Modélisation, contrôle et supervision de moteurs électriques par réseaux de neurones profonds

Deep Neural Network Modeling of Electric Motors

• Auteur / Autrice : Sagar Verma
• Direction : Jean-Christophe Pesquet, Marc Castella
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences du traitement du signal et des images
• Date : Soutenance le 16/06/2023
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de vision numérique (Gif-sur-Yvette, Essonne)
• Partenaire(s) de recherche : référent : CentraleSupélec (2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Sciences de l'ingénierie et des systèmes (2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Antoine Olivier Berthet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Chetan Arora, Stefan Duffner, Ismail Ben Ayed, Camille Couprie
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Chetan Arora, Stefan Duffner

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux neuronaux (informatique)

Intelligence artificielle

Moteurs électriques

Mots clés libres

Moteurs électriques

Intelligence artificielle

Réseaux de neurones

Compression

Estimation multivariée

Electrical motors

Artificial Intelligence

Neural Networks

Compression

Multivariate estimation

Résumé

Cette thèse traite de l’application des réseaux de neurones dans la résolution de problèmes liés aux moteurs électriques. Le chapitre 2 contribue à identifier une structure de réseau de neurones capable d’apprendre la relation multi-variée entre différents signaux d’un moteur électrique. La structure identifiée est ensuite utilisée pour l’estimation vitesse- couple à partir des courants et des tensions.Le chapitre 3 se concentre sur la détection et la correction de défauts de mesure. Notre méthode prend en compte les défauts de capteurs électriques, les défauts mécaniques et l’estimation de température.Le chapitre 4 traite ensuite de la fiabilité de l’estimateur vitesse-couple en cas de courants et de tensions bruités. Nous présentons uneméthode de débruitage permettant de rendre notre estimateur vitesse-couple applicable dans un contexte réaliste. Ensuite, une rapide analyse de la robustesse face à une attaque adverse est menée pour les réseaux neuronaux utilisés dans des applications des moteurs électriques. La capacité de généralisation de l’estimateur vitesse-couple est également brièvement analysée. Dans le chapitre 5, nous nous concentrons sur le dernier obstacle à la mise en œuvre des réseaux de neurones: le coût de calcul. Nous présentons la méthode de sparsification par inclusion sous-différentielle (SIS) permettant de trouver le meilleur réseau parcimonieux à partir de poids pré-calculés, tout en conservant la précision d’origine.

This thesis deals with the application of neural networks in solving electrical motor problems. Chapter 2 contributes to identifying a neural network that can learn the multivariate relationship between different electrical motor signals.The identified network is then used for speed-torque estimation from currents and voltages. Chapter 3 focuses on detecting and recovering from faulty measurements. Our method encompasses electrical sensor faults, mechanical faults, and temperature estimation.Chapter 4 then discusses the reliability of the speed-torque estimator in case of noisy currents and voltages. We presenta denoising method which allows our speed- torque estimator to be applicable in a realistic context. This is followed by an analysis of the adversarial robustness of the neural networks used in electrical motor tasks. The generalization capability of the speed-torque estimator is also briefly considered. In Chapter 5, we focus on the final roadblock in achieving real-world application of neural networks: computational requirements. We present the Subdifferential Inclusion for Sparsity (SIS) method to find the best sparse network from pretrained weights while maintaining original accuracy.