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Contribution au Diagnostic de la Machine Asynchrone par les Techniques d'Identification. / HAMOUDI Abdellah 

Public ISBD Titre : Contribution au Diagnostic de la Machine Asynchrone par les Techniques d'Identification. Type de document : document électronique Auteurs : HAMOUDI Abdellah, Auteur ; KOUADRI Benatman, Directeur de thèse Année de publication : 2017-2018 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electrotechnique:Commande industrielle des entrainements electriques et diagnostic Mots-clés : Machine asynchrone, diagnostic par estimation paramétrique, modèles de défauts stator et rotor, algorithmes hors-ligne et récursifs, région de confiance. Résumé : La connaissance des paramètres des entraînements électriques est un sujet d'intérêt croissant dans le but d'améliorer le contrôle ou dans un but de surveillance et de diagnostic. Ces entraînements utilisent de plus en plus les moteurs asynchrones à cause de leur robustesse, de leur puissance massique et de leur coût de fabrication. Leur maintenance et leur diagnostic deviennent donc un enjeu économique. Afin d’augmenter la disponibilité et la durée de vie de ces machines, il est donc important de développer des outils de diagnostic pour détecter de manière précoce les défauts pouvant apparaître au sein de ces actionneurs asynchrones. Selon l’existence ou non d’un modèle, différentes méthodes sont alors considérées pour effectuer le diagnostic. Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire sont une contribution aux méthodes de diagnostic par estimation paramétrique de défauts stator et rotor de la machine asynchrone. Les méthodes par estimation paramétrique reposent sur la détermination du modèle du système à identifier et sur l’estimation des paramètres caractéristiques de ce modèle en utilisant les techniques d’identification à région de confiance. Dans ce cadre, deux modèles de défauts dédiés à l’identification paramétrique ont été élaborés : le premier permet de modéliser un court-circuit entre spires sur les trois phases à travers trois quadripôles de défaut, le second tient compte du déséquilibre de la matrice des résistances rotoriques en situation de défaut de type rupture de barres. Ainsi un modèle global est élaboré en associant les deux modèles de défaut avec le modèle nominal. Ce modèle permet une surveillance généralisée de la machine asynchrone à cage. Après avoir élaboré les modèles sensibles aux défauts stator et rotor, deux algorithmes d’estimation, enrichis par la normalisation des fonctions de sensibilité et basés sur la minimisation de l'erreur quadratique entre la sortie réelle du système et celle du modèle identifié, sont ensuite élaborés. Le premier est un algorithme hors-ligne qui permet de traiter les données entrées-sorties du système par paquets, le second est un algorithme récursif avec facteur d’oubli fonctionnant en-ligne et consacré à l’identification en temps réel des paramètres d’un modèle. Les méthodes d’estimation de paramètres introduites ont été implémentées et utilisées avec quelques adaptations et changements afin d’améliorer leur convergence et leur précision. L’efficacité et les performances des méthodes du diagnostic proposées dans ce travail sont d'abord testées à travers des simulations sous l’environnement de simulation Matlab/Simulink, puis validées expérimentalement sur des données réelles issues d’un banc d’essais de la machine. Finalement, les résultats d’estimation obtenus, que ce soit en simulation ou sur le dispositif expérimental, montrent l’intérêt et l’efficacité des méthodes proposées pour détecter et localiser, soit hors-ligne soit de manière récursive, un faible taux de défauts, montrant en conséquence les contributions apportées au domaine de diagnostic par estimation paramétrique. Contribution au Diagnostic de la Machine Asynchrone par les Techniques d'Identification. [document électronique] / HAMOUDI Abdellah, Auteur ; KOUADRI Benatman, Directeur de thèse . - 2017-2018 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Electrotechnique:Commande industrielle des entrainements electriques et diagnostic Mots-clés : Machine asynchrone, diagnostic par estimation paramétrique, modèles de défauts stator et rotor, algorithmes hors-ligne et récursifs, région de confiance. Résumé : La connaissance des paramètres des entraînements électriques est un sujet d'intérêt croissant dans le but d'améliorer le contrôle ou dans un but de surveillance et de diagnostic. Ces entraînements utilisent de plus en plus les moteurs asynchrones à cause de leur robustesse, de leur puissance massique et de leur coût de fabrication. Leur maintenance et leur diagnostic deviennent donc un enjeu économique. Afin d’augmenter la disponibilité et la durée de vie de ces machines, il est donc important de développer des outils de diagnostic pour détecter de manière précoce les défauts pouvant apparaître au sein de ces actionneurs asynchrones. Selon l’existence ou non d’un modèle, différentes méthodes sont alors considérées pour effectuer le diagnostic. Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire sont une contribution aux méthodes de diagnostic par estimation paramétrique de défauts stator et rotor de la machine asynchrone. Les méthodes par estimation paramétrique reposent sur la détermination du modèle du système à identifier et sur l’estimation des paramètres caractéristiques de ce modèle en utilisant les techniques d’identification à région de confiance. Dans ce cadre, deux modèles de défauts dédiés à l’identification paramétrique ont été élaborés : le premier permet de modéliser un court-circuit entre spires sur les trois phases à travers trois quadripôles de défaut, le second tient compte du déséquilibre de la matrice des résistances rotoriques en situation de défaut de type rupture de barres. Ainsi un modèle global est élaboré en associant les deux modèles de défaut avec le modèle nominal. Ce modèle permet une surveillance généralisée de la machine asynchrone à cage. Après avoir élaboré les modèles sensibles aux défauts stator et rotor, deux algorithmes d’estimation, enrichis par la normalisation des fonctions de sensibilité et basés sur la minimisation de l'erreur quadratique entre la sortie réelle du système et celle du modèle identifié, sont ensuite élaborés. Le premier est un algorithme hors-ligne qui permet de traiter les données entrées-sorties du système par paquets, le second est un algorithme récursif avec facteur d’oubli fonctionnant en-ligne et consacré à l’identification en temps réel des paramètres d’un modèle. Les méthodes d’estimation de paramètres introduites ont été implémentées et utilisées avec quelques adaptations et changements afin d’améliorer leur convergence et leur précision. L’efficacité et les performances des méthodes du diagnostic proposées dans ce travail sont d'abord testées à travers des simulations sous l’environnement de simulation Matlab/Simulink, puis validées expérimentalement sur des données réelles issues d’un banc d’essais de la machine. Finalement, les résultats d’estimation obtenus, que ce soit en simulation ou sur le dispositif expérimental, montrent l’intérêt et l’efficacité des méthodes proposées pour détecter et localiser, soit hors-ligne soit de manière récursive, un faible taux de défauts, montrant en conséquence les contributions apportées au domaine de diagnostic par estimation paramétrique.

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
1547	02-10-514	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

Documents numériques

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