Synthèse de commande intelligente basée sur l’algorithme ABC appliquée à la MAS identifiée par un RNA

Abstract

Ce mémoire explore l'utilisation de l'intelligence artificielle, en particulier les réseaux de neurones (RNA) et l'algorithme ABC (Artificial Bee Colony), pour développer une commande prédictive pour les machines asynchrones. Les réseaux de neurones sont utilisés pour modéliser et prédire le comportement de la machine en fonction de variables d'entrée. L'algorithme ABC est utilisé pour optimiser les paramètres de commande et améliorer les performances de la machine asynchrone. Des résultats de simulation sous Matlab prouvent l'efficacité de cette approche. Ce mémoire propose une méthode créative pour améliorer la commande des machines asynchrones en combinant les techniques d'intelligence artificielle avec les principes de l'électromécanique. This thesis explores the use of artificial intelligence, particularly neural networks (RNA) and the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm, to develop predictive control for asynchronous machines. Neural networks are used to model and predict the behavior of the machine based on input variables. The ABC algorithm is used to optimize control parameters and improve the performance of the asynchronous machine. Simulation results using Matlab prove the effectiveness of this approach. This thesis proposes a creative method for improving the control of asynchronous machines by combining artificial intelligence techniques with electromechanical principles.