Le choix de la Génératrice Synchrone (G.S) dans le système éolien est motivé par de nombreux avantages : Rendement élevé par rapport au générateur à induction, couplage avec l’éolienne sans le recours à un multiplicateur, absence de glissement car son rotor est excité par une source externe de tension continue. Cela lui permet de fonctionner dans une large gamme de vitesse. A cause de la complexité des nouvelles installations industrielles éoliennes, la commande de celles-ci par les correcteurs classiques donne souvent des résultats non satisfaisants. Pour surmonter ce problème, les travaux de recherches actuels s’orientent actuellement vers l’utilisation de commandes non linéaires robustes qui donnent de meilleurs résultats et dans de larges domaines de fonctionnement. Cependant, l’utilisation d’un G.S en tant que générateur électrique au sein d’un system éolien implique de nouvelles problématiques, notamment en ce qui concerne la sûreté de fonctionnement lors de défaillances internes de la machine. Il est ainsi nécessaire de connaître précisément l’état de santé du G.S afin d’assurer une bonne continuité de service.

Le choix de la Génératrice Synchrone (G.S) dans le système éolien est motivé par de nombreux avantages : Rendement élevé par rapport au générateur à induction, couplage avec l’éolienne sans le recours à un multiplicateur, absence de glissement car son rotor est excité par une source externe de tension continue. Cela lui permet de fonctionner dans une large gamme de vitesse. A cause de la complexité des nouvelles installations industrielles éoliennes, la commande de celles-ci par les correcteurs classiques donne souvent des résultats non satisfaisants. Pour surmonter ce problème, les travaux de recherches actuels s’orientent actuellement vers l’utilisation de commandes non linéaires robustes qui donnent de meilleurs résultats et dans de larges domaines de fonctionnement. Cependant, l’utilisation d’un G.S en tant que générateur électrique au sein d’un system éolien implique de nouvelles problématiques, notamment en ce qui concerne la sûreté de fonctionnement lors de défaillances internes de la machine. Il est ainsi nécessaire de connaître précisément l’état de santé du G.S afin d’assurer une bonne continuité de service.

Le choix de la Génératrice Synchrone (G.S) dans le système éolien est motivé par de nombreux avantages : Rendement élevé par rapport au générateur à induction, couplage avec l’éolienne sans le recours à un multiplicateur, absence de glissement car son rotor est excité par une source externe de tension continue. Cela lui permet de fonctionner dans une large gamme de vitesse. A cause de la complexité des nouvelles installations industrielles éoliennes, la commande de celles-ci par les correcteurs classiques donne souvent des résultats non satisfaisants. Pour surmonter ce problème, les travaux de recherches actuels s’orientent actuellement vers l’utilisation de commandes non linéaires robustes qui donnent de meilleurs résultats et dans de larges domaines de fonctionnement. Cependant, l’utilisation d’un G.S en tant que générateur électrique au sein d’un system éolien implique de nouvelles problématiques, notamment en ce qui concerne la sûreté de fonctionnement lors de défaillances internes de la machine. Il est ainsi nécessaire de connaître précisément l’état de santé du G.S afin d’assurer une bonne continuité de service.

Our work is mainly about detecting acoustics microwaves in the type of BAW (Bulk acoustic waves), where we compared between Lithium Niobate (LiNbO3) and Lithium Tantalate (LiTaO3) ,during the propagation of acoustic microwaves in a piezoelectric substrate. In this paper, We have used the classification by Probabilistic Neural Network (PNN) as a means of numerical analysis in which we classify all the values of the real part and the imaginary part of the coefficient attenuation with the acoustic velocity for conclude whichever is the best in utilization for generating bulk acoustic waves.This study will be very interesting in modeling and realization of acoustic microwaves devices (ultrasound) based on the propagation of acoustic microwaves.

Our work is mainly about detecting acoustics microwaves in the type of BAW (Bulk acoustic waves), where we compared between Lithium Niobate (LiNbO3) and Lithium Tantalate (LiTaO3) ,during the propagation of acoustic microwaves in a piezoelectric substrate. In this paper, We have used the classification by Probabilistic Neural Network (PNN) as a means of numerical analysis in which we classify all the values of the real part and the imaginary part of the coefficient attenuation with the acoustic velocity for conclude whichever is the best in utilization for generating bulk acoustic waves.This study will be very interesting in modeling and realization of acoustic microwaves devices (ultrasound) based on the propagation of acoustic microwaves.

In this article, we present a comparative study between two control techniques applied on the Permanent Magnet Synchronous Machine (PMSM), namely vector control and fuzzy logic. This comparison is based on three criteria: qualitative, quantitative and robust during the transient and permanent operation of the system. The latter comprises a machine is driven through the stator variables by two bidirectional converters. In the first part, we have presented the individual modeling of the global chain (PMSM, Inverter, and Rectifier). Then we presented and developed the two commands techniques to control the speed and the torque produced by this machine. The results of this study made it possible to evaluate the performance of these controls.

In this article, we present a comparative study between two control techniques applied on the Permanent Magnet Synchronous Machine (PMSM), namely vector control and fuzzy logic. This comparison is based on three criteria: qualitative, quantitative and robust during the transient and permanent operation of the system. The latter comprises a machine is driven through the stator variables by two bidirectional converters. In the first part, we have presented the individual modeling of the global chain (PMSM, Inverter, and Rectifier). Then we presented and developed the two commands techniques to control the speed and the torque produced by this machine. The results of this study made it possible to evaluate the performance of these controls.