Résumé:
Résumé :
Dans le travail présenté en ce mémoire, il a été constaté que la modélisation neuronale appliquée au moteur BLDC (Brushless Direct Current) à était une modélisation qui pouvait garantir de bonnes performances, que ce soit au niveau de la précision ou la robustesse vis-à-vis les perturbations extérieures.
Dans un premier temps : présentation du moteur BLDC et les différents types de moteur BLDC, les avantage et Inconvénient. En suite présentation du neurone biologique et le neurone formel, les différents Architecturent de réseaux de neurones formels, différents types d’apprentissage. Le travail se termine par la simulation de l’apprentissage du réseau de neurones de type MLP, et l’utilisation de ce dernier pour une modélisation de la réponse du moteur BLDC en vitesse.