Bazine Imène
Identification en boucle fermée de la machine asynchrone : application à la détection de défaut
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Section CNU :
Résumé
Français
Identification en boucle fermée de la machine asynchrone : application à la détection de défaut
Ce mémoire de thèse relate la mise au point d'une méthodologie d'identification en boucle fermée de la machine asynchrone, grâce à une prise en compte explicite de l'algorithme de commande vectorielle. Fondamentalement, l'identification directe pose des problèmes en raison des perturbations stochastiques que l'on retrouve sur la variable de commande via la boucle de régulation, ce qui rend l'estimation asymptotiquement biaisée. Nous proposons de remédier à ce problème grâce à une identification indirecte sur la base de la connaissance du correcteur. De plus, nous étendons le champ d'application de cette approche en identifiant préalablement un correcteur équivalent à l'aide d'une technique de moindres carrés surparamétrisés, afin d'éviter la connaissance a priori de la structure et des paramètres du correcteur. Une structure minimale du correcteur équivalent surparamétrisé est obtenue grâce à un test original portant sur les moments. L'identification de la machine asynchrone est effectuée grâce au correcteur équivalent, à l'aide d'un algorithme du type erreur de sortie. Outre l'élimination du biais asymptotique, les études comparatives réalisées en simulation stochastique ont montré que l'approche indirecte fournit des estimées plus précises, et cela pour une excitation de la machine uniquement constituée par les variations du couple de charge. Enfin, cette nouvelle méthodologie d'identification en boucle fermée a permis d'améliorer la détection des défauts statoriques et rotoriques de la machine asynchrone, grâce à une meilleure réjection des fausses alarmes.
Mots-clés libres : machine asynchrone, machine à courant continu, identification en boucle fermée, identification par erreur de sortie, information a priori, diagnostic par estimation paramétrique.
- Défauts électriques -- Localisation -- Méthodologie
- Estimation de paramètres
- Machines asynchrones -- Défauts
- Détection de défaut (ingénierie)
English
Closed loop identification of an induction machine, application to fault detection
This thesis presents the application of a closed loop identification technique to induction machines, including explicitly the control algorithm. Basically, direct identification is asymptotically biased by output disturbances and noises which are feedback to the control input via the control algorithm. In order to get rid of this bias problem, an indirect identification technique with explicit use of the controller is proposed. Moreover, a prior knowledge of the control algorithm is replaced by its identification with the help of an overparametrized least squares techniques, which avoids knowledge of the structure and the parameters of the controller. An equivalent minimal structure controller is estimated thanks to an original criterion based on discrete moments. The identification of induction machines is performed with this equivalent controller using an output error technique. Comparative studies performed by Monte Carlo simulations have exhibited bias rejection and better precision of indirect identification, while necessary excitation is only provided by torque variations of the machine load. Finally, this new closed loop identification technique has been applied to the diagnosis of induction machines, with the benefit of better detection of stator and rotor faults, thanks to better rejection of false alarms.
Keywords : induction machine, DC machine, closed-loop identification, output error identification, a prior information, diagnosis by parameter estimation.
Notice
- Diplôme :
- Doctorat d'Université
- Établissement de soutenance :
- Université de Poitiers
- Établissement de co-tutelle :
- École Nationale d'Ingénieurs de Tunis (Tunisie)
- UFR, institut ou école :
- Ecole nationale supérieure d'ingénieurs de Poitiers (ENSIP)
- Laboratoire :
- L.A.I.I. - Laboratoire automatique et informatique industrielle
- Domaine de recherche :
- Automatique
- Directeur(s) de thèse :
- Jean-Claude Trigeassou, Khaled Jelassi, Thierry Poinot
- Date de soutenance :
- 16 juin 2008
- Président du jury :
- Jean-Luc Thomas
- Rapporteurs :
- Maurice Fadel, Nabil Derbel
- Membres du jury :
- Jean-Claude Trigeassou, Khaled Jelassi, Thierry Poinot, Ilhem Belkhodja, Mohamed Benrejeb
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