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Amélioration des techniques d'estimation des perturbations conduites : application à une chaîne de traction de véhicule électrique

Dans les domaines industriels et en particulier celui du transport, le nombre et la puissance des équipements électriques et électroniques embarqués est en constante augmentation. L'alimentation des équipements électriques et la commande de ces actionneurs nécessitent l'utilisation de convertisseurs d'électronique de puissance à découpage dont la nature perturbatrice n'est plus à démontrer. Afin de prendre en compte la CEM dès la phase de conception d'un produit, les constructeurs doivent disposer d'outils dédiés à la CEM ou à défaut de règles ou techniques de conception spécifiques. C'est dans l'optique de répondre à ces besoins que se sont orientés ces travaux de thèse.La première partie des travaux traite de la modélisation des perturbations conduites des organes de puissance d'une chaîne de traction : un ensemble convertisseur / machine synchrone à rotor bobiné. Cette étude a conduit à un modèle CEM générique d'une structure non isolée quelconque d'électronique de puissance. La deuxième partie a permis de développer une nouvelle méthode de calcul qui ouvre de réelles perspectives quant à la réduction des temps de calcul. Par l'observation et l'étude de signaux sur différents horizons temporels, une technique de reconstitution des perturbations de mode commun par convolution a été proposée. Une troisième partie, consiste à synthétiser les sources de perturbations grâce à l'élaboration de fonctions de transfert décrivant le comportement haute fréquence d'une cellule de commutation. Cette approche immédiatement exploitable en simulation numérique se distingue dans la mesure où elle permet de s'affranchir des non linéarités intrinsèques des composants semi-conducteurs.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00595296
Date07 December 2010
CreatorsLabrousse, Denis
PublisherÉcole normale supérieure de Cachan - ENS Cachan
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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