Contribution à la commande et à la surveillance d’une éolienne
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Date
2018-06-06
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Suite à la progression rapide de nouvelles technologies, les systèmes industriels sont de plus
en plus complexes et l’opération de diagnostic qui consiste à détecter et localiser les
défaillances qui les affectent est devenue indispensable pour assurer la sûreté de
fonctionnement et la disponibilité de ces systèmes.
Dans un monde tourné vers les énergies renouvelables, l’éolien a un bel avenir et participe
fortement à la production d'énergie électrique dans le monde industriel. Comme tous les
systèmes industriels, l'éolienne peut être menacée par des anomalies susceptibles de dégrader
ses performances, et peuvent provoquer un arrêt total de l'installation.
L’objectif principal de cette thèse, est d’anticiper l'apparition d'un dysfonctionnement, soit
pour l'éviter, soit pour limiter ses conséquences. Nous avons utilisé des techniques de
diagnostic de défauts à bases de modèle, afin de détecter et d'isoler les défauts des capteurs et
des actionneurs dans le système de conversion d’énergie éolienne à vitesse variable
(VSWECS). Il s'agit d’utiliser un banc d’observateurs et un observateur décentralisé à mode
glissant (DSMO), désigné par une représentation Quasi LPV polytopique. Cette
représentation peut décrire ce système comme une combinaison convexe de sous-modèles,
définis par les vertices d'un polytope convexe. Les conditions de stabilité sont réalisées en
utilisant l’inégalité linéaire matricielle (LMI).
Dans ce travail, nous nous sommes concentré sur l'estimation et la reconstruction des défauts
des actionneurs et des capteurs afin de garantir l'efficacité et le fonctionnement continu du
système. Les résultats de simulations présentés par le logiciel MATLAB/SIMULINK
démontrent la validité et l'efficacité de ces approches de diagnostic proposées.