Hafiane, Mohamed Lamine (2005) Conception D’un Capteur De Pression Intelligent. Magister thesis, Université de Batna 2.

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Abstract

A travers ce mémoire, nous avons montré que les réseaux de neurones artificiels (ANNs) se substituent à un capteur de pression capacitif (CPS) du fait qu’ils reproduisent fidèlement son comportement dans un milieu dynamique. En se basant sur des résultats réalisés par des chercheurs au laboratoire LAAS (France) sur les capteurs miniatures type CPS, nous avons formé deux bases de données, la première pour l’apprentissage du réseaux par l’algorithme de la rétropropagation des erreurs et la deuxième pour le test et la validation du modèle. Le modèle à base des réseaux de neurones du CPS (modèle ANN), ainsi obtenu, a été implanté sur le simulateur SPICE, ce qui nous a permis de simuler son fonctionnement sur un environnement électrique et par conséquent évaluer ces performances. Nous avons également présenté, les réseaux de neurones comme un composant de correction (modèle inverse) pour le capteur CPS placé dans un environnement dynamique. Ce composant, synthétisé en langage VHDL, permet de réduire les erreurs de mesure dûes aux effets de température, de non linéarité et d’hystérésis. Il s'agit donc d'associer à ce capteur une structure neuronale intelligente (en code VHDL) permettant d'effectuer des corrections et des compensations en temps réel afin d'obtenir une réponse précise sur une large gamme de pression (0 à 6 bar) et une plage de température entre -10°C et 90°C.

Item Type:	Thesis (Magister)
Uncontrolled Keywords:	Capteur de pression capacitif (CPS), réseaux de neurones artificiels (ANNs), perceptron multicouche (MLP), non linéarité, dérive en température, hystérésis, capteur intelligent, modélisation directe et inverse, SPICE, VHDL.
Subjects:	Technologie > Electronique
Divisions:	Faculté de technologie > Département d'électronique
Date Deposited:	30 Apr 2017 09:25
Last Modified:	30 Apr 2017 09:25
URI:	http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/1226

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