Publisher's Synopsis
Le pr�sent travail propose une vari�t� de sch�mas de commande adaptative, � base de r�seaux de neurones artificiels, en vue d'am�liorer les performances dynamiques du moteur asynchrone � cage. Ces approches visent trouver des solutions pour les principaux probl�mes li�s � la commande de ce moteur, � savoir, ceux relatifs au mod�le non- lin�aire impr�cis, aux variations param�triques, � l'estimation du flux rotorique, etc. Les sch�mas trait�s utilisent une association combinant les r�seaux de neurones artificiels, la commande non lin�aire par lin�arisation entr�e-sortie et la th�orie de commande non lin�aire adaptative. Dans cette association, les capacit�s d'approximation des r�seaux de neurones artificiels sont exploit�es pour d�velopper des lois de commande plus souples et plus robustes pour la machine �tudi�e
