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Modélisation électro-magnéto-mécanique d'une machine asynchrone sous approche angulaire : Application au diagnostic des défauts de roulements en régime non stationnaire / Electro-magneto-mechanical modeling of an asynchronous motor under angular approach : Application to diagnosis of bearing defects in non-stationary conditionFourati, Aroua 15 September 2017 (has links)
Dans une machine à induction, le diagnostic de défauts par analyse du signal du courant électrique nécessite la connaissance du comportement dynamique de la machine. En plus des sources externes d'excitation, le comportement du moteur est gouverné par un ensemble de phénomènes périodiques liés sa géométrie angulairement périodique et couplés par leur caractère multiphysique. En présence d’un défaut de roulement, les grandeurs mesurables présenteront des composantes à sa fréquence caractéristique combinée aux fréquences caractéristiques du moteur. La compréhension des interactions, en particulier de modulation, passe par la mise en place de modèles numériques qui représentent les manifestations des phénomènes couplés. Ce travail de thèse propose donc un modèle électro-magnéto-mécanique d'une machine à induction à cage d'écureuil couplé à un modèle de palier à roulement à billes dans un cadre original d'écriture appelé "Approches Angulaires". En conservant dans la modélisation la relation "Angle-Temps" il est possible d'étendre aisèment la modélisation aux conditions de fonctionnement non-stationnaires et d'introduire un couplage fort entre les modèles mécanique et électromagnétique. Ainsi, on montre que la vitesse angulaire instantanée est la grandeur qui assure la transmission du défaut mécanique localisé aux grandeurs électriques. Le modèle proposé offre ainsi un décryptage des phénomènes de modulation présents sur la voie de transfert et décrits par les couplages de comportements dynamiques cycliques (réseau de perméances, chargement des éléments roulants,...) et/ou périodiques (résonances de structure, résonance électriques, ...). Ces travaux ouvrent la voie à une meilleure compréhension du comportement couplé multiphysique d'une machine électrique pour mieux spécifier les outils de surveillance à mettre en œuvre. Les futurs développements peuvent maintenant s'orienter ver une complexification des modèles ou l'exploitation de comportements dynamiques fins en régime non-stationnaire. / In an induction machine, the diagnosis of defects by analysis of the electrical current signal requires knowledge of the dynamic behavior of the machine. In addition to external excitation sources, the behavior of the motor is governed by a set of periodic phenomena related to its angularly periodic geometry and coupled by their multiphysical character. In the presence of a bearing defect, measurable quantities will have components at its characteristic frequency combined with the characteristic frequencies of the engine. The understanding of interactions, in particular modulation, requires the implementation of numerical models that represent the manifestations of coupled phenomena. This thesis work proposes an electro-magneto-mechanical model of a squirrel-cage induction machine coupled to a rolling bearing model in an original writing frame called "Angular Approaches". By keeping the "Angle-Time" relation in modeling, it is possible to easily extend the modeling to non-stationary operating conditions and to introduce a strong coupling between the mechanical and electromagnetic models. Thus, it is shown that the instantaneous angular speed is the quantity which ensures the transmission of the localized mechanical defect to the electrical quantities. The proposed model thus offers a decryption of the modulation phenomena present on the transfer path and described by the couplings of cyclic dynamic behaviors (permeance network, loading of the rolling elements, etc.) and / or periodic (structural resonances, electrical resonance, etc.). This work opens the way for a better understanding of the multiphysical coupled behaviors of an electrical machine to better specify the monitoring tools to be used. Further developments can now be directed to a complexity of models or to the exploitation of fine dynamic behaviors in a non-steady operating conditions.
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