THÈSE DE DOCTORAT M. BECHOUCHE Ali UTILISATION

Thèse préparée au Laboratoire L2CSP de l’Université Mouloud Mammeri de Tizi–Ouzou en collaboration
avec le Laboratoire MIPS de l’Université de Haute–Alsace de Mulhouse, France
Directeur de thèse : Pr. Salah HADDAD
Co-encadrant : Dr. Djaffar OULD ABDESLAM
RÉPUBLIQUE ALGÉRIENNE DÉMOCRATIQUE ET POPULAIRE
MINISTÈRE DE L’ENSEIGNEMENT SUPÉRIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE
UNIVERSITÉ MOULOUD MAMMERI DE TIZI–OUZOU
FACULTÉ DE GÉNIE ÉLECTRIQUE ET D’INFORMATIQUE
DÉPARTEMENT D’ÉLECTROTECHNIQUE
THÈSE DE DOCTORAT
SPÉCIALITÉ : ÉLECTROTECHNIQUE
Présentée par
M. BECHOUCHE Ali
Sujet :
UTILISATION DES TECHNIQUES AVANCÉES POUR L’OBSERVATION
ET LA COMMANDE D’UNE MACHINE ASYNCHRONE :
APPLICATION À UNE ÉOLIENNE
Soutenue publiquement le 22 avril 2013 devant le jury d’examen composé de :
Président Nacereddine BENAMROUCHE Professeur, UMM, Tizi–Ouzou
Rapporteur Salah HADDAD Professeur, UMM, Tizi–Ouzou
Examinateurs El Madjid BERKOUK Professeur, ENSP, Alger
Saïd DJENNOUNE Professeur, UMM, Tizi–Ouzou
Toufik REKIOUA Professeur, UAM, Bejaia
Jean-Philippe URBAN Professeur, UHA, France
Invité Djaffar OULD ABDESLAM Maître de Conférences, UHA, France

A mon père et à ma mère,
A mes frères et sœurs,
A tous ceux qui me sont chers.

i
Avant-Propos
ES TRAVAUX DE RECHERCHE présentés dans ce mémoire de thèse ont été réalisés au
Laboratoire de Conception et Conduite des Systèmes de Production (L2CSP) de
l’Université Mouloud Mammeri de Tizi–Ouzou (UMMTO) en collaboration avec le Labora-
toire Modélisation, Intelligence, Processus & Systèmes (MIPS) de l’Université de Haute–
Alsace (UHA) de Mulhouse.
Le sujet traité est : « Utilisation des techniques avancées pour l’observation et la commande
d’une machine asynchrone : application à une éolienne ».
Je tiens tout d’abord à remercier Monsieur Salah HADDAD, Professeur à l’ UMMTO, d’avoir
accepté de diriger ma thèse. Je le remercie également pour ses qualités humaines, ses conseils
précieux et ses encouragements durant toute la durée de ce travail. Qu’il trouve ici ma grande
reconnaissance.
Je témoigne ma profonde reconnaissance à Monsieur Djaffar OULD ABDESLAM, Maître de
Conférences à l’ UHA, pour m’avoir encadré durant toutes les phases de ce travail malgré la
distance Tizi-Ouzou – Mulhouse et son emploi du temps souvent très chargé. Ses précieux
conseils et ses orientations primordiales m’ont permis de mener efficacement ce travail. Je le
remercie également pour m’avoir accueilli lors de mes séjours à Mulhouse et m’avoir assuré
toutes les conditions nécessaires pour bien mener mes recherches.
Un grand merci à Monsieur Hamid SEDIKI, Maître de Conférences à l’ UMMTO, pour son
encadrement de haute qualité, ses précieux conseils et sa disponibilité sans faille. Ses qualités
scientifiques et humaines m’ont été d’un apport absolu à l’aboutissement de cette thèse. Ses
grandes compétences sur le plan expérimental m’ont permis de valider expérimentalement
plusieurs simulations. Sa contribution est tellement importante qu’on peut trouver ses apports
dans toutes les pages de ce document.
Je remercie Monsieur Nacereddine BENAMROUCHE, Professeur à l’ UMMTO, pour son
aide, ses encouragements et l’honneur qu’il nous fait en acceptant de présider ce jury.
Que Monsieur El Madjid BERKOUK, Professeur à l’Ecole Nationale Polytechnique d’Alger,
trouve ici l’expression de mes plus vifs remerciements pour avoir accepté d’examiner ce tra-
vail.
Je tiens également à remercier Monsieur Saïd DJENNOUNE, Professeur à l’ UMMTO,
d’avoir accepté de participer à ce jury.
Je remercie Monsieur Toufik REKIOUA, Professeur à l’Université Abderrahmane Mira de
Bejaïa, d’avoir accepté d’examiner ce travail et de faire partie du jury.
Un grand merci à Monsieur Jean Philippe URBAN, Professeur à l’ UHA, pour son aide et ses
encouragements ainsi que pour l’honneur qu’il nous fait en acceptant de participer au jury.
Que Messieurs Boussad BOUKAIS et Saïd HARMIM, Maîtres de Conférences à l’ UMMTO,
trouvent ici ma profonde reconnaissance pour leur amitié, leurs encouragements et l’attention
constante qu’ils ont apporté à mon égard. Les différentes discussions que nous avons eues
ensemble m’ont permis d’approfondir davantage mes connaissances dans le domaine des ma-
chines électriques.
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ii
Je remercie Monsieur Tahar OTMANE-CHERIF, Maître de Conférences à l’ UMMTO et
Monsieur Nahid MUFIDZADA, Professeur à l’ UMMTO, pour leurs encouragements durant
ce travail.
Je remercie le Doctorant Monsieur Koussaila MESBAH, pour sa sympathie et ses encoura-
gements.
J’adresse également mes remerciements aux membres du laboratoire MIPS, en particulier à
ceux de l’équipe TROP, pour l’accueil chaleureux et l’ambiance amicale qu’ils ont su créer
pendant mes différents séjours à Mulhouse.
Mes remerciements vont également à tous les collègues et amis (es) de la Faculté de Génie
Electrique et d’Informatique et en particulier à ceux de notre laboratoire L2CSP.
Je ne peux oublier de remercier Monsieur Azouaou AOUDJ, informaticien de notre faculté,
pour sa disponibilité, sa serviabilité et son aide précieuse.
Je termine cet avant propos en remerciant ma famille en particulier mes parents et mes frères
et sœurs pour m’avoir accompagné, aidé et soutenu durant toutes ces longues années d’études.

Table des matières
1
Table des matières
Table des matières 1
Introduction générale 4
1 Techniques neuronales pour l’identification et la commande des systèmes dy-
namiques 8
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.2 Réseaux de neurones artificiels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2.1 Généralités . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2.2 Processus d’apprentissage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.2.3 Types d’apprentissage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.2.4 Algorithmes d’apprentissage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.3 Méthodes neuronales d’identification et de commande de systèmes dynamiques. 22
1.3.1 Méthodes d’identification de systèmes dynamiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.3.2 Méthodes de commande de systèmes dynamiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25
1.4 Avantages des techniques neuronales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29
1.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2 Identification des paramètres de la machine asynchrone par les réseaux
ADALINE 31
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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2.2 Identification des paramètres électriques de la machine asynchrone à l’arrêt . . . .
34
2.2.1 Modèle de la machine asynchrone à l’arrêt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.2.2 Compensation des chutes de tension dans l’onduleur . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.2.3 Approximation au premier ordre du modèle de la machine asynchrone . . . . 39
2.2.4 ADALINE pour l’identification des paramètres électriques . . . . . . . . . . . . . 43
2.2.5 Résultats expérimentaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
2.3 Identification des paramètres mécaniques de la machine asynchrone . . . . . . . . . .
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