T-S Controllers For Photovoltaic-Grid Connected System Through DC-DC Boost Converter and Three Phase Inverter

Ce document présente deux contrôleurs flous TS en ligne pour contrôler l'extraction de puissance optimale et son transfert du système PV via deux convertisseurs statiques vers le réseau public. Le premier contrôleur est appliqué sur le convertisseur élévateur pour calculer, à chaque instant, le rapport cyclique permettant de suivre le point de puissance maximale du panneau sous les variations climatiques et d'atteindre un rendement élevé pour la récolte d'énergie solaire. Alors que le second ajuste les états de commutation des branches de l'onduleur triphasé à deux niveauxtransistors pour un transfert maximal de la puissance active produite par le panneau vers le réseau de distribution avec compensation de puissance réactive lors de l'établissement de la synchronisation.Après présentation de la structure du système de connexion au réseau et modélisation mathématique des convertisseurs côté PV et côté réseau, les contrôleurs flous TS sont détaillés. La synthèse de ces contrôleurs est basée sur la subdivision de l'espace d'états du système non linéaire à contrôler en un ensemble de sous-systèmes linéaires. Pour assurer le rejet des perturbations et garantir la stabilité du contrôleur flou,  Le critère et la fonction de stabilité quadratique de Lyapunov sont considérés. Les gains du contrôleur sont calculés en utilisant la solution d'inégalité de matrice linéaire (LMI). Les résultats de la simulation numérique sur l'environnement Matlab-Simulink montrent l'efficacité et les performances des contrôleurs proposés

Physical Activity Recognition Based on a Parallel Approach for an Ensemble of Machine Learning and Deep Learning Classifiers

Human activity recognition (HAR) by wearable sensor devices embedded in the Internet of things (IOT) can play a significant role in remote health monitoring and emergency notification, to provide healthcare of higher standards. The purpose of this study is to investigate a human activity recognition method of accrued decision accuracy and speed of execution to be applicable in healthcare. This method classifies wearable sensor acceleration time series data of human movement using efficient classifier combination of feature engineering-based and feature learning-based data representation. Leave-one-subject-out cross-validation of the method with data acquired from 44 subjects wearing a single waist-worn accelerometer on a smart textile, and engaged in a variety of 10 activities, yields an average recognition rate of 90%, performing significantly better than individual classifiers. The method easily accommodates functional and computational parallelization to bring execution time significantly down