Diagnostic des défauts dans les machines synchrones à vitesse variable
No Thumbnail Available
Date
2016
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Les machines à aimants permanents (MSAP) ont connu ces dernières années un grand
essor grâce à l’amélioration des qualités des aimants permanents (plus précisément à l’aide
des métaux de terres rares), à l’électronique de puissance et à l’évolution des techniques de
commande non linéaires. Cette machine, pouvant fonctionner en générateur ou en moteur,
est intégrée dans un environnement complet, incluant le cas échéant une alimentation,
une charge mécanique et éventuellement une commande. Ce travail de thèse traite du
problème de surveillance en ligne de défaillances électriques dans les entrainements
électriques à base de machines synchrones à aimants permanents par une méthode intelligente
basée sur la logique floue. Les défauts de court-circuit entre spires au stator sont souvent
critiques et doivent être détectés au plus tôt avec un bon taux de confiance afin
d’informer un système superviseur de la présence d’une défaillance pour limiter les risques
encourus par l’environnement matériel et humain situé autour de la machine en défaut.
Dans un premier temps, on étudie la commande à mode glissant (CMG) de la MSAP associée
à deux régulateurs intelligents : le régulateur floue type-1(RFT1) et le régulateur floue type-2
(RFT2) avec la prise en compte de défauts statoriques. Les performances des deux régulateurs
seront analysées et comparées entre elles pour différentes charges, et la sévérité de défauts.
Dans un second temps, on étudie un système intelligent appelé ANFIS dans le but de la
surveillance de défauts statorique. Des simulations sont menées à l’aide d’un modèle
analytique de la machine permettant de reproduire des situations de défaillances de manière
virtuelle et d’éprouver l’efficacité de notre approche d’une part pour la détection de défauts de
court-circuits statoriques et d’autre part pour la commande robuste de défauts par notre
régulateur intelligent (RFT2).