MOKHTARI, BACHIR (2014) DTC INTELLIGENTE APPLIQUÉE À LA COMMANDE DE LA MACHINE ASYNCHRONE. Doctoral thesis, Université de Batna 2.

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Abstract

Cette thèse de doctorat, intitulée : DTC Intelligente Appliquée à la Commande de la Machine Asynchrone, s’articule autour de quatre chapitres : · Le premier présente l’état de l’art de recherches scientifiques concernant ce thème à travers une synthèse bibliographique, ainsi que toute la production scientifique que nous avons réalisée durant ce projet de recherche. Cela nous permet d’éclaircir le positionnement du sujet parmi les divers thèmes de la commande des machines électriques. · Au deuxième chapitre, la commande directe de couple et de flux, connue par 'DTC', est présentée et expliquée, suivie d’une modélisation et mise en forme d’état des variables à commander du moteur asynchrone 'MAS', adéquate à la DTC. Une implantation expérimentale de banc d’essai sur DSP1103, est expliquée pour plusieurs tables de vérité modifiées, déjà connues en littératures et dont les résultats aboutissent à la validation de la partie principale des algorithmes développés dans cette présente étude. Dans le même contexte et afin de réduire les oscillations de couple et de flux, nous proposons une table de vérité réduite 'TVR', extraite de la table de vérité conventionnelle 'TVC'. · Le troisième chapitre représente le noyau de cette thèse, puisque les techniques intelligentes artificielles, telles que, les Réseaux de Neurones Artificiels 'RNA', la Logique Floue 'LF' et les Algorithmes Génétiques 'AG', sont introduites pour renforcer la robustesse de la DTC. Au premier lieu, les RNA remplacent la TVC. Ensuite et afin de réduire les oscillations rencontrés au niveau du couple et du flux dans une DTC conventionnelle, nous utilisons deux types d’onduleurs multiniveaux, à savoir le NPC à trois niveaux 'NPC3N' et un multicellulaire à quatre niveaux 'OM4N'. Cette solution aboutit à des résultats satisfaisants, néanmoins les algorithmes de la commande deviennent si complexes. Pour remédier à ce problème, nous utilisons les RNA comme sélecteurs d’états des interrupteurs de l’onduleur. D’autre part, la DTC est connue par sa perturbation via la variation de la résistance statorique qui peut être due au fonctionnement à des températures lointaines de celle de fonctionnement nominal. Afin de corriger cette instabilité, nous utilisons un estimateur à base de la technique de la logique floue 'LF'. À la fin de ce chapitre, nous appliquons les algorithmes génétiques 'AG' pour calculer les gains optimaux des régulateurs PI de la vitesse et PI flou de la résistance statorique. · Dans le dernier chapitre et pour renforcer la robustesse de la DTC, nous présentons quelques observateurs, et nous expliquons à titre illustratif l’observateur de Luenberger et le Filtre de Kalman, très connus et utilisés dans le domaine de la commande des machines électriques. Notre choix d’application est l’implantation d’un observateur à mode glissant 'OMG' tout stator écrit dans le repère statorique. Nous estimons les variables d’état de la commande et nous les utilisons ensuite pour reconstituer la valeur de la vitesse rotorique afin de réaliser une DTC sans capteur de vitesse. Cependant, cet OMG possède des gains difficilement déterminables et ajustables, d’où nous introduisons, encore une fois, les AG pour les déterminer d’une façon automatique et optimale. À la fin de cette thèse, une conclusion générale est donnée, résumant les résultats obtenus et suggérant quelques perspectives.

Item Type:	Thesis (Doctoral)
Uncontrolled Keywords:	MAS, DTC, Table de vérité, Onduleurs de tension (Ordinaire, NPC3N et OM4N), DSP1103, RNA, LF, AG, OMG
Subjects:	Technologie > Electrotechnique
Divisions:	Faculté de technologie > Département d'électrotechnique
Date Deposited:	02 May 2017 08:57
Last Modified:	02 May 2017 08:57
URI:	http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/1244

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