Le développement de commandes en boucle fermée pour des entraînements électriques nécessite l'installation de capteurs pour avoir l'information de la rétroaction. Cependant, un éventuel défaut survenant sur l'un des capteurs installés (de courant, de vitesse/position,…) implique un disfonctionnement de la commande conduisant dans la plupart du temps à la mise hors service du système. Ces conséquences sont contraires aux exigences des industriels qui demandent des degrés de fiabilité du système de plus en plus élevés. Des statistiques montrent que le défaut capteur est fréquent. Il est donc impératif de trouver des solutions pour assurer la continuité de service des systèmes électriques dans le cas de présence de ce type de défaut. Tout d'abord, l'étude présentée dans ce manuscrit présente les technologies des différents capteurs installés et ce pour comprendre les raisons et le type de pannes qui pourraient survenir. Ensuite, le système sur lequel la validation des algorithmes développés est décrit. Il s'agit d'un entraînement électrique basé sur une machine à Double Alimentation (MADA) fonctionnant en mode moteur et connectée au réseau via deux convertisseurs. La commande associée est une Commande Directe de Couple (CDC). Elle est validée en mode sain aussi bien par simulation qu'expérimentalement. Après, les études réalisées prennent en considération les défauts capteurs de courants alternatifs et de vitesse/position. Les algorithmes développés, permettant une continuité de service, utilisent une redondance analytique et sont basés sur l'estimation et aussi sur la Détection et l'Isolation d'un éventuel Défaut (DID). Ils sont caractérisés par leur simplicité. Aussi, ils ne sont pas gourmands en termes de consommation en ressources matérielles et leur temps d'exécution est très court. Enfin, la validation expérimentale de ces algorithmes montre bien leur efficacité en cas de défaut, vu que le système s'avère insensible au défaut et continue à fonctionner sans interruption. La commande obtenue est alors tolérante aux défauts capteurs. / The development of closed loop controls for electrical drives requires the sensor installations in order to get feed back information. Nevertheless, any occurred sensor fault (current sensor,speed/position sensor,…) shows an operation system deterioration which leads in most cases to its shut down. This consequence is in contrast to industrial expectations especially concerning the system high accuracy that they are asking for. Statistic studies point out the sensor faults as frequent. So, it is necessary to find out solutions ensuring the system service continuity in case of any sensor fault. Firstly, the study presented in this work shows the used sensor technologies in order to understand both of the reason and the kind of occurred faults. Secondly, the studied system is presented which is an electrical drive based on a Doubly Fed Induction Machine (DFIM) operating in motor mode and connected to the grid by two inverters. The control developed is a Direct Torque Control (DTC). The control validation, in healthy operating mode, is realised throw simulation and experimentally. After, a study considering alternative current sensor and speed/position sensor faults are achieved. The developed algorithms are based on signal estimation, on a Fault Detection Isolation (FDI) and reconfiguration algorithms. In fact, they are simple to carry out, they don't need much hardware resources for implementation and their execution time is short. Finally, the experimental validation of the developed algorithms shows their efficiency. The system continues working even in presence of a sensor fault. Thus, the obtained control becomes a fault tolerant control thanks to these algorithms.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2010INPT0107 |
Date | 03 April 2010 |
Creators | Abdellatif, Meriem |
Contributors | Toulouse, INPT, École nationale d'ingénieurs de Tunis (Tunisie), Pietrzak-David, Maria, Slama-Belkhodja, Ilhem |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.0025 seconds