ALGORITHME DYNAMIQUE EN SPIRALE AMÉLIORÉ AVEC APPLICATION À L'IDENTIFICATION DES PARAMÈTRES D'UN MOTEUR À INDUCTION

Résumé

L'algorithme dynamique en spirale (SDA) est une métaheuristique caractérisée par le réglage de paramètres, tels que le rayon de la spirale et l'angle de rotation. L'inconvénient de toutes les méthodes métaheuristiques est la convergence prématurée, qui survient lorsqu'un compromis entre exploitation et exploration n'est pas maintenu. Le SDA offre une bonne phase d'exploitation, car tous les points convergent vers la meilleure solution. Mais la phase d'exploration est médiocre lorsque les paramètres de la spirale sont maintenus constantes tout au long du processus de recherche. Afin d'améliorer les performances du SDA et de prévenir la convergence prématurée, cet article propose un SDA amélioré dans lequel les paramètres varient simultanément selon des fonctions non linéaires. L'efficacité de l'algorithme SDA amélioré (ESDA) a été démontrée par l'identification des paramètres électriques et mécaniques d'un moteur à induction (IM). Ceci est réalisé à l'aide de la méthode du modèle de référence, dans laquelle les paramètres estimés correspondent au minimum de la fonction d'objectif. Une comparaison est établie entre l'ESDA, les SDA, l'algorithme génétique (GA) et l'optimisation par essaim particulaire (PSO). Le programme développé et l'approche d'estimation sont testés à l'aide de données simulées et mesurées provenant d'un IM (1,5 kW).