Implémentation en temps réel d’une technique d’analyse spectrale paramétrique à l’aide de l’approche neuro-floue optimisée par les algorithmes génétiques

Abstract

La surveillance en temps réel d'harmoniques est devenue un souci important dans beaucoup d'applications, comme dans les systèmes de puissance qui sont soumis à une pollution harmonique due aux charges non linéaires. La limitation en temps et la complexité de calcul informatique liés aux techniques conventionnelles incitent l’utilisation de techniques alternatives pour l'extraction harmonique. D’autre part, la majorité des applications, telles que la conception des filtres nécessitent l'extraction rapide des différents harmoniques. Ainsi ce travail concerne une technique basée sur les réseaux neurones flous optimisée par les algorithmes génétiques pour l'extraction rapide d’harmoniques. Celle-ci utilise un type de fusion entre les réseaux de neurones artificiels et la commande par la logique floue dont les fonctions d'appartenance sont ajustées convenablement, grâce à la capacité d'apprentissage des réseaux de neurones, pour l'estimation, en temps réel, les différents harmoniques d'un signal distordu ou bruité. La technique proposée est réalisée et simulée avec le logiciel de simulation. Les résultats montrent que la technique proposée est nettement plus rapide et précise que les techniques conventionnelles.