Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2010-2011 / L'exploitation de l'énergie éolienne est à l'heure actuelle en pleine expansion et plusieurs sites exploités sont situés dans régions où les conditions climatiques hivernales sont extrêmes. Les données fournies par les anémomètres, qui sont indispensables au bon fonctionnement des éoliennes, sont souvent inutilisables à cause de la formation de glace sur les instruments. Le bureau de design du département de génie mécanique de l'université Laval s'est donc intéressé à la conception d'un nouvel anémomètre antiglace. L'objectif spécifique au présent travail était de développer un système de contrôle du chauffage de ce nouvel anémomètre anti-glace lui permettant de rester libre de glace tout en minimisant le chauffage nécessaire pour y parvenir. La conception d'une chambre de simulation des conditions climatiques s'est tout d'abord avérée nécessaire. Il s'agit d'une enceinte réfrigérée comprenant une section d'essai balayée par un écoulement d'air généré par un ventilateur. Un atomiseur d'eau situé à l'intérieur de l'enceinte permet de simuler les précipitations. En faisant varier les paramètres dans la chambre, comme la température, différents types de glace peuvent être formés. Par la suite, un algorithme de reconnaissance du type de glace sur les coupoles a été développé. Une image de l'anémomètre est prise en synchronisme avec le mouvement du rotor afin de visualiser les coupoles dans la même orientation sur chaque prise de vue. Cette image est ensuite traitée par un réseau de neurone qui détermine le type de glace présent sur les coupoles. Par la suite, un deuxième paramètre, soit la proportion de glace recouvrant les coupoles, est déterminé en fonction du type de glace reconnu. Finalement, les données fournies par le système de reconnaissance du type de glace sont utilisées pour le contrôle du chauffage de l'anémomètre. Le système comprend un contrôleur neuronique qui détermine la puissance à envoyer aux coupoles pour conserver l'instrument libre de glace. La décision est basée sur l'état de glace actuel ainsi que sur l'historique de l'état de glace ct du chauffage appliqué. L'un des avantages du contrôleur neuronique utilisé est la poursuite de la phase d'apprentissage en cours d'utilisation, permettant au réseau d'adapter sa réponse aux nouvelles situations rencontrées. Des essais comparatifs ont permis de conclure que le contrôleur développé permet une économie d'énergie moyenne de 40% par rapport à des contrôleurs traditionnels pour un comportement anti-glace équivalent.