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DETECTION ET LOCALISATION DE DEFAUTS DANS LES ENTRAINEMENTS ELECTRIQUESCourtine, Stéphane 11 April 1997 (has links) (PDF)
L'étude présentée propose des solutions aux problèmes de la détection et de la localisation de défauts dans les entraînements électriques en général, dans la boucle de courant d'un entraînement à courant continu en particulier. Les défauts considérés sont ceux de l'ensemble de puissance pris dans sa globalité, de la commande et des capteurs associés. Les méthodes de diagnostic par redondance analytique à l'aide d'observateurs, observateurs à entrées inconnues, observateur de Luenberger et observateurs généralisés sont transposées vers les applications électrotechniques et comparées. La génération robuste vis à vis des incertitudes structurées est réalisée à l'aide des deux approches temporelle et fréquentielle. Les solutions obtenues grâce à l'optimisation d'un critère fréquentiel sont également étudiées. La problématique de la réalisation de structures de détection et de localisation à l'aide de ces outils est formalisée en fonction du nombre de capteurs disponibles et du nombre de défauts affectant le système. Des procédures de synthèse sont étudiées et proposées. Les approches, après avoir été validées sur des modèles de simulation fins du procédé en défaut, sont appliquées expérimentalement.
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SUIVI DES EQUIPEMENTS ELECTRIQUES TOURNANTS: ANALYSE ET DIAGNOSTIC DES DEFAILLANCESPeuget, Raphaël 10 December 1997 (has links) (PDF)
Cette thèse est une contribution aux études sur la disponibilité des dispositifs électrotechnique. L'étude présentée* propose des solutions aux problèmes de détection des défauts dans les -entraînements-électriqUes continu et alternatif en utilisant des méthodes de connaissances et de modélisatiOIFde signaux. Les défauts considérés sont ceux de l'alimentation, du convertisseur, des capteurs et de la machine. Pour les défa~ts affectant l'entraînement continu, la méthode retenue se base sur une analyse de la répercussion des défauts sur les grandeurs accessibles (relations de causes à effets) et utilise le symbolisme des arbres de défaillances. Pour l'entraînement ~ernatif diverses approches* utilisant la connaissance du système électrotechnique ont été proposées pour détemlÎner des symptômes temporels (suivi de la trajectoire ou de la fréquence instantanée du vecteur courant, modèles du courant absorbé). Une caractérisation fréquentielle des défauts affectant l'entraînement a été réalisé dans les domaines basses fréquences (les fondamentaux et ses multiples) et hautes fréquences (évolution de la fréquence de modulation). Les diverses approches ont toutes été validés expérimentalement
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DIAGNOSTIC DE DÉFAUT DANS LES ENTRAINEMENTS ÉLECTRIQUESRostaing, Gilles 10 February 1997 (has links) (PDF)
Cette thèse représente une contribution aux études sur la disponiblité des dispositifs électrotechnique. L'étude présentée vise à définir la méthode de redondance analytique, basée sur l'estimation d'état, la mieux adaptée au diagnostic des entraînements électriques en considérant les défauts de l'ensemble du convertisseur, de la commande et des capteurs. La méthode retenue doit permettre d'obtenir un modèle de diagnostic implantable en temps réel et sans ajout de capteurs supplémentaires. L'application retenue est un entraînement à courant continu commandé en couple. Le chapitre II compare deux modèles analytiques nommés modèles parallèle et permet de retenir un modèle parallèle "découplé" qui permet une bonne détection et une bonne localisation des défauts d'électronique de puissance ainsi que des défauts capteur. Malheureusement les modèles parallèles sont dépendants des entrées perturbatrices du procédé. Les perturbations génèrent donc des fausses alarmes La batterie d'observateur à entrées inconnues mise au point au chapitre III permet de s'affranchir de l'entrée perturbatrice que constitue dans notre cas le couple de charge. Cette technique est moins dépendante, en terme de découplage, du système car l'injection de sortie grace à la matrice de gain permet de disposer de degrés de liberté supplémentaires qui autorisent un réglage des découplages et des sensibilités. Les observateurs (à entrées inconnues) sont donc, à priori, les modèles de diagnostic les mieux adaptés à la à la détection et la localisation de défauts dans les entrainements électriques à courant continu.
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Harmonics Retrieval for Sensorless Control of Induction Machines / Contrôle de la machine asynchrone sans capteur de vitesse avec un modèle harmonique plus élevéeYe, Binying 16 February 2015 (has links)
La thèse étudie tout d’abord la relation entre les harmoniques à fentes du rotor (RSHs) et la vitesse du rotor instantanée. Pour suivre directement l'RSH, les exigences du système sont pleinement prises en compte.Dans un deuxième temps, les travaux de thèse ont permis de développer un système sans capteur en fonction de boucle à verrouillage de phase (PLL): La largeur de bande centrale est réglée en ligne sur la base des valeurs de référence, des fréquences d'alimentation et de glissement prévues au convertisseur PWM, la PLL est réglée pour suivre le rotor de la machine à RSH sans la nécessité de toute injection de signal à haute fréquence, ni en rotation, ni de pulsation. Ce système d'estimation de vitesse, qui est approprié pour le contrôleur scalaire, avait été intégré avec le lecteur scalaire, conduisant à un simple calcul peu exigeant, à faible coût de l’entraînement de la machine à induction sans capteur à faible coût. Les résultats expérimentaux montrent que le système est en mesure de suivre la vitesse de la machine dans une plage de vitesse très étendue.Enfin, un système sans capteur amélioré basé sur l'analyse de composant mineur (MCA) neurones est décrit. Selon la théorie de Pisarenko, il a été vérifié que le MC qui se trouve dans le sous-espace de bruit est orthogonale au sous-espace de signal, par conséquent, les fré-quences de signal contenues dans l'entrée peuvent être calculées à partir d'un polynôme formé par la MC. Classiquement, ce qui nécessitera la décomposition propre encombrants, néan-moins, la méthode de neurones proposée dans cette thèse peut récupérer le MC de façon ré-cursive avec moins de calculs et des performances améliorées d'erreur (la solution est sur un total de moins sens carré). En outre, l'estimateur de vitesse est appliquée à l'entraînement scalaire avec vérification expérimentale, l'ensemble du système se comporte bien, et la méthode MCA renforcée par réseaux neuronaux a fourni un bon potentiel dans l'application des harmoniques récupérer. / The thesis first studies the relation between the rotor slot harmonics (RSHs) and the instan-taneous rotor speed. To directly track the RSH, the requirements of the system are fully ad-dressed.Second, the thesis presents a sensorless scheme based on phase-locked loop (PLL): The centre bandwidth is tuned on-line on the basis of the reference values of the supply and slip frequencies provided to the PWM converter, the PLL is tuned to track the machine rotor slot-ting harmonic without the need of any high frequency signal injection, neither rotating nor pulsating. This speed estimation scheme, which is suitable for the scalar controller, had been integrated with the scalar drive, leading to a simple, computationally not demanding, low cost sensorless IM drives. The experiment results show that the system is able to track the machine speed in a very wide speed range.Finally, an improved sensorless scheme based on minor component analysis (MCA) neu-rons is described. According to the Pisarenko’s theory, it has been verified that the MC which lies in the noise subspace is orthogonal to the signal subspace, thus, the signal frequencies contained in the input can be computed from a polynomial formed by the MC. Conventional-ly, this will require the bulky eigen-decomposition, nevertheless, the neural method proposed in this thesis can retrieve the MC recursively with less computation and improved error per-formance (the solution is of total least square meaning). Moreover, the speed estimator is ap-plied to the scalar drive with experimental verification, the overall system is well behaved, and the MCA method enhanced by neural networks has provided a good potential in the ap-plication of harmonics retrieve.
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