Les machines électriques jouent un rôle très important dans la conversion d'énergie dans plusieurs applications et domaines. Les contraintes thermiques jouent ainsi un rôle indispensable dans la conception des machines électriques de plus en plus petites et performantes. En effet, la performance des machines électriques est limitée par les températures maximales admissibles dans certaines zones critiques telles que le bobinage, les aimants permanents et les roulements. Deux approches principales peuvent être utilisées pour étudier le comportement thermique de la machine: la méthode nodale ou le circuit à constantes localisées ou les modèles numériques. Dans notre étude, nous proposons d'appliquer la méthode nodale sur une machine électrique intégrée dans un environnement mécatronique complexe. Le modèle thermique développé de la machine est ainsi présenté avec ses différents éléments. En effet, un modèle précis dépend fortement de plusieurs paramètres thermiques tels que les coefficients d'échange convectif, les conductances de contact, les conductivités équivalentes du bobinage, et autres paramètres. En conséquence, des techniques d'analyse de sensibilité sont ensuite appliquées sur le modèle thermique pour identifier les paramètres d'influence significative sur les températures de la machine ainsi que pour la réduction de ce modèle. Ensuite, nous appliquons deux méthodologies d'identification des paramètres thermiques incertains sont développées et appliquées afin de recaler le modèle thermique de la machine. Cette étape permet la validation de ce modèle par rapport à des mesures thermiques sur une machine synchrone à aimants permanents internes installée sur un banc de caractérisation de machine électriques. Finalement, nous intégrons le modèle recalé dans une approche système mécatronique comportant les lois de commande de la machine ainsi que son convertisseur. Ceci permettra ainsi d'étudier l'influence de la température d'une machine électrique sur le système mécatronique complet. / Electric machines play an important role in power conversion in several applications and fields. With the increasing demand for designing lighter and more efficient machines and optimizing the existing structures, thermal analysis becomes a necessary; in fact, the performance of electric machines islimited by the allowable temperatures in many critical components like windings, permanent magnetsand bearings. Two main approaches can be employed in order to study the machine thermal behavior : the lumped parameter thermal network (LPTN) or numerical models. Considering low-computationtime-consuming and the possibility to be integrated in a mechatronics system design, the LPTN method is considered in our study. The latter is mainly applied on electric machine integrated in a complex mechatronics environment. The thermal network is presented along with the definition of the principal elements constituting this network. In fact, an accurate and reliable network strongly depends on many critical parameters like heat transfer coefficients, interface gaps, impregnation goodness, among others. For this reason, different sensitivity analysis techniques are carried out in order to, first, identify the significance of uncertainties in the evaluation of these parameters on machine temperatures and second, to reduce the thermal network. Next, we propose two optimization algorithm-based identification methodologies in order to calibrate results of the thermal network with measured temperatures obtained from a test-bench of a permanent magnet based integrated starter-generator machine. The calibrated model is then integrated in a mechatronics system consisting of an electric model of the electric machine, along with its control strategy and the power converter. This final study allows us to evaluate the impact of the machine temperature rise on the mechatronic system.

L'objectif de cette thèse est de proposer l'approche la plus appropriée afin de minimiser le coût d'intégration de petite éolienne dans un micro-réseau DC urbain. Une petit éolienne basé sur un machine synchrone à aimant permanent (MSAP) est considéré à étudier. Un état de l'art concernant les énergies renouvelables, micro-réseau DC, et la production d'énergie éolienne, est fait. Comme le capteur mécanique de cette structure est relativement d'un coût élevé, les différents types de contrôle pour un système de conversion éolienne sont présentés afin de choisir une structure active de conversion d'énergie et un MSAP sans capteur. Par conséquent, un estimateur de vitesse/position est nécessaire pour contrôler le système. Ainsi, les méthodes différentes proposées dans la littérature sont considérées et classifiées à étudier dans les détails, puis les plus efficaces et largement utilisés sont à vérifier dans la simulation et expérimentalement pour le système étudié. Les méthodes choisies sont: estimation de la flux de rotor avec boucle à verrouillage de phase (PLL), observateur à mode glissement (SMO), observateur de Luenberger d'ordre réduit, et filtre de Kalman étendu (EKF). Face à d'autres méthodes, l'estimateur basé sur un modèle EKF permet une commande sans capteur dans une large plage de vitesse et estime la vitesse de rotation avec une réponse rapide. Le réglage des paramètres EKF est le problème principal à sa mise en œuvre. Par conséquent, pour résoudre ce problème, la thèse présente une méthode adaptative, à savoir réglage-adaptatif d’EKF. En conséquence, et grâce à cette approche, le coût total du système de conversion est réduite et la performance est garantie et optimisée. / The aim of this thesis is to propose the most appropriate approach in order to minimize the cost of integration of a wind generator into a DC urban microgrid. A small-scale wind generator based on a permanent magnet synchronous machine (PMSM) is considered to be studied. A state of the art concerning the renewable energies, DC microgrid, and wind power generation is done. As the mechanical sensor for this structure is relatively of high cost, various types of wind conversion system control are presented in order to choose an energy conversion active structure and a sensorless PMSM. Therefore, a speed/position estimator is required to control the system. Thus, different methods proposed in literatures are considered and classified to be studied in details, and then the most effective and widely used ones are to be verified in simulation and experimentally for the studied system. The methods which are chosen are: rotor flux estimation with phase locked loop (PLL), sliding mode observer (SMO), Luenberger observer of reduced order, and extended Kalman filter (EKF). Facing to other methods, the EKF model-based estimator allows sensorless drive control in a wide speed range and estimates the rotation speed with a rapid response. The EKF parameters tuning is the main problem to its implementation. Hence, to solve this problem, the thesis introduces an adaptive method, i.e. adaptive-tuning EKF. As a result and grace to this approach, the total cost of conversion system is reduced and the performance is guaranteed and optimized.