Chapitre IV : Techniques de commande d'un
Véhicule Hybride Série
...
9(†) = ;2*(†) - ;2~†~
(IV.28)
?9(†) = 9(†) - 9(† - 1)
La sortie du régulateur de vitesse est la
valeur du courant de référence -+* dans le
schéma de la commande vectorielle de la machine synchrone. On peut
écrire :
-+* = L‡àà(9, ?9)
Controle
flou
I*
q
ki f
+ e
-
?e
Gain de réglage
Gain de réglage
(Oe *
(Oe
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Figure IV.12 : Schéma principe d'un
contrôleur flou de type PI
On remarque que cette structure de commande floue de
type PI figure (IV.12) est en fait une association en série d'un
contrôleur flou de base réalisé avec le bloc Fuzzy
Logic Control sous Matlab/Toolbox et d'une structure d'un
régulateur de type PI.
Comme les fonctions d'appartenance sont
normalisées entre [-1,1], les variables sont multipliées avec des
gains de réglages. La structure interne de ce régulateur flou est
représentée dans le diagramme fonctionnel suivant :
e
Régulateur
flou
?e
?iq
Fuzzyfication
Inférence
Règles
Défuzzyfication
e ?e
?iq
Figure IV.13 : Structure interne d'un régulateur
flou
Où trois blocs appelés fuzzification,
inférence et défuzzification sont utilisés et dont la
fonctionnalité est décrite dans ce qui suit.
a) Interface de fuzzification
C'est une opération qui consiste à
transformer les données numériques d'un phénomène
à des valeurs linguistiques sur un domaine normalisé qui facilite
le calcul. A partir de ces domaines
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Chapitre IV : Techniques de commande d'un
Véhicule Hybride Série
numériques appelés univers de discours
et pour chaque grandeur d'entrée où de sortie, on peut calculer
les degrés d'appartenance aux sous-ensembles flous de la variable
linguistique correspondant. [MINH97]
Dans notre cas, les fonctions d'appartenance des
variables d'entrée et de sortie sont illustrées par la figure
(IV.14)
i *
q
Fuzzy
variable
N EZ P
1 .0
0.5
0
N EZ P
- 1 .0 - 0.8 - 0.6
- 0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0 .6 0.8 1
- 1 . 0 - 0.8 - 0.6
- 0.4 - 0.2 0 0 .2 0.4 0.6 0.8 1
Fuzzy variable e Fuzzy variable
?e
NG NM EZ PM PG
1 .0
0.5
0
- 1 . 0 -0.8 - 0.6
- 0.4 - 0.2 0 0.2 0.4 0.6 0 .8 1
.0
1 .0
0 .5
0
Figure IV.14 : Fonction d'appartenance des variables
d'entrées et sortie
b) Mécanisme d'inférence floue
Les règles floues, qui permettent de
déterminer le signal de sortie du régulateur en fonction des
signaux d'entrées, sont déduites à partir de la table de
MacVicar (tableau IV.1). Ainsi, on obtient la table d'inférence suivante
:
Tableau IV.1 : Table
d'inférence
e
?e
|
N
|
EZ
|
P
|
N
|
NG
|
NM
|
EZ
|
EZ
|
NM
|
EZ
|
PM
|
P
|
EZ
|
PM
|
PG
|
|
Les valeurs linguistiques : NG : Négatif
Grand, NM : Négatif Moyen, N : Négatif, ZE : Zéro (nulle),
P : Positif, PM : Positif Moyen et PG : Positif Grand.
Dans le tableau (IV.1), chaque élément
formalise une règle comme, par exemple : Si (e (k) est NM) et
(Le (k) est ZE), alors (dI (k) est NM).
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