Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
http://dspace.univ-tiaret.dz:80/handle/123456789/2783
Affichage complet
Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
---|---|---|
dc.contributor.author | Battane, Hanane | - |
dc.contributor.author | Benaissa, Zohra | - |
dc.date.accessioned | 2022-10-24T10:21:29Z | - |
dc.date.available | 2022-10-24T10:21:29Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.univ-tiaret.dz:8080/jspui/handle/123456789/2783 | - |
dc.description.abstract | Le progrès de l'électronique de puissance est basé essentiellement sur les convertisseurs statiques, dans les différents domaines, ne cesse d'augmenter. Parallèlement, il y avait énormément d'efforts scientifiques et techniques déployés pour la mise en place de techniques permettant la surveillance et le diagnostic des défauts pour éviter tous dysfonctionnement des systèmes électriques. Ce travail présente donc des méthodes de détection et localisation de défauts d’ouverture des interrupteurs (IGBT) d'un onduleur à MLI Principalement, deux méthodes sont considérées à savoir : Les méthodes concernent l'analyse de la trajectoire du contour de Park et la méthode de l’intelligence artificielle basé sur les réseaux de neurone, dans le but d'analyser les résultats simulés dans l'environnement MATLAB (Sim power system). | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | Université Ibn Khaldoun -Tiaret- | en_US |
dc.subject | Diagnostic, Onduleur à MLI, Défaut de circuit ouvert, Réseau de neurone, Contour de Park | en_US |
dc.title | Détection et Diagnostic de Défauts d’Un Onduleur par la Technique des Réseaux de Neurones | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Collection(s) : | Master |
Fichier(s) constituant ce document :
Fichier | Description | Taille | Format | |
---|---|---|---|---|
TH.M.GE.FR.2019.33.pdf | 8,2 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.