Le domaine de la traction électrique a suscité un très grand intérêt dans les dernières années. La conception optimale de l'ensemble moteur électrique de traction - onduleur doit prendre en compte une variété de critères et contraintes. Étant donnée la liaison entre la géométrie du moteur et la stratégie de commande de l'onduleur, l'optimisation de l'ensemble de traction doit prendre en considération, en même temps, les deux composants.L'objectif de la thèse est la conception d'un outil d'optimisation appliqué à un système de traction électrique légère qu'emploie un moteur à réluctance variable alimenté (MRVCE) par un onduleur triphasé en pont complet. Le MRVCE est modélisé en utilisant la technique par réseau de perméances. En même temps, la technique de commande électronique peut être facilement intégrée dans le modèle pour effectuer l'analyse dynamique du fonctionnement du moteur. L'outil d'optimisation réalisé utilise l'algorithme par essaim de particules, modifié pour résoudre des problèmes multi-objectif. Les objectifs sont liés à la qualité des caractéristiques de fonctionnement du moteur, en temps que les variables d'optimisation concernent la géométrie du moteur aussi que la technique de commande. Les performances de l'algorithme sont comparées avec ceux de l'algorithme génétique (NSGA-II) et d'une implémentation classique de l'algorithme par essaim de particules multi-objectif.Finalement, un prototype de moteur à réluctance variable est construit et le fonctionnement du MRVCE alimenté depuis l'onduleur triphasé en pont complet est implémenté et les outils de modélisation et d'optimisation sont validés

Dans ce mémoire de thèse, nous présentons la conception, l'analyse de la stabilité, les simulations numériques et aussi les résultats des expérimentes concernant différents contrôleurs de vitesse mécanique du moteur à réluctance variable (MRV).Dans les deux premiers chapitres une brève description de la physique et de la construction du MRV est présenté ainsi que le problème du contrôle d'être abordé, c'est la commande de vitesse sans capteur. Il est aussi présenté l'état de l'art de ce problème et certains des solutions proposées dans d'autres travaux. On propose notre solution et on présente un petit résumé des articles scientifiques qui ont été publiés dans des magazines et des conférences.Dans le chapitre numéro trois est présenté le design du contrôleur adaptatif et sans capteur du MRV. On suppose, dans une première étape que seule la vitesse mécanique est inconnue et la stabilité exponentielle uniforme des erreurs de suivement est obtenue. Dans une deuxième étape, les conditions d'opération sont aggravées et, en plus de la vitesse, les paramètres physiques sont également supposées inconnues, la stabilité asymptotique uniforme est obtenue dans ce cas. L'estimation des paramètres du MRV est garantie grâce à la condition de persistance d'excitation. Cette commande se compose de deux boucles, une boucle interne basée sur un contrôleur de type PI2D qui est particulièrement intéressant parce qu'il est libre de modèle; cette boucle entraîne les variables mécaniques -la position et la vitesse- vers une référence désirée. Une deuxième boucle de contrôle externe prend le courant électrique vers un ' "courant de référence virtuelle" qui est généré sur la base d'une approche de partage de couple. Le contrôleur propose est testé au niveau de simulations numériques qui sont également présentés.Dans le quatrième chapitre, une nouvelle approche de modélisation du MRV est utilisée pour concevoir le contrôleur. Dans ce scénario, on suppose que l'ensemble de l'état et tous les paramètres physiques sont disponibles, cette approche est pensée pour être adapté au contrôleur basé sur observateur, recherche qui est en cours de développement. Le contrôleur est composé de deux boucles, également que celui qui a été mentionné précédemment. Ce contrôleur est sélectionné parce qu'il est approprié pour le contrôle d'équivalence vraie, qui il s'agit de remplacer les «mesures physiques» provenant d'un capteur par les «observations» provenant d'un observateur. La mise en oeuvre numérique est effectuée sur Simulink de Matlab.Enfin, dans le chapitre cinq, les résultats expérimentaux qui ont été effectués pour évaluer la performance des contrôleurs proposés -ce sont les PI2D et adaptatif PI2D pour le modèle simplifie ainsi que le PID pour le nouveau approche de modélisation- sont présentés. Dans la première partie, une brève description de la construction du banc de tests utilisé est présenté ainsi que quelques-unes caractéristiques techniques. Trois différentes profils de vitesse sont imposées à chacun des contrôleurs proposés -ce sont la tangente hyperbolique, la rampe saturée et la référence sinusoïdal- et de bonnes résultats sont obtenus en considérant que la variable contrôlée est la vitesse. Le dernier chapitre correspond aux conclusions de la recherche effectuée ainsi qu'aux travaux futurs. / In this thesis dissertation we present the design, stability analysis, numerical simulations and physical experiments of different controllers designed to drive the mechanical velocity of the switched reluctance motor (SRM). In the First and Second Chapters a brief description of the physics and construction of the SRM is presented, as well as the problem of control to be aboard, that is the velocity sensorless control of motors and the state of the art of this problem. The proposed solution is introduced and a summary of the published papers as well as the contribution are also presented.In the Chapter number three is presented the velocity sensorless and adaptive control of the SRM. It is assumed, in a first stage, that only mechanical velocity is unknown, uniform exponential stability of the errors is achieved in this scenario. In a second stage, conditions are stressed and in addition to the velocity, physical parameters are also assumed unknown, uniform asymptotical stability is achieved in this case and parameters estimation is guaranteed under a persistence of excitation condition. This controller consists of two loops, an internal loop based on a PI2D–type controller which is of particular interest given it is free-model; this loop drives the mechanical variables –that is position and velocity- towards a desired reference. An external control loop takes the electrical current towards a ‘’virtual” current reference which is generated based on a torque share approach. The controller is tested on numerical simulations, which are also presented.In the fourth chapter, a new approach on the modeling of the SRM is utilized to design the controller, in this scenario is assumed that the whole state and all the physical parameters are available, however this approach is thought to be suitable to observer based controller, whose ongoing research is being performed. The controller is composed by two loops, similarly to the one mentioned previously. This controller is selected because it is suitable for certainty equivalence control, that is, to substitute the “measurements” by the “observations” coming from a virtual sensor. Numerical implementation is performed on Simulink of Matlab.Finally, in the Chapter five, the experimental results carried out to evaluate the performance of the proposed controllers are presented, these are the PI2D and the adaptive PI2D controllers for the simplified model and the $PID$ controller for the novel modeling approach. In the first part, a brief description of the construction of the utilized bench is presented as well as the some technical characteristics. Three different velocity profiles were imposed to each of the overmentioned controllers –these are the so called smooth step, the saturated ramp and the sinusoidal reference- and good results, considering that the controlled variable is the velocity, were obtained. The last chapter corresponds to the conclusions of the performed research as well as to the future work.

Ce travail s'intéresse à la modélisation pour le dimensionnement de moteurs à reluctance variable. Dans une première partie, on donne notre approche du problème de dimensionnement, puis on définit les trois grands types de modèles que le concepteur en électrotechnique sera amené à rencontrer. Enfin, on présente différentes méthodes de conception de moteurs à reluctance variable qui ont été mises en œuvre. Dans une seconde partie, nous présentons une méthodologie permettant d'intégrer des modèles semi analytiques dans un processus d'optimisation de type gradient : les boites de calcul. Nous présentons celles que nous avons créées, puis un exemple de leur application au dimensionnement d'un moteur à reluctance variable de type classique. On s'intéresse dans la troisième partie à la modélisation en vue du dimensionnement d'un moteur à reluctance variable à motifs. Après une présentation de la structure d'un tel moteur, on en présente un modèle analytique, puis un modèle numérique, modulaires. Enfin, on s'appuie sur la complémentarité qui existe entre ces deux modèles pour proposer une méthode de dimensionnement.

Le domaine de la traction électrique a suscité un très grand intérêt dans les dernières années. La conception optimale de l'ensemble moteur électrique de traction – onduleur doit prendre en compte une variété de critères et contraintes. Étant donnée la liaison entre la géométrie du moteur et la stratégie de commande de l'onduleur, l'optimisation de l'ensemble de traction doit prendre en considération, en même temps, les deux composants.L'objectif de la thèse est la conception d'un outil d'optimisation appliqué à un système de traction électrique légère qu'emploie un moteur à réluctance variable alimenté (MRVCE) par un onduleur triphasé en pont complet. Le MRVCE est modélisé en utilisant la technique par réseau de perméances. En même temps, la technique de commande électronique peut être facilement intégrée dans le modèle pour effectuer l'analyse dynamique du fonctionnement du moteur. L'outil d'optimisation réalisé utilise l'algorithme par essaim de particules, modifié pour résoudre des problèmes multi-objectif. Les objectifs sont liés à la qualité des caractéristiques de fonctionnement du moteur, en temps que les variables d'optimisation concernent la géométrie du moteur aussi que la technique de commande. Les performances de l'algorithme sont comparées avec ceux de l'algorithme génétique (NSGA-II) et d'une implémentation classique de l'algorithme par essaim de particules multi-objectif.Finalement, un prototype de moteur à réluctance variable est construit et le fonctionnement du MRVCE alimenté depuis l'onduleur triphasé en pont complet est implémenté et les outils de modélisation et d'optimisation sont validés / The interest for the electric traction applications has been growing in the last few years. The optimal design of the electric motor and of the inverter that powers it needs to consider a long list of restrictions and criteria. Because of the fact that the geometry of the motor and the switching strategy are closely linked, the optimization of the traction solution needs to consider both, at the same time.The objective of this thesis is the development of an optimization tool applied for the optimization of an electric traction solution that uses the switched reluctance motor (SRM) fed from a three phase full bridge inverter. The SRM is modeled using Permeance Network Analysis (PNA). The switching technique can be easily integrated in the model, which gives the possibility to run a dynamic analysis. The optimization tool created uses the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, modified for multi-objective problems. The algorithms performances are compared with those of the Genetic Algorithm, using the NSGA-II multi-objective technique and with a classic version of multiple objective particle swarm optimizer (MOPSO).Finally, a SRM prototype is constructed and the drive solution using a full-bridge three phase inverter is implemented. The modeling and optimization tools are thus experimentally validated