Browsing by Author "BOUMAIZA AHLEM"
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Item Contribution à la commande et à la surveillance d’une éolienne(2018-06-06) BOUMAIZA AHLEMSuite 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.Item Contribution à la commande et à la surveillance d’une éolienne(2018) BOUMAIZA AHLEMSuite 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