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Cet ouvrage est une contribution à la robustification de la commande type PID des générateurs synchrones par exploitation des algorithmes d'optimisation par métaheuristiques, notamment les Algorithmes génétiques et par essaims de particules pour l'adaptation paramétrique du contrôleur d'excitation (AVR et PSS) sous régimes dégradés, contraintes stochastiques et perturbations incertaines, afin d'établir des contrôleurs robustes et assurer la continuité du service avec de meilleures qualités et fiabilités des systèmes d'alimentations fonctionnant dans des centrales de production d'énergie…mehr

Produktbeschreibung
Cet ouvrage est une contribution à la robustification de la commande type PID des générateurs synchrones par exploitation des algorithmes d'optimisation par métaheuristiques, notamment les Algorithmes génétiques et par essaims de particules pour l'adaptation paramétrique du contrôleur d'excitation (AVR et PSS) sous régimes dégradés, contraintes stochastiques et perturbations incertaines, afin d'établir des contrôleurs robustes et assurer la continuité du service avec de meilleures qualités et fiabilités des systèmes d'alimentations fonctionnant dans des centrales de production d'énergie électrique. Il s'adresse en priorité aux ingénieurs électrotechniciens qui souhaitent acquérir les concepts et techniques de modélisation, de commande et d'optimisation classiques et avancées. Il s'adresse aussi aux étudiants et enseignants-chercheurs en technologie, car il représente un support de cours indispensable pour les écoles d'ingénieurs et les universités qui offrent des cours sur la commande et la simulation des systèmes électriques en général, et pour les chercheurs qui travaillent sur les techniques de modélisation, de commande et d'optimisation robustes appliquées aux SEE.
Autorenporträt
D. GHOURAF titulaire BSc (2008) et MSc (2010) d'UDL-SBA en Algérie, où actuellement est doctorant. A. NACERI Ingénieur de l'UDL (1997), titulaire MSc (1999) et PhD (2002) de SPBSPU-Russie, il est enseignant-chercheur à UDL (IRECOM Lab). Domaines de recherche: Modélisation, Commande et Optimisation avancées, Simulation et Robustesse des SEE.