locales. Nous avons étudié, ensuite, la stabilisation de la machine synchrone à aimants permanents, en se basant sur la technique PDC. La commande par retour d’état suppose la disponibilité complète des variables d’état du système, ce qui n’est pas toujours possible. Nous sommes donc amenés à considérer des problèmes où la commande dépend uniquement de la sortie mesurée du système. Dans ce sens, nous avons étudié la commande de la machine synchrone à aimants permanents par retour de sortie. Mots clés: MSAP (machine synchrone à aimants permanents), stabilité, stabilisation, modèles flous TS (Takagi-Sugeno), LMIs (Linear Matrix inequalies), PDC (Parallel Distributed Compensation)
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